LLM-y nie halucynują — po prostu robią, co do nich należy

Artykuł omawia problem tzw. 'halucynacji' w modelach językowych (LLMs), które mogą generować nieprawdziwe informacje, będąc przekonane o ich prawdziwości. Autor zwraca uwagę, że mimo zaawansowania technologii, LLM-y mają tendencję do wytwarzania tekstu, który nie zawsze powinien być traktowany jako wiarygodny. Wskazano na kluczowe przyczyny tego zjawiska, w tym na sposób, w jaki modele uczą się z danych oraz na ich ograniczenia w analizie kontekstu. Ponadto, artykuł omawia różnice między percepcją a rzeczywistością i podkreśla, że LLM-y nie posiadają zdolności do zrozumienia lub weryfikacji faktów w taki sposób, jak robią to ludzie. Autor sugeruje, że użytkownicy powinni być świadomi tych ograniczeń oraz stosować krytyczne myślenie podczas korzystania z informacji dostarczanych przez LLM-y, aby unikać dezinformacji. Dodatkowo, podkreślono znaczenie dalszego badania i rozwijania LLM-ów, aby poprawić ich zdolność do reprezentowania i przetwarzania informacji w bardziej wiarygodny sposób.