Büyük dil modelleri (LLM), etkileyici bir şekilde insan benzeri metin üretebiliyor. Ancak bu modellerin en büyük sorunlarından biri, güvenle yanlış bilgi üretmeleri, yani halüsinasyon. Bir LLM, var olmayan makalelere atıfta bulunabilir, hayali istatistikler verebilir veya doğru gibi görünen ama hatalı bir açıklama sunabilir.
Bu makalede, halüsinasyon problemini teknik açıdan ele alacak ve güncel doğrulama algoritmalarını inceleyeceğiz.
Halüsinasyonun temelinde LLM’lerin doğası yatıyor:
- Olasılık Temelli Tahmin: LLM’ler kelimeleri “doğru mu yanlış mı” diye değil, “önceki kelimelerden sonra en olası kelime nedir?” diye seçer.
- Eksik veya Yanıltıcı Veri: Eğitim verisinde eksik, hatalı ya da dengesiz içerik varsa mannequin de hatalı çıkarımlar yapar.
- Gerçek Zamanlı Bilgi Eksikliği: Modeller statik verilerle eğitildiği için güncel olaylarda uydurma cevap verebilir.
Halüsinasyonları azaltmak için geliştirilen en önemli teknikler şunlardır:
1. Self-Consistency Decoding
- Mantık: Tek bir cevabı kabul etmek yerine, modelden birden fazla cevap üretilir. Daha sonra en çok tekrar eden veya en tutarlı yanıt seçilir.
- Avantaj: Özellikle matematik ve mantık problemlerinde başarıyı artırır.
- Dezavantaj: Hesaplama maliyeti yüksektir.
2. Retrieval-Augmented Era (RAG)
- Mantık: Mannequin, cevap üretmeden önce harici bir bilgi kaynağından (ör. vektör veri tabanı, arama motoru) doğru bilgiyi alır.
- Örnek: “Türkiye’nin 2024 ihracat rakamı nedir?” sorusu → Mannequin önce veri tabanına sorgu atar, sonra cevabı üretir.
- Avantaj: Güncel bilgi ekler, yanlış üretimi azaltır.
- Dezavantaj: Bilgi kaynağının kalitesine bağımlıdır.
3. Mannequin + Mannequin (Verifier/Generator Yapısı)
- Mantık: Bir mannequin yanıtı üretir (generator), başka bir mannequin bu yanıtı doğrular (verifier).
- Örnek: Google’ın Reality-Checking LLM araştırmaları.
- Avantaj: Yanlış bilgilerin filtrelenmesini sağlar.
- Dezavantaj: İkinci bir mannequin maliyeti getirir.
4. Reinforcement Studying with Human Suggestions (RLHF)
- Mantık: İnsan geri bildirimiyle mannequin ödüllendirilir ya da cezalandırılır. Yanlış bilgi üreten cevapların olasılığı zamanla azalır.
- Örnek: ChatGPT’nin güvenli hale getirilmesinde kullanıldı.
- Avantaj: İnsan değerleriyle uyum sağlar.
- Dezavantaj: Çok maliyetlidir, geniş insan emeği gerekir.
5. Constitutional AI
- Mantık: İnsan etkileşimi olmadan, “etik ve doğruluk ilkeleri” ile modellenmiş kurallar çerçevesinde mannequin kendini denetler.
- Örnek: Anthropic’in Claude modeli.
- Avantaj: Ölçeklenebilirlik sağlar.
- Dezavantaj: Kuralların eksikliği veya yanlış tanımlanması sorun yaratabilir.
- Confidence Estimation: Modelin, cevabına duyduğu güveni probabilistik skorlarla raporlaması.
- Reality-Checking Pipelines: Cevap sonrası otomatik doğrulama sistemleri (örn. Wikipedia, PubMed ile çapraz kontrol).
- Hybrid Approaches: RAG + self-consistency gibi yöntemlerin birlikte kullanımı.
Halüsinasyon probleminin tamamen ortadan kalkması kısa vadede mümkün görünmüyor. Ancak doğrulama algoritmaları, modellerin güvenilirliğini ciddi şekilde artırıyor.
Gelecekte şunları görmemiz muhtemel:
- LLM’lerin kendi güven skorlarını üretmesi,
- Halüsinasyonların otomatik olarak işaretlenmesi,
- “Güvenilirlik” metriklerinin mannequin karşılaştırmalarında standart hale gelmesi.
Halüsinasyon, LLM’lerin en kritik zayıflıklarından biri. Ancak doğrulama algoritmaları sayesinde bu sorun kontrol altına alınabilir.
Kısacası:
“Akıllı cevap yetmez, doğru cevap gerekir.”
Bu makalede halüsinasyon probleminin nedenlerini ve mevcut doğrulama yaklaşımlarını genel hatlarıyla inceledik. Bir sonraki yazıda bu algoritmaların teknik detaylarına, uygulama yöntemlerine ve performans sonuçlarına daha derinlemesine değineceğim.
- Wang, X., Wei, J., Schuurmans, D., Le, Q., Chi, E., & Zhou, D. (2023). Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Fashions.
- Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., et al. (2020). Retrieval-Augmented Era for Data-Intensive NLP Duties.
- Kadavath, S., Ganguli, D., Askell, A., et al. (2022). Language Fashions (Largely) Know What They Know.
- Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., et al. (2022). Coaching language fashions to comply with directions with human suggestions.
- Bai, Y., Jones, A., Ndousse, Okay., et al. (2022). Constitutional AI: Harmlessness from AI Suggestions.
- Ji, Z., Lee, N., Fries, J., Yu, T., & Liang, P. (2023). Survey of Hallucination in Pure Language Era.
- Krishna, Okay., Gupta, A., & Iyyer, M. (2023). Paraphrasing Elicits Commonsense Data from Giant Language Fashions.
- OpenAI. (2023). Lowering Bias and Hallucinations in LLMs.
- Anthropic. (2023). Constructing Safer AI with Constitutional AI.
- Google DeepMind. (2023). Enhancing factuality in language fashions.
