La rapida progressione dell’intelligenza artificiale nel 2023 non ha eguali e al centro di tutta questa fanfara (rullo di tamburi, per favore) ci sono i modelli di intelligenza artificiale generativa, con un primo esempio che è il Large Language Model (LLM), come ChatGPT. Questi LLM hanno attirato un'attenzione significativa per la loro capacità di generare testo simile a quello umano fornendo risposte, generando contenuti e aiutando in un'ampia gamma di attività. Tuttavia, come ogni meraviglia tecnologica, gli LLM non sono privi di imperfezioni. Occasionalmente, questi modelli mostrano comportamenti che appaiono privi di senso o non correlati al contesto. In laboratorio chiamiamo questo fenomeno “effetto Quinn”.
La rapida progressione dell’intelligenza artificiale nel 2023 non ha eguali e al centro di tutta questa fanfara (rullo di tamburi, per favore) ci sono i modelli di intelligenza artificiale generativa, con un primo esempio che è il Large Language Model (LLM), come ChatGPT. Questi LLM hanno attirato un'attenzione significativa per la loro capacità di generare testo simile a quello umano fornendo risposte, generando contenuti e aiutando in un'ampia gamma di attività. Tuttavia, come ogni meraviglia tecnologica, gli LLM non sono privi di imperfezioni. Occasionalmente, questi modelli mostrano comportamenti che appaiono privi di senso o non correlati al contesto. In laboratorio chiamiamo questo fenomeno “effetto Quinn”.
L'effetto Quinn incarnato dall'intelligenza artificiale generativa
Definire l'effetto Quinn
L’effetto Quinn può essere inteso come l’apparente deragliamento di un’intelligenza artificiale generativa dalla traiettoria prevista, risultando in un risultato irrilevante, confuso o addirittura addirittura bizzarro. Potrebbe manifestarsi come un semplice errore nella risposta o come un flusso di pensieri inappropriati.
Cause dietro l'effetto Quinn
Per comprendere appieno il motivo per cui si verifica l’effetto Quinn, dobbiamo avventurarci nel mondo delle architetture di intelligenza artificiale generativa e dei dati di addestramento. L'effetto Quinn può essere causato da diversi passi falsi, tra cui:
- Ambiguità nell'input: Gli LLM mirano a prevedere la parola successiva in una sequenza basata su modelli provenienti da grandi quantità di dati. Se una query è ambigua o poco chiara, il modello potrebbe produrre una risposta priva di senso.
- Sovrapposizione: Si verifica quando un modello di intelligenza artificiale è troppo adattato ai dati di addestramento. In tali casi, un modello potrebbe produrre risultati coerenti con i minimi dettagli del suo set di addestramento ma non generalmente logici o applicabili.
- Mancanza di contesto: A differenza degli esseri umani, gli LLM non hanno una memoria continua o una comprensione di contesti più ampi. Se una conversazione prende una svolta improvvisa, il modello potrebbe perdere il filo, portando a risultati che appaiono fuori dai binari.
- Distorsioni dei dati: Gli LLM, comprese le architetture GPT, imparano da vasti set di dati. L’intelligenza artificiale potrebbe replicare questi modelli se questi set di dati contenessero errori o dati privi di senso.
- Complessità linguistica: Il linguaggio naturale è intricato e carico di sfumature. A volte, il modello potrebbe essere alle prese con omonimi, modi di dire o frasi con più interpretazioni, portando a risultati inaspettati.
Mitigare l'effetto Quinn
Sebbene l’eliminazione completa dell’effetto Quinn sia un compito arduo, è possibile adottare misure per mitigarne il verificarsi, tra cui:
- Aggiornamenti e perfezionamenti regolari: La formazione continua e il perfezionamento del modello su set di dati diversi e aggiornati possono ridurre le imprecisioni.
- Anelli di retroazione: Può essere utile implementare un sistema in cui il feedback degli utenti aiuti a identificare e correggere i casi in cui il modello esce dai binari.
- Consapevolezza contestuale migliorata: Le future iterazioni dei modelli potrebbero trarre vantaggio da meccanismi che consentano una migliore conservazione del contesto durante i turni di conversazione.
- Diverse fonti di dati: Garantire che i dati di addestramento siano completi, coprendo un'ampia gamma di argomenti, toni e sfumature, può aiutare a migliorare la robustezza del modello.
Basta speculazioni, cosa “pensa” il modello
Abbiamo deciso di chiedere a ChatGPT-4 il suo punto di vista su ciò che accade.
Qual'è il prossimo
L'effetto Quinn fa luce sulle imperfezioni inerenti anche ai modelli di intelligenza artificiale più avanzati. Riconoscere queste limitazioni è il primo passo verso la comprensione, la mitigazione e potenzialmente lo sfruttamento di tali difetti. Mentre il campo dell’intelligenza artificiale continua la sua rapida crescita, la consapevolezza di tali fenomeni diventa essenziale sia per gli utenti che per gli sviluppatori, contribuendo a colmare il divario tra aspettative e realtà nel mondo dell’intelligenza artificiale generativa.
Poiché continuiamo ad evolvere la complessità e il numero di parametri dei trasformatori, ci saranno senza dubbio ulteriori sfide come questa da superare. Tuttavia, è anche importante notare che NVIDIA ha il SDK per gestire questo problema. Nel prossimo articolo, esamineremo la messa a punto di un modello e quindi l'applicazione dei guardrail ad esso in un ambiente di pseudo-produzione.
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