Büyük Dil Modellerinde Halüsinasyonlar: Kullanıcı Güvenini Nasıl Etkiliyor?
Büyük Dil Modellerinde Halüsinasyonlar: Kullanıcı Güvenini Nasıl Etkiliyor?
Yeni bir çalışma, LLM’lerdeki halüsinasyonların kullanıcı güvenini doğrudan zedelemediğini, güvenin bağlama göre ayarlandığını ortaya koyuyor.
Önemli Noktalar
- 192 katılımcı ile yapılan nitel araştırmada, halüsinasyonlar güvenin tamamen kaybolmasına yol açmıyor.
- Kullanıcılar, bağlama ve risk algısına göre LLM’lere olan güvenlerini yeniden ayarlıyor.
- Sezgi, halüsinasyonları tespit etmede önemli bir faktör olarak öne çıkıyor.
Çalışmanın Arka Planı
Büyük Dil Modelleri (LLM), zaman zaman gerçek dışı ancak inandırıcı yanıtlar üretebiliyor. Bu tür hatalı çıktılar, “halüsinasyon” olarak adlandırılıyor ve kullanıcıların LLM’lere olan güvenini etkileyip etkilemediği uzun süredir tartışılıyor.
Kullanıcı Güveninde Kalibrasyon
Çalışmada, Lee & See’nin kalibre edilmiş güven modeli ve Afroogh’un güvenle ilgili faktörleri temel alındı. Kullanıcıların beklentileri, önceki deneyimleri, uzmanlık düzeyleri ve alan bilgileri, güvenin şekillenmesinde önemli rol oynuyor. Araştırma, ayrıca sezgiyi de halüsinasyon tespitinde belirleyici bir unsur olarak tanımlıyor.
Teknik Detaylar
192 katılımcı ile gerçekleştirilen nitel çalışma, LLM halüsinasyonlarının kullanıcı güveni üzerindeki etkisini analiz etti. Bulgulara göre, güven kaybı genelleşmiyor; kullanıcılar, bağlama ve algılanan risk düzeyine göre güvenlerini yeniden ayarlıyor. Özellikle kararların kritik olduğu durumlarda, kullanıcılar daha dikkatli bir güven kalibrasyonu uyguluyor.
Güven Dinamikleri ve Sonuçlar
Çalışma, Blöbaum’un yinelemeli güven kalibrasyonu modelini doğrularken, sezginin kullanıcıya bağlı ek bir faktör olarak sürece dahil edilmesi gerektiğini öneriyor. Bu bulgular ışığında, LLM’lerin sorumlu ve bilinçli kullanımı için pratik öneriler sunuluyor.
Sorumlu LLM Kullanımı İçin Öneriler
- Kullanıcıların sezgilerine güvenmeleri ve şüpheli yanıtları sorgulamaları önerilir.
- LLM’lerle etkileşimde, bağlam ve risk düzeyinin dikkate alınması önemlidir.
- Önceki deneyim ve alan bilgisi, güvenin doğru şekilde kalibre edilmesine yardımcı olur.
Kaynak: arxiv.org