As alucinações dos Large Language Models (LLMs) referem-se à geração de respostas imprecisas, irreais ou fabricadas por esses modelos, mesmo quando apresentadas de maneira convincente.
Essas alucinações ocorrem porque os LLMs não possuem um entendimento real do mundo; eles apenas prevêem a próxima palavra com base em padrões estatísticos extraídos de grandes volumes de texto.
Por Que as Alucinações Acontecem?
Ausência de Verificação de Fatos – Os LLMs geram respostas baseadas em correlações linguísticas, mas não têm acesso direto a bancos de dados atualizados ou mecanismos de verificação da veracidade das informações.
Dados de Treinamento Incompletos ou Desatualizados – Se o modelo não foi treinado com informações específicas ou recentes, ele pode preencher lacunas com inferências erradas.
Tendência a Completar Respostas – Quando uma pergunta não tem uma resposta clara, o modelo pode “inventar” uma resposta para manter a fluidez do diálogo.
Sobreajuste a Padrões Estatísticos – Os modelos podem gerar afirmações que parecem plausíveis, mas são estatisticamente incorretas, pois baseiam-se em padrões comuns da linguagem sem considerar a precisão lógica ou factual.
Contexto Mal Interpretado – Se o prompt do usuário for ambíguo ou a resposta exigir uma compreensão profunda do contexto, o LLM pode extrapolar incorretamente.
Como Minimizar Alucinações?
Utilizar Ferramentas de Verificação – Combinar LLMs com sistemas externos, como APIs de pesquisa ou bancos de dados confiáveis, pode reduzir a chance de respostas erradas.
RAG – Utilizar dados sobre determinado assunto e complementar o contexto ao LLM pode reduzir o problema de alucinações.
Fine-tuning Para Domínios Específicos – Modelos treinados para aplicações especializadas tendem a cometer menos erros.
Engenharia de Prompt – Prompts mais específicos e estruturados podem reduzir a ambiguidade e minimizar a geração de respostas imprecisas.
Human-in-the-loop – Envolver humanos para revisar e validar respostas geradas por LLMs é essencial em aplicações críticas.
agentes de IA – Um Agente de IA é essencialmente um LLM com ferramentas. Podemos construir um sistema multi-agentes onde um agente ajuda a reduzir as limitações (e alucinações) de outros agntes.
Alucinações são um desafio fundamental no uso de LLMs, especialmente em áreas como saúde, direito e finanças, onde precisão e confiabilidade são essenciais. A mitigação dessas falhas passa pelo desenvolvimento de técnicas híbridas que combinem IA com mecanismos de validação externos.
Há muito esforço ao redor do mundo para reduzir as alucinações dos LLMs e esperamos ver evolução das técnicas nos próximos anos.
David Matos