Dans le développement des Expériences Génératives de Recherche (SGE), diverses mesures de sécurité ont été intégrées afin d'améliorer l'expérience utilisateur. Toutefois, il est essentiel de reconnaître les limites connues inhérentes aux grands modèles de langage (LLMs) et à la forme expérimentale précoce du SGE.
Cet article examine les modèles de perte observés, les défis identifiés lors des évaluations et des tests d'adversaires, et décrit certaines limitations du SGE.
Limitations et défis dans les expériences génératives de recherche (SGE)
Modèles de perte et limitations :
- Mauvaise interprétation lors de la corroboration
- Hallucination
- Biais
- Contenu subjectif impliquant une personne
- Duplication ou contradiction avec les fonctionnalités de recherche existantes
Mauvaise interprétation lors de la corroboration
Observation : Le SGE peut identifier correctement les informations pour la vérification, mais avec de légères mauvaises interprétations du langage, altérant la signification de la sortie.
Exemple : Lors de la vérification d'un instantané, le SGE peut mal interpréter des nuances subtiles, entraînant des imprécisions dans le contenu généré.
Hallucination
Observation : Similaire à d'autres expériences basées sur les LLM, le SGE peut parfois mal représenter les faits ou identifier de manière incorrecte des informations.
Exemple : Le SGE peut générer du contenu contenant des informations fictives ou incorrectes, un défi courant rencontré par les modèles de langage.
Biais
Observation : Malgré les efforts déployés pour éviter les biais dans les données d'entraînement, le SGE peut produire des résultats biaisés en raison de représentations étroites ou d'associations contextuelles négatives.
Exemple : Les biais dans les motifs de données peuvent amener le SGE à privilégier certaines perspectives ou certaines démographies dans les résultats de recherche, reflétant les défis présents dans les résultats de recherche actuels.
Contenu subjectif impliquant une personne
Observation : Bien qu'il soit conçu pour maintenir un ton neutre et objectif, le SGE peut produire involontairement des sorties reflétant des opinions trouvées sur le web.
Exemple : Le SGE peut générer du contenu donnant l'impression d'une personne spécifique, s'écartant de son ton neutre initial.
Duplication ou contradiction avec les fonctionnalités de recherche existantes
Observation : Comme le SGE est intégré à la recherche aux côtés d'autres résultats, sa sortie peut sembler contradictoire avec les informations provenant d'autres fonctionnalités de la page de résultats de recherche.
Exemple : Le SGE peut fournir une perspective synthétisée qui contredit un extrait en vedette mettant en évidence le point de vue d'une seule source, entraînant des incohérences potentielles.
Relever les défis
L'équipe de développement a déjà mis en place des améliorations grâce à des mises à jour et à un affinage du modèle, avec des efforts continus visant à lutter contre les biais et à améliorer la précision et la fiabilité globales du SGE.
Malgré ces défis, le SGE reste un outil puissant et son évolution promet des progrès supplémentaires dans l'affinement des expériences génératives de recherche.
