GPT-5: n hallusinaatioasteen aleneminen johtuu sekä sen harjoitustietojen kuraatiosta että edistyneestä koulutusmenetelmästä. OpenAi on avoimesti ilmoittanut, että GPT-5-vastaukset ovat jopa 45% vähemmän todennäköisesti tosiasiavirheitä verrattuna GPT-4O: iin, ja sen edistyneellä "päättely" -tilaan tosiasiavirheet putoavat noin 80% suhteessa aiempaan O3-malliin. Hallusinaatioiden tukahduttaminen GPT-5: ssä ei ole seurausta yhdestä aineistosta, vaan hienostunut tietojoukon kokoonpano, suodatus, jatkuva inhimillisen palautteen jälkeinen koulutus ja ulkoisten tosiasioiden tarkistusresurssien integrointi.
Tietojen laatu- ja kuraatiostrategia
Openain ensimmäinen pylväs hallusinaatioita vastaan GPT-5: ssä on laajennettujen, korkealaatuisten ja kuratoitujen tietojoukkojen käyttö. Tämä tarkoittaa:
- Lähdetiedot on todennäköisemmin varmennettu ja hyvämaineinen.
- Tunnettujen epäluotettavien, puolueellisten tai haitallisen sisällön poistamiseksi tai minimoimiseksi ponnisteluja edeltävän harjoituksen aikana ja tietojen päivityssyklien aikana.
–
Hallusinaatioriskin vähentämiseksi edelleen OpenAI on ottanut käyttöön laajoja tiedon puhdistusprosesseja meluisan, ristiriitaisen tai synteettisen sisällön tunnistamiseksi ja sulkemiseksi pois ja sulkemaan pois mallin lähdöissä virheitä.
Koulutuksen jälkeinen ja vahvistus ihmisen palautteesta (RLHF)
Ihmisen palaute on keskeinen GPT-5: n arkkitehtuurissa. Malli käy läpi intensiivisiä vahvistusoppimista ihmisen palautteesta (RLHF), jossa ihmisen arvioijat:
- Arvioi tosiasian oikeellisuuden, johdonmukaisuuden ja yhdenmukaistamisen tulosteet käyttäjän aikomuksen kanssa.
- Tarjoa pareittain mallin sukupolvien mieltymyksiä, palkitsevaa tarkkuutta ja informatiivisuutta rankaisemalla hallusinaatioita.
- Nämä signaalit muodostavat perustan palkitsemismalleille, jotka optimoivat GPT-5: n edelleen tosiasiallisesti korjaamiseksi.
Lisäksi RLHF: ää täydennetään automatisoiduilla tosiasioiden luokkalaisilla, jotka on validoitu ihmisen harkintaa vastaan hallusinaatioiden havaitsemisen mittaamiseksi. Nämä luokkalaiset toimivat sekä kvantitatiivisena mittaputkina arvioinneissa että jatkuvan koulutuksen osana, mikä mahdollistaa suuren mittakaavan, nopean palautteen silmukoiden pelkästään ihmisen merkinnät.
Arviointivertailut ja stressitestaus
Hallusinaatioiden mittaamiseksi GPT-5 on tiukasti stressin testattu uusista julkisista ja sisäisistä tosiasiallisuuksista vertailuarvoista, kuten Longfact (käsitteet ja esineet) ja tosiasiat (tosiasioiden etsinnät kehotukset). Arviointikehys kohdistuu kovempiin, avoimiin kehotuksiin ja pitkämuotoiseen sisältöön, alueet, joilla hallusinaatiot aiemmin kukoistivat. Openain mukaan "GPT-5 Ajattelu" tuottaa noin kuusi kertaa vähemmän hallusinaatioita kuin O3 näissä tehtävissä.
GPT-5: tä arvioidaan myös reaalimaailman tuotantoliikenteessä ja erikoistuneissa testisarjoissa, joissa sen kyky myöntää tiedon aukkoja oikein ja välttää valmistuksia mitataan ja parannetaan suoraan. Esimerkiksi mallin kieltäytyminen keksimästä olemattomia varoja multimodaalisissa olosuhteissa on parantunut huomattavasti aikaisempiin sukupolviin verrattuna.
Arkkitehtuuri- ja koulutustoimenpiteet
Useita syvempiä interventioita harjoituskohde -hallusinaatioiden aikana:
-Tehtävän ketjun kehotus ja jäsennelty päättely on rakennettu edeltävään harjoittelu- ja hienosäätöfaasiin, mikä antaa mallin mahdollisuuden tuottaa selitettäviä ja maadoitettuja lähtöjä luottamuksellisten oletusten sijasta.
-Turvalliset täydennysparadigma korvaa vanhemman kieltäytymispohjaisen turvallisuusmallin, GPT-5: n kouluttaminen hyödyllisten, rajoitettujen vastausten tarjoamiseksi tai välittämään avoimesti sen rajat ja päättelyt, kun se ei voi turvallisesti vastata.
-Työkalujen käyttö ja haku-augmentoitu sukupolvi (RAG): GPT-5 on systemaattisesti koulutettu hyödyntämään verkkohakua ja ulkoisia tosiasioiden tarkistamistyökaluja kyselyihin, jotka vaativat ajantasaista tai erittäin erityistä tietoa. Tämä vähentää dramaattisesti epäselvien tai nopeasti kehittyneiden koehenkilöiden hallusinaatioiden riskiä.
- Sykofanssin vähentäminen: GPT-5: n kuraatioputkisto kerää nimenomaisesti tietoa, joka on suunniteltu vangitsemaan malleja sopimusvirheissä, sykofanssin vastausten pisteyttäminen ja näiden pisteiden käyttäminen negatiivisena palkkiona RLHF: n aikana, hyökkäämällä suoraan hallusinaatioon sopimuksen ongelman avulla.
reaalimaailman tulokset ja rajoitukset
Näistä edistyksistä huolimatta GPT-5 ei ole täysin immuuni hallusinaatioille. Esimerkiksi:
-Kompleksisten, avoimien tehtävien ilmoitettu hallusinaatioaste (mitattuna vertailuarvoilla, kuten yksinkertainen QA) on edelleen merkittävä, varsinkin kun järjestelmä katkaistaan elävien tosiasioiden tarkistamistyökaluista.
- Pääsy verkkohakuun vähentävät virhetasoja huomattavasti, mikä kuvaa hybridiharjoituksen (yhdistämällä staattisen kuratoitu tieto hakuun) hallusinaatioiden moderointiin.
- Tietyt luovat tai abstraktit kehotukset haastavat edelleen järjestelmän maadoitusmekanismit.
Jatkuvat päivitykset ja yhteisöpalaute
GPT-5: n järjestelmää ruokitaan jatkuvilla yhteisö- ja real-käyttäjätietoilla palautemekanismeilla, jotka mahdollistavat löydettyjen hallusinaatioiden nopean korjaamisen ja tarkennuksen käynnistyksen sekä tiedon suodatus- että palkitsemisen toiminnan suunnittelussa. Openai tunnustaa avoimesti parannuksen tarpeen, etenkin korkean panoksen alueilla, kuten terveydenhuolto ja laki, joissa virhetoleranssin on oltava minimaalinen.
Yhteenveto keskeisistä kuraatiovaiheista
Syntetisoimiseksi hallusinaatioiden vähentäminen GPT-5: ssä johtuu seuraavista toisiinsa liittyvistä prosesseista:
1. Tietojen edeltävän koulutuksen valinnan ja suodattaminen painottaen hyvämaineisten tietokantojen hankintaa ja ajan tasalla olevan tosiasiallisen sisällön ylläpitämistä.
2. Meläisen, epäluotettavan tai puolueellisen sisällön sulkeminen tietojoukkokokoonpanon aikana, vahvistettu automatisoidulla ja manuaalisella tarkistuksella useissa vaiheissa.
3. Vahvistusoppiminen ja jatkuva palaute, joka perustuu laajamittaiseen ihmisen ja automatisoituun luokitteluun tosiasiallisuuden ja totuudenmukaisuuden suhteen.
4. Arviointi vahvoista tosiasioiden vertailuarvoista, sekä staattisesta että reaalimaailmasta, mitataan tarkan hallusinaatioiden määrän ja tyypin eri olosuhteissa.
5. Koulutuksen jälkeiset interventiot, mukaan lukien turvallisemmat täydennysstrategiat, selkeä sykofanssin tukahduttaminen ja vahva integraatio haku- tai työkalupohjaiseen tietoon.
6. Tuotannon palautteen ja punaisen joukkueen iteratiivinen live-viritys, joka varmistaa, että uudet hallusinaatioiden vuodot havaitaan nopeasti.