2024-07-10
Las SEPs son un nuevo método prometedor para detectar alucinaciones en grandes modelos de lenguaje. El método tiene el potencial de hacer que la aplicación práctica de los sistemas de IA sea más segura y confiable.
Un equipo de investigación de la Universidad de Oxford ha desarrollado un nuevo método llamado «Sondas de Entropía Semántica» (SEPs) para detectar de manera eficiente la incertidumbre y alucinaciones en grandes modelos de lenguaje. El método podría hacer que la aplicación práctica de los sistemas de IA sea más segura.
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando muchos aspectos de nuestras vidas, desde la forma en que trabajamos hasta la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea. Sin embargo, los grandes modelos de lenguaje (LLM), que son la base de muchos sistemas de IA, no son perfectos. A veces pueden generar información incorrecta o engañosa, lo que se conoce como «alucinaciones».
Un nuevo método para detectar alucinaciones:
Un equipo de investigadores de la Universidad de Oxford ha desarrollado un nuevo método llamado «Sondas de Entropía Semántica» (SEPs) para detectar de manera eficiente la incertidumbre y alucinaciones en grandes modelos de lenguaje. El método se basa en la idea de que las respuestas alucinatorias tienden a tener una alta entropía semántica, lo que significa que son más desordenadas y menos significativas que las respuestas correctas.
Cómo funciona el método:
Las SEPs funcionan entrenando modelos matemáticos simples llamados «sondas» en los estados ocultos de los LLM. Los estados ocultos son representaciones internas que los LLM generan durante el procesamiento de texto. Las sondas aprenden a predecir la entropía semántica de las respuestas del LLM a partir de estos estados ocultos.
En un estudio publicado en la revista Nature, los investigadores demostraron que las SEPs pueden detectar alucinaciones con una precisión del 79%, lo que es aproximadamente un 10% mejor que los métodos anteriores. El método también es computacionalmente eficiente, lo que significa que se puede utilizar en aplicaciones prácticas.
Implicaciones para el futuro de la IA:
El desarrollo de las SEPs es un paso importante hacia la creación de sistemas de IA más confiables y seguros. El método podría usarse para mejorar la precisión de los LLM que se utilizan en una variedad de aplicaciones, como la traducción automática, la generación de texto y la respuesta a preguntas.
