{"id":13027,"date":"2024-06-23T10:10:33","date_gmt":"2024-06-23T10:10:33","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=13027"},"modified":"2024-06-25T11:36:18","modified_gmt":"2024-06-25T11:36:18","slug":"university-of-oxford-study-identifies-when-ai-hallucinations-are-more-likely-to-occur","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/06\/university-of-oxford-study-identifies-when-ai-hallucinations-are-more-likely-to-occur\/","title":{"rendered":"Studie der Universit\u00e4t Oxford ermittelt, wann AI-Halluzinationen wahrscheinlicher sind"},"content":{"rendered":"

In einer Studie der Universit\u00e4t Oxford wurde ein Verfahren entwickelt, mit dem getestet werden kann, wann Sprachmodelle \"unsicher\" in Bezug auf ihre Ausgabe sind und Gefahr laufen, zu halluzinieren.\u00a0<\/b><\/p>\n

KI-Halluzinationen\" beziehen sich auf ein Ph\u00e4nomen, bei dem gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) flie\u00dfende und plausible Antworten erzeugen, die nicht wahrheitsgem\u00e4\u00df oder konsistent sind.\u00a0<\/span><\/p>\n

Halluzinationen sind schwer - wenn nicht gar unm\u00f6glich - von KI-Modellen zu trennen. KI-Entwickler wie OpenAI, Google und Anthropic haben alle zugegeben, dass Halluzinationen wahrscheinlich ein Nebenprodukt der Interaktion mit KI bleiben werden.\u00a0<\/span><\/p>\n

So Dr. Sebastian Farquhar, einer der Autoren der Studie, <\/span>erkl\u00e4rt in einem Blogeintrag<\/span><\/a>LLMs sind sehr f\u00e4hig, ein und dieselbe Sache auf viele verschiedene Arten zu sagen, was es schwierig machen kann, zu erkennen, wann sie sich einer Antwort sicher sind und wann sie sich buchst\u00e4blich etwas ausdenken.\u00a0<\/span><\/p>\n

Das Cambridge Dictionary hat sogar eine <\/span>AI-bezogene Definition des Wortes<\/span><\/a> im Jahr 2023 und ernannte es zum \"Wort des Jahres\".\u00a0<\/span><\/p>\n

Diese Universit\u00e4t von Oxford <\/span> Studie<\/span><\/a>, ver\u00f6ffentlicht in Nature,<\/span> versucht zu beantworten, wie wir erkennen k\u00f6nnen, wann diese Halluzinationen am wahrscheinlichsten auftreten.<\/span><\/p>\n

Sie f\u00fchrt ein Konzept ein, das als \"semantische Entropie\" bezeichnet wird und die Unsicherheit der Ergebnisse eines LLM auf der Ebene der Bedeutung und nicht nur der verwendeten spezifischen W\u00f6rter oder S\u00e4tze misst.\u00a0<\/span><\/p>\n

Durch die Berechnung der semantischen Entropie der Antworten eines LLM k\u00f6nnen die Forscher das Vertrauen des Modells in seine Ergebnisse absch\u00e4tzen und feststellen, in welchen F\u00e4llen es wahrscheinlich halluziniert.<\/span><\/p>\n

Semantische Entropie in LLMs erkl\u00e4rt<\/h2>\n

Die semantische Entropie, wie sie in der Studie definiert wird, misst die Unsicherheit oder Inkonsistenz in der Bedeutung der Antworten eines LLM. <\/span>Es hilft zu erkennen, wenn ein LLM m\u00f6glicherweise halluziniert oder unzuverl\u00e4ssige Informationen generiert.<\/span><\/p>\n

Vereinfacht ausgedr\u00fcckt, misst die semantische Entropie, wie \"verworren\" die Ausgabe eines LLM ist.\u00a0<\/span><\/p>\n

Das LLM wird wahrscheinlich zuverl\u00e4ssige Informationen liefern, wenn die Bedeutung seiner Ergebnisse eng miteinander verbunden und konsistent ist. <\/span>Aber wenn die Bedeutungen verstreut und widerspr\u00fcchlich sind, ist das ein rotes F\u00e4hnchen, dass der LLM m\u00f6glicherweise halluziniert oder ungenaue Informationen erzeugt.<\/span><\/p>\n

Und so funktioniert es:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Die Forscher haben den LLM aktiv dazu veranlasst, mehrere m\u00f6gliche Antworten auf dieselbe Frage zu geben. Dies wird erreicht, indem die Frage mehrmals an das LLM gesendet wird, jedes Mal mit einem anderen Zufallswert oder einer leichten Variation der Eingabe.<\/span><\/li>\n
  2. Die semantische Entropie untersucht die Antworten und gruppiert diejenigen, die dieselbe Bedeutung haben, auch wenn sie unterschiedliche W\u00f6rter oder Formulierungen verwenden.<\/span><\/li>\n
  3. Wenn das LLM von der Antwort \u00fcberzeugt ist, sollten seine Antworten \u00e4hnliche Bedeutungen haben, was zu einer niedrigen semantischen Entropie f\u00fchrt. Dies deutet darauf hin, dass der LLM die Informationen klar und konsistent versteht.<\/span><\/li>\n
  4. Wenn das LLM jedoch unsicher oder verwirrt ist, werden seine Antworten eine gr\u00f6\u00dfere Vielfalt an Bedeutungen haben, von denen einige widerspr\u00fcchlich sein oder in keinem Zusammenhang mit der Frage stehen k\u00f6nnten. Dies f\u00fchrt zu einer hohen semantischen Entropie, was darauf hinweist, dass das LLM halluzinieren oder unzuverl\u00e4ssige Informationen generieren k\u00f6nnte.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Um ihre Wirksamkeit zu bewerten, haben die Forscher die semantische Entropie auf eine Reihe von Aufgaben zur Beantwortung von Fragen angewendet. Dazu geh\u00f6rten Benchmarks wie<\/span>\u00a0Trivia-Fragen, Leseverst\u00e4ndnis, Textaufgaben und Biografien.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Die semantische Entropie \u00fcbertraf in allen Bereichen die bestehenden Methoden, um zu erkennen, wann eine LLM wahrscheinlich eine falsche oder inkonsistente Antwort erzeugen w\u00fcrde.<\/span><\/p>\n

    \"Halluzinationen\"
    Eine hohe durchschnittliche semantische Entropie deutet auf eine Konfabulation hin (im Wesentlichen halluzinierte Fakten, die als real angegeben werden), w\u00e4hrend eine niedrige Entropie trotz unterschiedlicher Formulierungen auf einen wahrscheinlich wahren Sachverhalt hinweist. Quelle: Natur<\/a> (offener Zugang)<\/figcaption><\/figure>\n

    Im obigen Diagramm k\u00f6nnen Sie sehen, wie einige Aufforderungen den LLM dazu bringen, eine konfabulierte (ungenaue, halluzinatorische) Antwort zu geben. So werden beispielsweise bei den Fragen im unteren Teil des Diagramms der Tag und der Monat der Geburt angegeben, wenn die zur Beantwortung erforderlichen Informationen nicht in den urspr\u00fcnglichen Angaben enthalten waren.<\/p>\n

    Auswirkungen der Erkennung von Halluzinationen<\/h2>\n

    Diese Arbeit kann dazu beitragen, Halluzinationen zu erkl\u00e4ren und LLMs zuverl\u00e4ssiger und vertrauensw\u00fcrdiger zu machen.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Die semantische Entropie erm\u00f6glicht es, zu erkennen, ob ein LLM unsicher ist oder zu Halluzinationen neigt, und ebnet so den Weg f\u00fcr den Einsatz dieser KI-Tools in wichtigen Bereichen, in denen Faktengenauigkeit von entscheidender Bedeutung ist, wie z. B. im Gesundheits-, Rechts- und Finanzwesen. <\/span><\/p>\n

    Falsche Ergebnisse k\u00f6nnen potenziell katastrophale Auswirkungen haben, wenn sie sich auf Situationen auswirken, in denen es um viel geht, wie einige Beispiele zeigen gescheiterte vorausschauende Polizeiarbeit<\/a> und Gesundheitssysteme<\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Es ist jedoch auch wichtig, daran zu denken, dass Halluzinationen nur eine Art von Fehlern sind, die LLMs machen k\u00f6nnen.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Dr. Farquhar erkl\u00e4rt: \"Wenn ein LLM st\u00e4ndig Fehler macht, wird diese neue Methode das nicht aufdecken. Die gef\u00e4hrlichsten Fehler der KI treten auf, wenn ein System etwas Schlechtes tut, aber sicher und systematisch ist. Da gibt es noch viel zu tun\".<\/span><\/p>\n

    Nichtsdestotrotz stellt die semantische Entropie-Methode des Oxford-Teams einen gro\u00dfen Fortschritt in unserer F\u00e4higkeit dar, die Grenzen von KI-Sprachmodellen zu verstehen und abzumildern.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Die Bereitstellung eines objektiven Mittels zu ihrer Erkennung bringt uns einer Zukunft n\u00e4her, in der wir das Potenzial der KI nutzen und gleichzeitig sicherstellen k\u00f6nnen, dass sie ein zuverl\u00e4ssiges und vertrauensw\u00fcrdiges Instrument im Dienste der Menschheit bleibt.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    In einer Studie der Universit\u00e4t Oxford wurde ein Verfahren entwickelt, mit dem getestet werden kann, wann Sprachmodelle \"unsicher\" in Bezug auf ihre Ausgabe sind und Gefahr laufen, zu halluzinieren. KI-\"Halluzinationen\" sind ein Ph\u00e4nomen, bei dem gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) flie\u00dfende und plausible Antworten erzeugen, die nicht der Wahrheit entsprechen oder konsistent sind. Halluzinationen sind schwer - wenn nicht gar unm\u00f6glich - von KI-Modellen zu trennen. KI-Entwickler wie OpenAI, Google und Anthropic haben alle zugegeben, dass Halluzinationen wahrscheinlich ein Nebenprodukt der Interaktion mit KI bleiben werden. 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