Hallucinatie is het fenomeen waarbij een AI model een antwoord genereert dat volledig verzonnen is.


Het kan zich voordoen wanneer een large language model (LLM) niet in staat is om de vraag te beantwoorden en in plaats daarvan een antwoord verzint dat logisch klinkt. Dit kan resulteren in een gedetailleerde beschrijving van een niet-bestaand persoon, plaats of situatie, wat kan leiden tot verwarring en verkeerde informatie.

Een voorbeeld van hallucinatie kan zijn dat het model wordt gevraagd naar de hoofdstad van Frankrijk en in plaats van "Parijs" te antwoorden, genereert het model een verhaal over een niet-bestaande stad genaamd "Francia" en beschrijft het uitgebreid de geschiedenis, cultuur en economie van deze stad. Dit antwoord is niet alleen foutief, maar kan ook misleidend zijn voor de gebruiker die op zoek is naar de juiste informatie.

Het is belangrijk om te begrijpen dat LLMs de meest logisch klinkende tekst genereren en niet per se de waarheid. Dit kan leiden tot een verhoogd risico op hallucinatie, vooral bij complexe vragen waarbij het model niet over voldoende informatie beschikt om de vraag nauwkeurig te beantwoorden. Daarom moeten de gegenereerde antwoorden van LLMs altijd met enige scepsis worden behandeld en moeten gebruikers zich bewust zijn van de beperkingen van deze technologie.

Hoewel hallucinatie een belangrijke reden is waarom het moeilijk is om LLMs volledig te vertrouwen, is het belangrijk om te benadrukken dat deze technologieën nog steeds in ontwikkeling zijn. In de toekomst zullen LLMs waarschijnlijk steeds geavanceerder worden en kunnen ze mogelijk betrouwbaardere antwoorden genereren. Voor nu is het echter belangrijk om voorzichtig te zijn bij het gebruik van LLMs en altijd kritisch te blijven bij de gegenereerde antwoorden.


Vorige post: Stable Diffusion