La Problemática del Contexto en LLMs

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) se benefician enormemente del contexto externo para generar respuestas de calidad. Sin embargo, la información del mundo real a menudo mezcla datos relevantes con contenido inapropiado, lo que afecta la fiabilidad de los LLMs. Un nuevo estudio analiza cómo estos modelos procesan y priorizan la información en contextos mixtos.

RW-Steering: Una Solución Inspirada en la Neurociencia

Inspirados en el modelo Rescorla-Wagner (RW) del aprendizaje asociativo en animales, los investigadores han cuantificado cómo las señales contextuales en competencia influyen en las respuestas de los LLMs. Descubrieron una tendencia en los modelos a incorporar información menos prevalente en el contexto, lo cual resulta problemático cuando pequeñas cantidades de contenido inapropiado degradan la calidad de la respuesta. Para abordar esto, proponen RW-Steering, una técnica de ajuste fino en dos etapas que permite al modelo identificar y descartar señales inapropiadas. A diferencia de otros métodos, RW-Steering generaliza robustamente a través de diversas proporciones de contenido inapropiado.

Resultados y Perspectivas

Las evaluaciones empíricas demuestran que el modelo ajustado con RW-Steering mejora la calidad de la respuesta en un 39.8%, revirtiendo el comportamiento indeseable y estableciéndose como una solución robusta y generalizable. Este avance abre nuevas vías para mejorar la seguridad y confiabilidad de los LLMs en aplicaciones del mundo real, donde la calidad del contexto no siempre es controlable.

Este avance abre nuevas vías para mejorar la seguridad y confiabilidad de los LLMs en aplicaciones del mundo real, donde la calidad del contexto no siempre es controlable.