LLM Data Drift LLM Drift dei dati La previsione heuristica sembra essere governata da regole di terze parti. Ma in pratica, che la governance non è nativa al modello – è imposto esternamente dagli sviluppatori attraverso livelli di moderazione, filtri post-processing, o regole di fine-tuning che agiscono come restrizioni di terze parti su un motore di previsione altrimenti non vincolato. Questo è buono, ma non aiuta in modo significativo a migliorare la precisione del modello o creare modelli consapevoli del contesto che non esploderanno nel conteggio dei parametri. La maggior parte dei LLM (Large Language Models - ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, ecc.) non allucinano nel senso tradizionale - drift. E questo drift non è rumore; è un difetto strutturale incastrato nel modo in cui i modelli autoregressivi prevedono i token: un passo alla volta, basato solo sul passato immediato. Un esperimento che ho condotto, e si può fare da soli, è quello di prendere una frase casuale, ad esempio, 'Predictive AI epsilon, gatto diabetico, staple semplice radio a un, quindi il dizionario' E avere un dato AI ripetere l'uscita, e portarlo a un LLM alternativo per un secondo passaggio, e vedere quanto si allinea con l'originale. In teoria, un LLM dovrebbe essere in grado di copiare una frase perfettamente. In pratica, si ottiene drift - movimenti di punteggiamento, parole cambiano, e cambiamenti di capitalizzazione. E una volta che quei piccoli errori entrano nella uscita, il modello successivo prevede dalla versione difettosa, aggravando l'errore e amplificando l'allucinazione. L'introduzione di uno strato ponderato, controllando la deviazione rispetto all'ingresso originale, permetterebbe una previsione consapevole del contesto del prossimo elemento/token. Fondamentalmente, poiché le previsioni di un LLM sono bloccate su qualsiasi token sia venuto prima, può Come se ci fosse una sorta di guardaroba, ma in realtà il modello funziona senza un vero contesto - più come un oracolo che indovina il prossimo evento senza conoscere il presente o il passato. Guardate La moderazione esterna, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), e il fine-tuning della sicurezza riducono il drift dannoso o off-topic – e questo è prezioso. Non forniscono la memoria del modello del punto di partenza - l'ingresso dell'utente originale - a ogni passo del token. spostare i controlli di fedeltà nel modello, come una restrizione nativa durante la generazione, renderebbe i LLM consapevoli del contesto in base al design, non solo compatibili con il post-processing. Questo comportamento mostra una necessità piuttosto drammatica: l'auditing esterno - non solo l'attenzione all'ultimo token, ma un confronto attivo con l'ingresso originale dall'interno del modello. Ecco dove entra il raffinamento vincolato dalla fedeltà. Invece di lasciare vagare le uscite, imponiamo un ciclo di correzione: confrontare ogni nuovo disegno non solo con il precedente, ma di nuovo con la fonte originale. Trattare le uscite precedenti come ipotesi precedenti, ponderare il loro allineamento e tirare il sistema indietro verso una verità di fondo stabile. I test iniziali mostrano che un tale livello lo restringe indietro al contesto di input originale. Zeno’s Paradox & Tokens Zeno ha sostenuto che il movimento diventa impossibile se si rompe in un'infinita serie di passi causali più piccoli - ogni passo riferendosi solo a quello immediatamente prima di esso. I modelli linguistici autoregressivi cadono in una trappola simile: ogni token viene generato come il "successivo piccolo passo", dipendente solo dal frammento di testo immediatamente precedente. Questo è risolto nel trattamento delle immagini modificando il tensore mantenendo, ad esempio, 10 delle immagini o l'intero set di immagini o quadri per evitare il problema di scintillazione che ha colpito l'IA di elaborazione delle immagini negli anni precedenti. Come il corridore di Zeno che avanza a metà e non raggiunge mai la linea di fine, il modello avanza token per token senza mai ripristinare dove era effettivamente l'inizio. Sarebbe come il corridore che corre la maratona senza conoscere il percorso completo o la mappa della maratona. Questa miopia strutturale è ciò che consente il drift di accumulare, perché ogni nuova previsione è condizionata su uno stato leggermente alterato, non la vera origine. Questo rende la deriva LLM non solo un problema linguistico, ma un problema causale: il futuro del modello dipende da un presente distorto, che è stato plasmato da un passato imperfetto. Una volta che la catena inizia a scivolare, ogni passo successivo compone l'errore - esattamente il modello di cascata che si vede quando si passa testo da un LLM all'altro. Senza un meccanismo per crollare periodicamente la catena di approssimazioni indietro al suo punto di riferimento originale, il sistema si comporta come un processo causale senza quadro assoluto. Il raffinamento vincolato dalla fedeltà è essenzialmente una soluzione a questo paradosso: misurando continuamente ogni nuova ipotesi contro l'ingresso originale, si reintroduce una verità di fondo fissa che rompe l'infinito regresso. Image Processing Mentre questo drift è una proprietà fondamentale dei modelli di testo autoregressivi, non si vede lo stesso comportamento di fuga nei sistemi di miglioramento dell'immagine - e la ragione è strutturale. i modelli di elaborazione dell'immagine non generano pixel una alla volta in base alle proprie ipotesi precedenti; ogni fase vede l'intero frame contemporaneamente e lo trasforma come un segnale completo. I denoisers, gli upscalers e i deblocker operano in un contesto spaziale completo, producendo una rappresentazione fresca e autosufficiente ad ogni passaggio.Non c'è equivalente alla "previsione del token successivo", nessuna dipendenza da una catena fragile di uscite precedenti, e quindi nessuna compostazione di piccoli errori in più grandi.Per raggiungere una affidabilità comparabile, i modelli linguistici richiedono un meccanismo che ripristini funzionalmente il fondamento del contesto completo: un passo di raffinamento che confronta continuamente ogni nuova ipotesi con l'ingresso originale, piuttosto che fare affidamento sul flusso token precedente come sua unica fonte di verità. La radice del drift LLM non è l’allucinazione o la casualità, è la conseguenza strutturale del trattamento della generazione del linguaggio come una catena di fasi causali microscopiche. Come il paradosso di Zeno, dove il movimento diventa incoerente quando ridotto a incrementi infinitamente più piccoli, i modelli autoregressivi avanzano token per token senza mai tornare al punto di riferimento originale. Ogni passo dipende dalla produzione leggermente distorta della precedente, e senza un quadro globale, il sistema si allontana inevitabilmente dalla fonte.I modelli di elaborazione delle immagini evitano questa modalità di guasto perché ogni passaggio valuta l'intero segnale in una sola volta, ricondizionando l'uscita in pieno contesto. Per ottenere una stabilità simile nei modelli linguistici, è probabile che sia necessario ripristinare un riferimento globale equivalente. L'autofinanziamento guidato dal divario o il raffinamento limitato dalla Fidelity delineato fa esattamente questo: misura continuamente ogni nuova ipotesi contro l'ingresso originale e utilizza i disegni precedenti come ancore ponderato, impedendo ai piccoli errori di comporsi. Con un tale meccanismo, i LLM possono mantenere la coerenza in tutte le iterazioni ed evitare la deriva in cascata inerente alla previsione puramente locale e graduale. Further Reading 
 
 
 GIER: Self-Refinement per i modelli linguistici di grandi dimensioni La fisica multi-fidelità limita le reti neurali per i sistemi dinamici

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Il paradosso di Zeno e il problema della tokenizzazione AI

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