Le sfide della coerenza nei testi generati dai LLM (Large Language Models) sono molteplici e complesse, prevalentemente a causa delle modalità con cui questi modelli elaborano e generano testo. Esaminiamo alcune delle principali sfide e utilizziamo fonti affidabili e riconosciute per approfondire ognuna di esse.
1. Memoria a Breve Termine Limitata: Uno dei principali problemi riguarda la capacità dei LLM di mantenere la coerenza nel corso di un documento lungo. Questo è dovuto in parte al fatto che, nonostante le dimensioni enormi dei modelli di linguaggio come GPT-3, la lunghezza del contesto che possono gestire è limitata. Ad esempio, GPT-3 può processare solo un numero limitato di token alla volta, il che significa che le informazioni presentate all’inizio di un testo molto lungo potrebbero non essere tenute in considerazione verso la fine del testo. Fonte: Brown et al. (2020), “Language Models are Few-Shot Learners”, arXiv:2005.14165.
1. Consistenza delle Informazioni: Un altro problema comune è la difficoltà di mantenere la coerenza delle informazioni factuali. I LLM possono generare dettagli che non si allineano con le premesse iniziali del testo o con le informazioni date precedentemente. Ad esempio, un modello potrebbe dire che “Giovanni è nato a Roma nel 1990” in una parte del testo e poi contraddirsi successivamente dicendo che “Giovanni è nato a Milano nel 1992”. Questo accade perché i LLM non hanno una vera comprensione semantica della realtà, ma generano testi basati sui pattern statistici trovati nei dati di addestramento. Fonte: Bender et al. (2021), “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”, Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’21).
1. Controllo del Contesto e della Coerenza Locale: Le sfide nella coerenza locale includono la struttura del testo prodotto e la logica interna delle frasi o dei paragrafi adiacenti. I LLM spesso generano frasi che, prese singolarmente, possono avere senso, ma che, se accostate, risultano incoerenti o prive di logica sequenziale. Ad esempio, un modello potrebbe descrivere un personaggio che entra in una stanza e subito dopo descrivere la stessa azione come se non fosse mai avvenuta. Questo deriva dalla mancanza di un meccanismo di memoria e rappresentazione contestuale che conserva le relazioni tra gli eventi narrati. Fonte: Radford et al. (2019), “Language Models are Unsupervised Multitask Learners”, OpenAI.
1. Bias e Preferenze di Addestramento: I bias nei dati di addestramento possono portare a incoerenza se il modello incorpora e riproduce pregiudizi inconsapevolmente. Questi bias possono manifestarsi in varie forme, inclusi errori di genere, razziali o culturali che compromettano la coerenza delle risposte generate. Ad esempio, se il modello è addestrato su dati che presentano pregiudizi di genere, può generare testi incoerenti quando viene chiesto di descrivere ruoli di genere in contesti moderni o progressisti. Fonte: Bolukbasi et al. (2016), “Man is to Computer Programmer as Woman is to Homemaker? Debiasing Word Embeddings”, arXiv:1607.06520.
Esempi:
- Analizzando un testo generato su un argomento scientifico, potremmo trovare che la prima parte discute correttamente le leggi della termodinamica, mentre la parte finale può includere affermazioni non supportate o contraddittorie, come ad esempio “l’energia può essere creata dal nulla” — una chiara incoerenza con i principi scientifici iniziali.
- In una narrazione di una storia, il modello può iniziare introducendo un personaggio come essendo un ingegnere e, successivamente, senza una giustificazione narrativa, descriverlo come un medico.
Questi esempi illustrano come le diverse sfide della coerenza possano manifestarsi nei testi generati dai LLM e dimostrano l’importanza di continui sforzi di ricerca per migliorare la qualità e la consistenza dei modelli di linguaggio.
Fonti:
1. Brown, T., et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners.” arXiv:2005.14165.
2. Bender, E. M., et al. (2021). “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?” Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’21).
3. Radford, A., et al. (2019). “Language Models are Unsupervised Multitask Learners.” OpenAI.
4. Bolukbasi, T., et al. (2016). “Man is to Computer Programmer as Woman is to Homemaker? Debiasing Word Embeddings.” arXiv:1607.06520.
