อาการหลอนของ LLM ที่จะคงอยู่ตลอดไป และเราจำเป็นต้องอยู่กับความจริงข้อนี้

LLMs Will Always Hallucinate, and We Need to Live With This

บทนำ

• เมื่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ถูกใช้งานอย่างแพร่หลายในหลากหลายสาขา การพิจารณาข้อจำกัดโดยธรรมชาติของมันอย่างวิพากษ์จึงเป็นสิ่งสำคัญ
• งานวิจัยนี้โต้แย้งว่าอาการหลอนของโมเดลภาษาไม่ใช่เพียงข้อผิดพลาดธรรมดา แต่เป็นคุณลักษณะที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ของระบบประเภทนี้

ธรรมชาติของอาการหลอน

• อาการหลอนมีต้นกำเนิดจากโครงสร้างทางคณิตศาสตร์และตรรกะพื้นฐานของ LLM
• ไม่สามารถกำจัดมันได้ด้วยการปรับปรุงสถาปัตยกรรม ยกระดับชุดข้อมูล หรือเพิ่มกลไกตรวจสอบข้อเท็จจริง
• โดยอ้างอิงทฤษฎีการคำนวณและทฤษฎีบทความไม่สมบูรณ์ข้อที่หนึ่งของเกอเดล พร้อมยกปัญหาที่ตัดสินไม่ได้ เช่น ปัญหาการหยุดทำงาน ปัญหาความว่างเปล่า และปัญหาการยอมรับ

อาการหลอนในทุกขั้นตอนของกระบวนการ LLM

• มีความเป็นไปได้ที่จะเกิดอาการหลอนในทุกขั้นตอน ไม่ว่าจะเป็นการรวบรวมข้อมูลฝึก การค้นคืนข้อเท็จจริง การจัดประเภทเจตนา และการสร้างข้อความ
• มีการเสนอแนวคิดเรื่องอาการหลอนเชิงโครงสร้าง เพื่อยืนยันว่าเป็นลักษณะภายในของระบบเหล่านี้

บทสรุป

• ด้วยการยืนยันความแน่นอนทางคณิตศาสตร์ของอาการหลอน งานนี้ได้ท้าทายแนวคิดเดิมที่เชื่อว่าสามารถบรรเทามันได้อย่างสมบูรณ์

สรุปโดย GN⁺

• งานวิจัยนี้พิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ว่าอาการหลอนของ LLM เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ และไม่สามารถกำจัดได้อย่างสมบูรณ์
• อธิบายธรรมชาติของอาการหลอนผ่านทฤษฎีการคำนวณและทฤษฎีบทความไม่สมบูรณ์ของเกอเดล
• แสดงให้เห็นว่าอาการหลอนสามารถเกิดขึ้นได้ในทุกขั้นตอนของ LLM
• งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่าการทำความเข้าใจข้อจำกัดของ LLM และการยอมรับมันเป็นสิ่งสำคัญ

[GN⁺]

ความคิดเห็นบน Hacker News

• การพิสูจน์เชิงคณิตศาสตร์ถึงความแน่นอนของอาการหลอนทำลายความเชื่อเดิมที่ว่าอาการหลอนสามารถแก้ไขได้อย่างสมบูรณ์

  • คำว่า "อาการหลอน" อาจทำให้เข้าใจว่ามีความผิดปกติในวิธีทำงานปกติของโมเดล ดังนั้นหากเลือกใช้คำอื่นก็คงช่วยหลีกเลี่ยงความเข้าใจผิดได้
  • อาการหลอนไม่ใช่ความผิดพลาดของโมเดล แต่เป็นการตัดสินเชิงคุณค่าว่าข้อความที่สร้างขึ้นไม่ตรงกับวัตถุประสงค์
  • การลดอาการหลอนกับการสร้าง "alignment" เป็นปัญหาเดียวกัน

• อาการหลอนเป็นผลจากการพูดคำตอบแรกที่เป็นไปได้ต่อคำถาม

  • มนุษย์มีประสบการณ์เคยตอบคำถามส่วนใหญ่มาก่อน และจดจำความผิดพลาดเพื่อไม่ทำซ้ำ
  • มนุษย์คิดก่อนพูด และเชื่อมโยงปฏิกิริยาเริ่มต้นเข้ากับความรู้อื่น
  • ไม่ควรคาดหวังว่า LLM จะสร้างคำตอบที่ถูกต้องได้ทันที
  • กระบวนการคิดของมนุษย์มีบทบาทและเพอร์โซนาที่หลากหลาย
  • จะสร้างบริบทเพิ่มเติมได้ก็ต่อเมื่อมีคำตอบ "ฉบับร่าง" เริ่มต้นก่อตัวขึ้นแล้ว
  • การประเมินสติปัญญาจาก "ปฏิกิริยาแบบสัญชาตญาณ" ครั้งแรกของ LLM เป็นการตัดสินที่ผิด

• สถาปัตยกรรมปัจจุบันมี "อาการหลอน" ฝังอยู่โดยพื้นฐาน จึงจำกัดการใช้งานในทางปฏิบัติ

  • บทความนี้เสนอขีดจำกัดที่เป็นไปไม่ได้ของการ "ไม่หลอน"
  • เป็นการยืนยันอีกครั้งถึงข้อจำกัดพื้นฐานของระบบเชิงรูปแบบและการคำนวณเชิงกล
  • ข้อจำกัดนี้ใช้กับมนุษย์ด้วย

• อาการหลอนของ LLM เกี่ยวข้องกับวิธีที่ความรู้ถูกแทนค่า

  • แม้ตอนที่โมเดลหลอน ก็ยังคงสร้างข้อความที่น่าเป็นไปได้ตามที่ถูกฝึกมา
  • อาศัยแพตเทิร์นทั่วไปในข้อมูลฝึก เช่น ไวยากรณ์และการเลือกใช้คำ
  • ปัญหาอาการหลอนอาจแก้ได้ด้วยการเปลี่ยนสถาปัตยกรรมอย่างเหมาะสม
  • แต่ยังไม่ทราบว่าการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวจะไปด้วยกันได้กับการฝึกโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่

• ข้อมูลฝึกที่ไม่สมบูรณ์ไม่ใช่สิ่งที่มีคุณค่าพอให้วัดผล

  • ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์คือธรรมชาติของการเรียนรู้
  • หากมีข้อมูลที่สมบูรณ์ ก็ไม่จำเป็นต้องใช้แมชชีนเลิร์นนิง เพียงสร้างฟังก์ชันที่แมปอินพุตไปเป็นเอาต์พุตก็พอ
  • แมชชีนเลิร์นนิงคือการเติมช่องว่างโดยอาศัยการคาดการณ์
  • สิ่งเดียวกันนี้ใช้ได้กับสติปัญญาและการเรียนรู้ของมนุษย์
  • LLM จะหลอนอยู่เสมอ แต่มนุษย์ก็หลอนอยู่เสมอเช่นกัน
  • ปัญหาที่แท้จริงคือทำอย่างไรให้ LLM หลอนแบบเดียวกับมนุษย์

• LLM จะกลายเป็นเหมือน 'expert system'

  • แนะนำว่าอย่าจำกัดตัวเองว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI เท่านั้น

• การทำงานกับ LLM อย่างมีประสิทธิภาพจำเป็นต้องมีความสามารถในการใช้เทคโนโลยีที่โดยเนื้อแท้แล้วไม่น่าเชื่อถือและไม่กำหนดตายตัว

  • หลายคนพบว่ายากที่จะก้าวข้ามอุปสรรคนี้

• ตอนนี้ถึงเวลาที่ฟองสบู่ควรแตกแล้ว

• เราไม่จำเป็นต้อง "ยอมรับ" LLM

  • เราอาจไม่ใช้ เพิกเฉย หรือคัดค้านการแพร่กระจายและการยอมรับมันก็ได้

• บทความนี้เขียนได้แย่ และมีความเชื่อต่ำว่าจะได้มีการพัฒนาทฤษฎีทางคณิตศาสตร์ที่มีความหมายจริง

  • ตัวอย่าง: 10 หน้าแรกแทบไม่มีเนื้อหาที่มีความหมาย