Hallucinations LLM : tout ce qu’il faut savoir

Introduction

Les modèles de langage de grande taille (LLM), tels que GPT-4, ont révolutionné la manière dont nous interagissons avec la technologie. Ils sont capables de générer du texte cohérent, de traduire des langues et même de créer du code informatique. Cependant, malgré leurs avancées impressionnantes, ces modèles présentent un phénomène connu sous le nom d’hallucinations ou de confabulation. Ces hallucinations se manifestent lorsque le modèle génère des informations incorrectes ou inventées, tout en les présentant de manière convaincante. Cet article explore les causes de ces hallucinations, leurs implications et les stratégies pour les atténuer. 

Pour aller plus loin : Fine-Tuning de LLM : comment adapter vos modèles de langage ?

Origine du terme « hallucination » en intelligence artificielle 

Le terme « hallucination » a été introduit dans le domaine de l’intelligence artificielle pour décrire les situations où les modèles génèrent des réponses fausses ou trompeuses présentées comme des faits avérés. Cette analogie avec le phénomène psychologique de l’hallucination chez les humains est utilisée pour illustrer comment les modèles peuvent produire des informations injustifiées ou sans rapport avec la réalité. 

Contrairement aux hallucinations humaines, qui sont généralement associées à des perceptions sensorielles erronées, les hallucinations des IA concernent des réponses ou des croyances sans fondement. Le terme a gagné en popularité vers 2022, parallèlement au déploiement de modèles de langage basés sur l’apprentissage profond, tels que ChatGPT. 

Qu’est-ce qu’une hallucination dans les LLM ? 

Dans le contexte des modèles de langage, une hallucination se produit lorsque le modèle produit une sortie qui n’est pas fondée sur les données d’entrée ou qui est factuellement incorrecte. Par exemple, un LLM pourrait affirmer que « Napoléon Bonaparte a découvert l’électricité en 1804 », ce qui est historiquement inexact. Ces erreurs peuvent être problématiques, surtout lorsque les utilisateurs s’appuient sur ces modèles pour obtenir des informations précises. 

Causes des hallucinations 

1. Absence de compréhension véritable 

Les LLM ne comprennent pas le langage de la même manière que les humains. Ils fonctionnent en prédisant le mot suivant dans une séquence, en se basant sur des probabilités apprises à partir de vastes ensembles de données textuelles. Cette approche statistique signifie qu’ils peuvent générer du texte qui semble plausible sans comprendre sa véracité. 

2. Données d’entraînement biaisées ou incomplètes 

Les modèles sont entraînés sur des données collectées sur Internet, qui peuvent contenir des informations incorrectes, obsolètes ou biaisées. Si le modèle n’a pas été exposé à certaines informations ou si les données sont erronées, il peut générer des réponses inexactes. 

3. Optimisation pour la fluidité 

Les LLM sont souvent optimisés pour produire du texte fluide et cohérent, ce qui peut les inciter à « inventer » des faits pour maintenir la cohérence narrative. Cette priorité donnée à la fluidité peut se faire au détriment de l’exactitude factuelle. 

4. Limites dans le raisonnement et la mémoire 

Bien que les LLM puissent traiter de grandes quantités d’informations, ils ont des limites en matière de mémoire à court et long terme. Ils peuvent oublier des détails importants ou ne pas être en mesure de relier efficacement des informations pertinentes, conduisant à des erreurs. 

Stratégies pour atténuer les hallucinations LLM

Bien que la réduction des hallucinations soit un défi complexe qui nécessite des améliorations techniques, il existe des stratégies que le grand public peut utiliser pour atténuer les effets des hallucinations lors de l’utilisation des LLM. 

1. Utilisation du RAG (Retrieval-Augmented Generation) 

Le RAG (Génération Augmentée par Récupération) est une méthode qui combine les capacités des modèles de langage avec des bases de connaissances externes. Lorsqu’un utilisateur pose une question, le système recherche d’abord des informations pertinentes dans des sources fiables, puis utilise ces informations pour générer une réponse plus précise. 

• Comment cela aide-t-il ? En s’appuyant sur des données à jour et vérifiées, le modèle réduit le risque de générer des informations incorrectes ou obsolètes. 
• Comment l’utiliser ? Certains outils et plateformes intègrent déjà le RAG. Les utilisateurs peuvent choisir des applications ou des services qui offrent cette fonctionnalité pour obtenir des réponses plus fiables. 

2. Vérification manuelle des informations 

Les utilisateurs peuvent adopter une approche proactive en vérifiant les informations fournies par les LLM : 

• Rechercher des sources fiables : après avoir reçu une réponse, consulter des sites web réputés, des livres ou des articles scientifiques pour confirmer l’exactitude des informations. 
• Poser des questions de suivi : demander au modèle de citer ses sources ou de fournir plus de détails peut aider à identifier les informations potentiellement incorrectes. 

3. Utiliser des modèles spécialisés 

Certains modèles ou applications sont spécialement conçus pour des domaines particuliers et sont entraînés sur des données vérifiées : 

• Domaines spécifiques : pour des sujets comme la médecine, le droit ou la finance, utiliser des applications qui sont spécialisées dans ces domaines.
• Avantages : ces modèles ont tendance à avoir des taux d’hallucination plus faibles dans leur domaine d’expertise.

Conclusion 

Les hallucinations des LLM représentent un défi important dans le développement de l’intelligence artificielle basée sur le langage. Bien que ces modèles aient le potentiel de transformer de nombreux aspects de la société, il est crucial de reconnaître et de traiter leurs limitations. En combinant des approches technologiques avec une supervision humaine et une utilisation responsable, nous pouvons espérer minimiser les effets des hallucinations et maximiser les avantages offerts par les LLM.