מה הן הזיות AI וכיצד לשפר את הדיוק בצינורות עיבוד
המאמר עוסק בהזיות AI, תופעה שבה מודלים מייצרים מידע שגוי או מופרך, ובדרכים לשפר את הדיוק בצינורות עיבוד נתונים. לפי n8n Blog.
מהן הזיות AI?
הזיות AI הן תופעה שבה מודלים לשפה גדולה (LLMs) מייצרים פלטים שוטפים ובטוחים בעצמם אשר סותרים את החומר המקורי, ממציאים מידע או מפרים את המגבלות של הפקודה. במילים פשוטות, המודל בוחר את הטוקן הבא על פי הסתברות סטטיסטית ולא על פי אימות עובדתי. כאשר יש חוסר בנתוני אימון או סתירות במידע, המודל עלול לייצר תשובה שנראית אמינה אך למעשה היא שגויה.
סיבות להופעת הזיות AI
הזיות נובעות ממספר סיבות עיקריות. ראשית, חוסר בנתוני אימון וחתכי ידע. כאשר המודל נשאל על אירועים שהתבצעו לאחר החתך האחרון של הנתונים, הוא עלול להמציא תשובות. בנוסף, קיימת בעיה של הטיה וזיהום בנתוני האימון, כאשר מידע שגוי או מיושן משולב עם מידע מדויק. ללא התבססות על מקורות מאומתים, המודל עלול להציג ביטחון מופרז בתשובותיו.
סוגי הזיות AI נפוצים
ישנם חמישה סוגים עיקריים של הזיות AI. הראשון הוא המצאת עובדות, שבו המודל ממציא נתונים או תכונות שאינן קיימות. השני הוא הזיות ציטוט, שבהן המודל מייצר ציטוטים לפלסיבלים עבור מאמרים שאינם קיימים. הסוג השלישי הוא ערבוב מקורות, שבו המודל משלב מידע משני מקורות אמיתיים לכדי הצהרה שגויה. הרביעי הוא שגיאות הסקה, שבו המודל מציג עובדות נכונות, אך הקשרים ביניהם שגויים. הסוג החמישי הוא סטייה מהוראות, שבו המודל מאבד את ההנחיה המקורית במהלך שיחה ארוכה.
כיצד למנוע הזיות AI
אין דרך אחת למנוע את כל ההזיות, אך ניתן לשפר את האמינות על ידי שימוש בארכיטקטורה נכונה סביב המודל. ניתן להשתמש בשילוב של כלים כמו RAG (גנרציה מועשרת בשליפה) שמביאה מסמכים רלוונטיים לפני הגנרציה, והטמעת תבניות מובנות שמונעות מהמנוע להמציא מידע שלא קיים. בנוסף, ניתן להוסיף ולידציה בין השלבים השונים בצינור כדי למנוע טעויות מצטברות.
בניית צינורות עמידים להזיות ב-n8n
ב-n8n ניתן לבנות צינורות עמידים להזיות על ידי שימוש בשלבים מוגדרים המאפשרים בדיקה, גרסה והרצה מחדש של הנתונים. כל שכבה בצינור מטפלת בבעיה אחרת, כמו הנדסת הקשר, עיגון ידע, הגבלת פלטים, ולידציה סוכנית והערכה מתמשכת.
המאמר הזה מבוסס על דיווח של n8n Blog.
מבוסס על n8n Blog: https://blog.n8n.io/ai-hallucinations/