Một bộ công cụ mới tuyên bố có thể dự đoán và giảm thiểu hiện tượng ảo giác AI đã gây ra cuộc tranh luận sôi nổi trong cộng đồng lập trình viên, với nhiều người đặt câu hỏi về nền tảng khoa học và hiệu quả thực tế của nó.
Bộ công cụ Hallucination Risk Calculator & Prompt Re-engineering Toolkit hứa hẹn sẽ giúp các lập trình viên xác định khi nào các mô hình ngôn ngữ lớn có thể tạo ra thông tin sai lệch. Nó sử dụng các khung toán học như Expectation-Level Decomposition Law và hoạt động độc quyền với API của OpenAI để phân tích các lời nhắc và phản hồi.
Yêu cầu cài đặt
- Cài đặt gói Python thông qua pip
- Yêu cầu khóa API OpenAI
- Hỗ trợ các mô hình GPT-3.5-turbo và GPT-4
- Nhiều tùy chọn triển khai: Python , Streamlit , ứng dụng Electron , tệp thực thi PyInstaller
Nền tảng Học thuật Đáng ngờ Gây ra Cảnh báo
Các thành viên cộng đồng đã phát hiện ra những mâu thuẫn đáng kể trong nghiên cứu được tuyên bố hỗ trợ cho dự án. Bộ công cụ này tham chiếu đến một bài báo có tiêu đề Compression Failure in LLMs: Bayesian in Expectation, Not in Realization được cho là đã xuất bản tại NeurIPS 2024, nhưng không có bài báo nào tồn tại với chính xác tiêu đề đó. Khi các lập trình viên tìm thấy một bài báo liên quan trên arXiv, họ nhận thấy nó sử dụng các mô hình AI lỗi thời như text-davinci-002, đã bị ngừng sử dụng vào năm 2023.
Điều đáng nói là cả kho lưu trữ và bài báo được liên kết đều không có một minh chứng thực nghiệm nào về khả năng dự đoán hiện tượng ảo giác.
Bản thân phương pháp toán học cũng bị chỉ trích vì dựa vào các khái niệm như độ phức tạp Kolmogorov và quy nạp Solomonoff - những khung lý thuyết không thể thực sự được tính toán trong thực tế, khiến việc sử dụng chúng trong một hệ thống hoạt động trở nên đáng ngờ.
Các Thành Phần Khung Kỹ Thuật
- Luật Phân Tách Cấp Độ Kỳ Vọng ( EDL ) để tính toán rủi ro
- Tỷ Lệ Đủ Thông Tin ( ISR ) để kiểm soát quyết định
- Hai chế độ triển khai: Evidence-Robust và Closed-Book
- Sử dụng độc quyền API OpenAI Chat Completions
- Yêu cầu 5-10 mẫu để có kết quả ổn định
Các Vấn đề Ảo giác Thực tế Vẫn Tồn tại
Cuộc thảo luận đã làm nổi bật những thách thức đang diễn ra mà các lập trình viên phải đối mặt với nội dung được tạo bởi AI. Người dùng đã chia sẻ kinh nghiệm về việc các mô hình AI mắc những lỗi tinh vi nhưng nghiêm trọng, như thay đổi các số ngẫu nhiên trong tệp dữ liệu hoặc đưa ra câu trả lời tự tin nhưng không chính xác. Những vấn đề này xảy ra ngay cả với các mô hình tiên tiến và có thể khó phát hiện nếu không có sự xác minh cẩn thận.
Một số lập trình viên đã tìm thấy thành công với các phương pháp đơn giản hơn, chẳng hạn như để AI viết mã để chuyển đổi dữ liệu thay vì thực hiện chuyển đổi trực tiếp, hoặc sử dụng kỹ thuật tự đánh giá nơi AI kiểm tra phản hồi của chính nó để tìm các lỗi tiềm ẩn.
Đặc điểm Hiệu suất
- Độ trễ: 2-5 giây mỗi sự kiện
- Tốc độ API: 2-4 yêu cầu mỗi giây
- Chi phí: ~$0.0115 USD mỗi mục sử dụng GPT-4-turbo
- Độ chính xác: Tuyên bố Wilson-Bounded ở mức tin cậy 95%
Cộng đồng Tìm kiếm Giải pháp Thực tế
Mặc dù phương pháp của bộ công cụ có thể có sai sót, nó phản ánh một nhu cầu thực sự trong cộng đồng phát triển AI để có những cách tốt hơn nhằm xác định các kết quả đầu ra không đáng tin cậy. Các lập trình viên đang thử nghiệm với nhiều kỹ thuật khác nhau, từ các chiến lược nhắc nhở được cải thiện đến các hệ thống dựa trên danh tiếng và phương pháp gắn nhãn nội dung.
Cuộc tranh luận nhấn mạnh một thách thức rộng lớn hơn trong phát triển AI: phân biệt giữa những tiến bộ nghiên cứu hợp pháp và các công cụ có thể đang ẩn giấu sau ký hiệu và ngôn ngữ phức tạp mà không mang lại giá trị thực sự. Khi các hệ thống AI được triển khai rộng rãi hơn, nhu cầu về các phương pháp phát hiện ảo giác đáng tin cậy trở nên ngày càng quan trọng để duy trì niềm tin và sự an toàn trong các ứng dụng AI.
Tham khảo: Hallucination Risk Calculator & Prompt Re-engineering Toolkit (OpenAI-only)