קידוד חיזויי וצוואר בקבוק מידעי לזיהוי הזיות במודלי שפה גדולים

האם הזיות במודלי שפה גדולים (LLMs) ממשיכות להוות מכשול להטמעה בתעשייה? מחקר חדש מ-arXiv מציג גישה חדשנית: מסגרת היברידית בשם [Model Name] המשלבת עקרונות נוירו-מדעיים עם למידת מכונה מפוקחת. המסגרת מפיקה אותות פרשניים המבוססים על קידוד חיזויי (מדידת הפתעה מול ציפיות פנימיות) וצוואר בקבוק מידעי (בדיקת שמירת אותות תחת שיבושים). גישה זו מאפשרת זיהוי מדויק של תוכן שנראה סביר אך שגוי עובדתית, ללא צורך בשליפה חיצונית יקרה או שופטי LLM כבדים. המחקר מבצע ניתוח אבולציה שיטתי ומדגים שלוש שיפורים מרכזיים: Entity-Focused Uptake שמתמקד בטוקנים בעלי ערך גבוה, Context Adherence שבודק עמידה בהקשר, ו-Falsifiability Score שמזהה טענות בטוחות אך סותרות. בבדיקות על HaluBench (200 דוגמאות מאוזנות), הבסיס התיאורטי השיג 0.8017 AUROC. מודלים מפוקחים בסיסיים הגיעו ל-0.8274 AUROC, ואילו התכונות המשופרות העלו את הביצועים ל-0.8669 AUROC – שיפור של 4.95% עקבי על פני ארכיטקטורות שונות. היתרונות בולטים: המסגרת משתמשת ב-75x פחות נתוני אימון מ-Lynx (200 מול 15,000 דוגמאות), עם זמן ניתוח פי 1,000 מהיר יותר (5 מילישניות מול 5 שניות), ונותרת שקופה לחלוטין עם פחות ממיליון פרמטרים. בנוסף, המחקר מדווח על תוצאה שלילית: אות הרציונליזציה נכשל בהבחנה בין הזיות לאמת, כיוון ש-LLMs מייצרים הסברים קוהרנטיים גם לטענות שקריות – תופעה הנקראת 'סיקופנטיה'. בהשוואה לשיטות קיימות, שדורשות LLM גדולים (70B+ פרמטרים) או חיפושים חיצוניים, הגישה החדשה מדגישה יתרון של ידע תחומי המוטמע בארכיטקטורת האותות. זה מאפשר יעילות נתונים גבוהה יותר מקניינון שופטי LLM, ומתאים להטמעה בייצור עבור יישומים בעלי סיכון גבוה כמו רפואה או משפטים, שבהם אמינות קריטית. מנהלי עסקים ישראלים בתחום ה-AI צריכים לשקול אימוץ כלים כאלה כדי להפחית סיכונים. המחקר מוכיח שמודלים קלים ופרשניים יכולים להתחרות בשיטות כבדות. מה תהיה ההשפעה על מודלי השפה הבאים? קראו את המאמר המלא ב-arXiv כדי להעמיק.