Oxford Üniversitesi’nden araştırmacılar, ChatGPT gibi büyük dil modellerinin (LLM) yanlış bilgi sunduğu anları tespit etmeye yönelik bir yöntem geliştirdiler. Uydurma bilgi olarak bilinen bu olgu, insanlar giderek LLM'lere lise ödevlerinden iş başvurularına kadar çeşitli işler için güvendikçe daha da önemli hale geliyor.

Araştırmacıların yaklaşımı, dil modelinin ürettiği olası cevapları istatistiksel olarak değerlendirerek, bu cevapların kaç tanesinin aynı anlama geldiğini belirlemeye odaklanıyor. Eğer çok sayıda cevap anlam bakımından eşdeğerse, LLM kelime seçimi konusunda belirsizdir ama doğru cevaba sahiptir. Ancak, eğer cevaplar anlam bakımından eşdeğer değilse, LLM'nin yanlış bilgi verme olasılığı daha yüksektir.

Oxford ekibinin yöntemi, tüm popüler LLM'lerde ve geniş bir konu yelpazesinde çalışmak üzere tasarlanmış ve araştırmaları, LLM'lerin sunduğu alternatif gerçeklerin çoğunun uydurma bilgiden kaynaklandığını ortaya koyuyor. Bu durum, LLM'nin bir cevap vermek zorunda kaldığında ancak gerekli bilgi veya anlayışa sahip olmadığında meydana geliyor. Bunun yerine, muhtemelen yanlış olan, makul görünen bir cevap üretme yoluna gidiyor. Araştırmacıların yaklaşımı, böyle bir uydurma bilgiyi tespit edip önlemek için bir yol sunuyor, böylece LLM kullanıcıları aldıkları bilgilere güvenebilecekler.

Bu araştırmanın önemi, LLM'lerin güvenilirliğini artırmak ve uydurma bilginin tespit edilmesiyle, kullanıcılar aldıkları bilginin doğruluğuna daha fazla güvenebilir. Bu, özellikle akademik veya profesyonel ortamlarda, LLM'lerin sağladığı bilginin önemli sonuçlara yol açtığı durumlarda büyük önem taşıyor. Oxford ekibinin yöntemi, daha güvenilir ve doğru LLM'ler geliştirme yolunda kritik bir adım sunmaktadır.