Halluzinationen in Sprachmodellen neu überdenken

In letzter Zeit haben grosse Sprachmodelle (LLMs), wie ChatGPT, riesige Popularität erlangt, mit Millionen von Nutzern, die mit ihnen interagieren. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Sprache zu verstehen und logische Antworten zu geben. Allerdings gibt's ein grosses Problem, wenn sie falsche Informationen selbstbewusst produzieren, was oft als "Halluzination" bezeichnet wird. Dieses Problem kann ernsthafte Konsequenzen haben, besonders bei so vielen Nutzern.

Der Begriff "Halluzination" hat verschiedene Bedeutungen, je nachdem, wen du fragst. Manche Leute sehen das als das Erfinden von Informationen, die überzeugend klingen, aber auf keinen echten Daten basieren. Andere definieren es als das Produzieren von falschen Aussagen, die nicht in den Trainingsdaten des Modells enthalten sind. Einige Forscher ziehen es vor, diesen breiten Begriff in spezifische Kategorien zu unterteilen, die verschiedene Probleme mit den Ausgaben von LLMs beschreiben.

Halluzinationen in LLMs können für Nutzer, die mit dem Thema nicht vertraut sind, oft richtig erscheinen. Die Modelle antworten häufig selbstbewusst und können sogar erklären, wie sie zu einer bestimmten Antwort gekommen sind, selbst wenn diese Antwort falsch ist. Das stellt eine grosse Herausforderung dar, da viele Nutzer nicht über das Potenzial von Halluzinationen informiert sind. Zum Beispiel, wenn jemand ein Modell nach einem mathematischen Konzept fragt, könnte es mit einer Antwort antworten, die auf den ersten Blick logisch aussieht, aber im Grunde falsch ist.

Während "Halluzination" der Begriff ist, der in Diskussionen über LLMs weit verbreitet ist, ist es wichtig zu beachten, dass seine Bedeutung sich von echten Halluzinationen unterscheidet, die Menschen erleben. Medizinisch beschreibt Halluzination eine Sinneserfahrung, die nur im Kopf einer Person existiert, ohne echte Umweltinput. Diese Unterscheidung betont die Notwendigkeit, darüber nachzudenken, wie wir diese falschen Ausgaben, die von Sprachmodellen erzeugt werden, kennzeichnen.

Das Hauptziel dieser Diskussion ist es, eine Veränderung in der Denkweise über diese Ungenauigkeiten in LLMs anzuregen. Wir schlagen vor, Konzepte aus der Psychologie zu verwenden, um diese Fehltritte besser zu kategorisieren und zu verstehen. Indem wir das tun, können wir effektivere Methoden entwickeln, um die Auswirkungen von Halluzinationen in LLMs zu verringern. Konzepte wie Kognitive Verzerrungen können uns helfen, dieses Problem aus einem anderen Blickwinkel anzugehen.

#Hintergrund zu Halluzinationen in LLMs

Mit der Weiterentwicklung von LLMs werden sie auch in verschiedenen Anwendungen häufiger genutzt, von lockeren Gesprächen bis hin zur Bereitstellung von Informationen. Modelle wie ChatGPT und GPT-4 haben beeindruckende Sprachfähigkeiten und logisches Denken gezeigt. Allerdings produzieren sie auch Halluzinationen, die Nutzer als falsche oder irreführende Ausgaben erleben.

Verschiedene Forscher haben unterschiedliche Definitionen von Halluzinationen in diesem Kontext angeboten. Einige definieren es einfach als das Generieren von Inhalten, die nicht mit den Quellinformationen übereinstimmen. Andere unterteilen es in intrinsische und extrinsische Halluzinationen. Intrinsische Halluzinationen beziehen sich auf Ausgaben, die den Trainingsdaten des Modells widersprechen, während extrinsische Halluzinationen Aussagen betreffen, die nicht gegen vorhandene Daten überprüft werden können.

Ein Beispiel für eine intrinsische Halluzination könnte sein, dass ein Modell die falsche Übersetzung zwischen zwei Sprachen angibt, während eine extrinsische Halluzination darin bestehen könnte, dass das Modell zusätzliche Details liefert, die keine Grundlage in den Eingabedaten haben.

#Die Herausforderung der Halluzinationen

Das Problem mit Halluzinationen in LLMs ist, dass sie oft für Nutzer, die das Thema nicht gut kennen, korrekt erscheinen. Die Modelle neigen dazu, selbstbewusst zu sprechen und manchmal zu erläutern, wie sie zu ihren Schlussfolgerungen gekommen sind, selbst wenn diese Schlussfolgerungen falsch sind. Angesichts dessen, dass viele Nutzer den Begriff "Halluzination" möglicherweise nicht verstehen, besteht das Risiko, dass sie irreführende Informationen nicht erkennen.

Wenn ein Modell beispielsweise eine Mathematikfrage gestellt bekommt und eine falsche Antwort selbstbewusst gibt, könnte ein Nutzer, der mit Mathe nicht vertraut ist, glauben, dass die Ausgabe des Modells korrekt ist. Dieses Potenzial für Missbrauch oder Missverständnis ist eine grosse Sorge.

Der Begriff "Halluzination" ist in Diskussionen über diese Modelle zum Mainstream geworden. Es ist jedoch erwähnenswert, dass Halluzinationen bei Menschen eine eigene medizinische Definition haben. Eine Person, die Halluzinationen erlebt, könnte Dinge hören oder sehen, die nicht da sind, und könnte nicht den gleichen Kontext haben wie die falschen Ausgaben eines Sprachmodells. Diese Diskrepanz lädt dazu ein, darüber nachzudenken, wie wir den Begriff im Kontext von LLMs verwenden, da er Nutzer verwirren könnte.

#Ein neuer Ansatz zum Verständnis von Halluzinationen

Diese Arbeit ermutigt uns, darüber nachzudenken, wie wir diese Fälle, die wir derzeit Halluzinationen nennen, klassifizieren. Anstatt an diesem Begriff festzuhalten, schlagen wir vor, Ideen aus der Psychologie zu übernehmen, um ein besseres Verständnis dieser Probleme zu entwickeln. Wir glauben, dass die Verwendung psychologischer Konzepte eine genauere Identifizierung verschiedener Arten von Ungenauigkeiten in LLM-Ausgaben fördern kann.

Insbesondere können kognitive Verzerrungen unser Verständnis davon, wie Modelle unzuverlässige Ergebnisse produzieren, verbessern. Durch die Anwendung einer verfeinerten Kategorisierung dieser Probleme können wir spezifische Lösungen entwickeln, die auf jeden Typ von Fehler zugeschnitten sind. Wenn wir verstehen, dass ein Modell oft den Kontext falsch interpretiert, können wir uns darauf konzentrieren, dieses Problem direkt anzugehen, anstatt alle Ungenauigkeiten gleich zu behandeln.

#Frühere Arbeiten auf dem Gebiet

Viele Forscher haben die Herausforderungen hervorgehoben, die durch Halluzinationen in LLM-Ausgaben entstehen. Die meisten sind sich einig, dass diese Ungenauigkeiten in interne und externe Kategorien unterteilt werden können. Interne Halluzinationen widersprechen den Informationen in den Daten, während externe Halluzinationen unverifizierbare Inhalte erzeugen.

Einige Autoren haben einen nuancierten Ansatz gewählt, indem sie detailliertere Unterkategorien anbieten und Begriffe wie input-konfliktierende Halluzinationen, kontext-konfliktierende Halluzinationen und fakt-konfliktierende Halluzinationen vorschlagen. Jede Unterkategorie hilft dabei, die Natur der Ungenauigkeiten zu klären und ermöglicht somit besser gezielte Lösungen.

Wenn wir diese Begriffe zusammenfassen, sehen wir, dass input-konfliktierende Halluzinationen von dem abweichen, was der Nutzer gefragt hat, kontext-konfliktierende Halluzinationen von vorherigen Aussagen des Modells abweichen und fakt-konfliktierende Halluzinationen einfach falsche Informationen liefern. All diese Kategorien können innerhalb einer einzigen Antwort auftreten, was das Problem noch komplexer macht.

Dieser Versuch, Halluzinationen in spezifische Typen zu unterteilen, zeigt, wie ernsthaft Forscher daran interessiert sind, diese Ungenauigkeiten zu verstehen und zu bekämpfen. Es hebt auch die Wichtigkeit hervor, klarere Definitionen zu entwickeln, die uns helfen können, diese Probleme effektiver anzugehen.

#Über den Begriff "Halluzination" hinaus

Während es hilfreich ist, Halluzinationen auf verschiedene Weise zu kategorisieren, gibt es dennoch ein starkes Argument dafür, den Begriff "Halluzination" ganz zu vermeiden, wenn es um LLMs geht. Stattdessen können wir eine Terminologie annehmen, die ein besseres Verständnis der Prozesse vermittelt, die an der Generierung von falschen oder irreführenden Ausgaben beteiligt sind.

Wir können zum Beispiel Parallelen zu psychologischen Konzepten ziehen, wie Quellenamnesie, Verfügbarkeitsheuristik, Kognitive Dissonanz und Konfabulation. Diese Begriffe beschreiben verschiedene Arten, wie Menschen Informationen falsch erinnern oder Schlussfolgerungen auf der Grundlage fehlerhaften Denkens ziehen, was unser Verständnis von Ungenauigkeiten in LLMs informieren kann.

Wenn wir diese Konzepte betrachten, beginnen wir, klarere Verbindungen zwischen menschlichen Denkprozessen und den von LLMs erzeugten Ausgaben zu sehen. Dieses Verständnis kann uns helfen, zu effektiveren Strategien zu gelangen, um die Probleme, die wir mit Sprachmodellen haben, anzugehen.

#Psychologischer Rahmen für LLM-Halluzinationen

Ein bedeutendes psychologisches Konzept, das unser Verständnis von LLM-Ungenauigkeiten informieren kann, ist die Quellenamnesie. Dieser Begriff beschreibt die Schwierigkeit, dass Menschen sich nicht erinnern können, wo sie bestimmte Informationen gelernt haben. Im Fall von LLMs kann dieses Phänomen auftreten, wenn Modelle Informationen bereitstellen, ohne die Quelle genau zu erinnern, was zu irreführenden Behauptungen führt.

Ein Beispiel für Quellenamnesie in einem LLM würde auftreten, wenn das Modell eine Antwort generiert, die eine Eingabe umschreibt, ohne die ursprüngliche Quelle anzuerkennen. Das Modell könnte Informationen produzieren, die glaubwürdig erscheinen, aber die notwendige Attribuierung zur Überprüfung fehlt.

Ausserdem gibt es Fälle, in denen LLMs Daten aus verschiedenen Quellen amalgamieren, was zur Produktion von falschen oder irreführenden Ausgaben führt. Wenn ein Modell zum Beispiel auf faktischen medizinischen Informationen und fiktiven Geschichten trainiert wurde und auf eine medizinische Anfrage antwortet, könnte es beide Arten von Informationen kombinieren, was zu einer Darstellung führt, die nicht ganz korrekt ist.

Ein weiteres Konzept ist der Recency-Effekt, der besagt, dass Menschen oft neueren Informationen mehr Gewicht verleihen als älteren Informationen. Dieser Effekt kann eine Rolle dabei spielen, wie LLMs Ausgaben generieren. Wenn ein Modell dazu neigt, während seines Trainings aktuellere Daten zu priorisieren, könnte es Ausgaben produzieren, die diese Verzerrung widerspiegeln, was im Laufe der Zeit zu Ungenauigkeiten führen kann.

Zusätzlich beschreibt die Verfügbarkeitsheuristik, wie Menschen ihre Urteile auf Informationen basieren, die ihnen sofort einfallen. In LLMs könnte das bedeuten, dass, wenn das Modell Antworten generiert, es Informationen bevorzugt, die in den Trainingsdaten präsenter waren, unabhängig von deren Zuverlässigkeit. Diese Abhängigkeit von leicht zugänglichen Informationen kann zu Verzerrungen in der Ausgabe führen.

Suggestibilität ist eine weitere kognitive Verzerrung, die die Leistung von LLMs beeinflussen kann. Sie bezieht sich auf das Phänomen, bei dem Individuen möglicherweise falsche oder irreführende Informationen aufgrund externer Hinweise in ihr Gedächtnis aufnehmen. Im Fall von LLMs kann dies geschehen, wenn Nutzer Fragen auf führende oder voreingenommene Weise formulieren, was das Modell dazu bringt, Antworten zu generieren, die dieses Vorurteil widerspiegeln, anstatt genaue Informationen.

Kognitive Dissonanz ist ein weiteres relevantes Konzept. Dieser Begriff zeigt das mentale Unbehagen an, das auftritt, wenn eine Person widersprüchliche Überzeugungen hat. In LLMs kann sich kognitive Dissonanz manifestieren, wenn das Modell auf widersprüchlichen Informationen trainiert wird. Dieser interne Konflikt kann dazu führen, dass Antworten inkonsistent oder widersprüchlich sind, was die Komplexität der Informationen, die in diese Modelle eingespeist werden, hervorhebt.

Schliesslich kann das Konzept der Konfabulation uns helfen, die Ausgaben von LLMs zu verstehen. Konfabulation tritt auf, wenn Individuen Informationen fälschlicherweise abrufen und glauben, dass sie wahr sind, obwohl sie falsch oder irreführend sind. Dieses Konzept ist relevant, wenn es um LLMs geht, da sie möglicherweise Ausgaben erzeugen, die kohärent erscheinen, aber auf Ungenauigkeiten aus ihren Trainingsdaten basieren.

#Lernen von menschlichen Prozessen

Diese psychologischen Phänomene und kognitiven Verzerrungen zu erkennen, kann unser Verständnis von LLM-Halluzinationen verbessern und zur Entwicklung effektiver Lösungen führen. Indem wir analysieren, wie Menschen mit kognitiven Verzerrungen und Gedächtnisabweichungen umgehen, können wir Wege finden, um die Leistung von LLMs zu verbessern.

Metakognition bezieht sich auf die Fähigkeit, über die eigenen kognitiven Prozesse nachzudenken und die eigenen Gedanken zu überwachen. Diese Introspektion kann Menschen helfen, kognitive Fallen und Fehlinterpretationen zu vermeiden. Ähnliche Prinzipien können auf LLMs angewendet werden, indem Mechanismen eingeführt werden, die es diesen Modellen ermöglichen, ihre Ausgaben kritisch zu bewerten.

Die Integration metakognitiver Elemente könnte LLMs helfen, ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu erhöhen. Zum Beispiel könnten Algorithmen, die Selbstüberwachung simulieren, es Modellen ermöglichen, die Glaubwürdigkeit ihrer generierten Antworten zu evaluieren und Ungenauigkeiten zu korrigieren.

Die Implementierung kontinuierlicher Lernprozesse kann weiter zu diesem Bemühen beitragen, indem es LLMs ermöglicht, sich im Laufe der Zeit anzupassen und zu verbessern. Allerdings ist es wichtig zu erkennen, dass diese Verbesserungen auch neue Herausforderungen mit sich bringen können, wie ein erhöhtes Risiko des Recency-Effekts.

Eine Methode besteht darin, den Modellen zu erlauben, zunächst kreatives Denken zu zeigen, gefolgt von einem strukturierten Entscheidungsprozess. Während ein Modell Antworten generiert, kann die Ausgabe in Richtung grösserer Kohärenz und logischer Konsistenz gelenkt werden, was hilft, kognitive Dissonanz zu mildern.

#Verbesserungsvorschläge

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Neudefinition, wie wir über Halluzinationen in LLMs denken, einen Weg bietet, um zuverlässigere und effektivere Sprachmodelle zu schaffen. Indem wir unseren Fokus von konventioneller Terminologie wegbewegen und die Psychologie heranziehen, können wir ein besseres Verständnis der zugrunde liegenden Prozesse entwickeln, die zu Ungenauigkeiten beitragen.

Dieser Ansatz kann zu spezifischen Strategien zur Verbesserung der Leistung von LLMs führen, wie zum Beispiel die Verbesserung der Quellenattributionsfähigkeiten, die Implementierung reflektierender Verarbeitungsprozesse und die Nachahmung von Aspekten menschlichen Denkens. Obwohl noch viel Arbeit vor uns liegt, glauben wir, dass dieses Framework wertvolle Einblicke für die Behandlung der Herausforderungen bietet, die durch Halluzinationen in LLMs entstehen.

In Zukunft ist es entscheidend, dass Forscher sich auf die Verbindungen zwischen psychologischen Konzepten und dem Verhalten von LLMs konzentrieren, um effektive Milderungsstrategien zu entwickeln. Indem wir dies tun, können wir hoffen, Fortschritte bei der Minimierung der Auswirkungen von Halluzinationen zu erzielen und zuverlässigere und verantwortungsvolle Sprachmodelle für die Gesellschaft zu fördern.