A nagy nyelvi modellekre (LLM) épülő chatbotok régóta ismert problémája, hogy az algoritmusok képesek teljesen valótlan információval előállni, majd a válaszokban mindezt abszolút tényként tálalni. Ez az MI-hallucinációnak nevezett jelenség az egyik (de nem egyetlen) oka, hogy a hatalmas felhajtás ellenére azért még most is nagyítóval kell keresni az LLM-ekre épülő, igazán fajsúlyos megoldásokat.
Mindez természetesen nem jó hír a terület élharcosának, az OpenAI-nak sem. Az pedig pláne nem, hogy ezen a téren egy fontos trend tört meg náluk. A TechCrunch beszámolója alapján a cég legújabb, alig néhány napja bemutatott modelljei ugyanis többet hallucinálnak, mint jó pár korábbi változat.
A nagy nyelvi modellek folyamatos és gyors fejlődése eddig együtt járt az algoritmusos kitalációk mérséklődésével. Pont ezért különösen aggasztó, hogy az o3 és o4-mini néven emlegetett, az ígéretek szerint matematikai, kódolási és tudományos képességekben is kiemelkedően teljesítő legújabb LLM-ek ennyire fogékonyak a hallucinációra.
A házon belüli mérések az o3 esetében 33 százalékos, az o4-mininél pedig még ennél is magasabb, 48 százalékos hallucinációs arányt rögzítettek. Utóbbi azzal is magyarázható, hogy kisebb modellről van szó, ami kevesebb ismerettel rendelkezik a világról. Ettől függetlenül ezek az értékek sokkal magasabbak, mint amennyit a vállalat korábbi modelljei, például az o1, az o1-mini, vagy éppen a januárban debütált o3-mini produkált.
Dolgoznak rajta
Nem túl biztató, hogy a világ legjelentősebb MI-műhelyében egyelőre csak vakargatják a fejüket a tudósok. A cég április közepén kiadott technikai jelentésében például az olvasható, hogy "további kutatásokra van szükség a burjánzó hallucinációk okának megértéséhez".
Az OpenAI szóvivője mindenesetre igyekezett eloszlatni az aggályokat, és a TechCrunch megkeresésére közölte, hogy a cég összes modellje esetében kiemelt kutatási területnek számít a hallucinációk kezelése, és természetesen "folyamatosan dolgoznak a pontosság és megbízhatóság javításán”. Kár, hogy mindez nem tükröződik a legújabb modellek teszteredményein.
Az ötlettől az értékteremtésig – az üzleti réteg szerepe az adattudományi működésben
Az adattudomány valódi értéke ott válik láthatóvá, ahol az előrejelzések döntésekké, a döntések pedig mérhető üzleti eredményekké alakulnak. Ehhez azonban tudatos üzleti beágyazásra, mérési keretrendszerekre és következetes visszacsatolásra is szükség van.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak