Исследователи предлагают революционный подход к борьбе с одной из самых острых проблем современных языковых моделей — галлюцинациями и конфабуляциями. Вместо традиционной последовательной обработки, где результат определяется только последним слоем нейросети, новый метод предлагает использовать информацию со всех этапов обработки для формирования более точного и достоверного ответа.
Проблема последовательной обработки в LLM
Современные языковые модели работают по принципу последовательной передачи данных через нейросетевые слои. Каждый слой обрабатывает информацию и передает её следующему. Однако при таком подходе мы видим только результат работы последнего слоя, теряя все промежуточные вычисления.
Это напоминает ситуацию, когда десять человек последовательно решают арифметическую задачу. Первый передает ответ второму, второй — третьему, и так далее. В итоге мы получаем ответ только от десятого человека, не зная, насколько он учитывал предыдущие результаты и не отбросил ли он правильный промежуточный ответ.
Метод коллективного анализа
Новый подход предполагает, что после получения результата от последнего слоя нейросети запускается дополнительный механизм, который анализирует все промежуточные вычисления. Это позволяет:
- Учитывать мнения всех слоев нейросети
- Обнаруживать расхождения и противоречия на разных этапах обработки
- Применять математические методы для агрегации результатов
- Выявлять и корректировать потенциальные ошибки
Например, если семь из десяти слоев дают один ответ, а три — другой, система может выбрать результат большинства или применить взвешенное усреднение с учетом надежности каждого слоя.
Архитектура нейросетей и её ограничения
Современные LLM строятся на основе искусственных нейросетей (ANN), которые обучаются на огромных массивах текстовых данных из интернета. Эти сети математически моделируют паттерны человеческого языка, но имеют принципиальные отличия от биологических нейронных сетей мозга.
Идея использовать все промежуточные вычисления выглядит логично, но вызывает вопросы о практической реализации. Увеличится ли время обработки запросов? Как определить «вес» каждого слоя? И главное — не приведет ли это к усреднению креативных ответов? Метод выглядит многообещающим для фактологических запросов, но для творческих задач может оказаться контрпродуктивным.
Искусственные нейросети представляют собой упрощенную математическую модель некоторых аспектов работы человеческого мозга. Они состоят из числовых значений и вычислительных структур, которые обрабатывают информацию последовательно, слой за слоем.
Новый метод предлагает изменить эту парадигму, вводя механизм ретроспективного анализа всех этапов обработки. Это может стать важным шагом в повышении надежности и предсказуемости работы языковых моделей.
Сообщает Forbes.