Strukturierte Ausgaben schaffen falsches Vertrauen

In der Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) hat sich die Verwendung von strukturierten Ausgaben als ein heiß diskutiertes Thema etabliert. Während viele Entwickler und Unternehmen glauben, dass strukturierte Ausgaben die Genauigkeit und Konsistenz der Antworten verbessern, zeigen aktuelle Erkenntnisse, dass sie tatsächlich die Qualität der Antworten beeinträchtigen können. In diesem Artikel werden wir die Herausforderungen und Risiken von strukturierten Ausgaben untersuchen und aufzeigen, warum sie möglicherweise mehr schaden als nützen.

Einführung in strukturierte Ausgaben

Strukturierte Ausgaben beziehen sich auf die Anforderung, dass ein LLM seine Antworten in einem bestimmten Format oder Schema zurückgibt. Dies geschieht häufig durch eine Technik namens constrained decoding, bei der das Modell gezwungen wird, nur bestimmte Tokens auszuwählen, die den vorgegebenen Regeln entsprechen. Diese Methode soll sicherstellen, dass die Ausgaben valide und konsistent sind, kann jedoch auch zu einer Reihe von Problemen führen.

Die Probleme mit strukturierten Ausgaben

Die Verwendung von strukturierten Ausgaben bringt mehrere Herausforderungen mit sich:

• Verringerte Antwortqualität: Studien zeigen, dass die Qualität der Antworten leidet, wenn Modelle gezwungen werden, sich an ein bestimmtes Ausgabeformat zu halten. Ein Beispiel ist die Extraktion von Daten aus Quittungen, bei der das Modell möglicherweise falsche Werte zurückgibt, weil es sich an das vorgegebene Schema anpassen muss.
• Fehlerhafte Datenextraktion: Bei der Verwendung von strukturierten Ausgaben ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass Fehler bei der Datenextraktion auftreten. Dies kann insbesondere bei einfachen Fällen der Fall sein, wenn das Modell nicht in der Lage ist, die korrekten Informationen zu identifizieren.
• Schwierigkeiten bei der Fehlerbehandlung: Wenn ein Modell gezwungen ist, in einem strukturierten Format zu antworten, kann es Schwierigkeiten haben, Fehler korrekt zu modellieren. Dies kann zu ungenauen oder irreführenden Ausgaben führen.
• Eingeschränktes chain-of-thought reasoning: Die Fähigkeit des Modells, seine Überlegungen Schritt für Schritt zu erläutern, wird durch strukturierte Ausgaben stark eingeschränkt. Dies ist problematisch, da diese Art des Denkens oft zu qualitativ hochwertigeren Antworten führt.

Beispiele für strukturelle Ausgaben

Ein konkretes Beispiel verdeutlicht die Probleme mit strukturierten Ausgaben: Bei der Extraktion von Daten aus einer Quittung kann ein LLM, das die strukturierte Ausgaben-API von OpenAI verwendet, falsche Werte zurückgeben. Während das Modell bei der Verwendung der normalen Textausgabe die korrekten Daten liefern kann, führt die strukturierte API zu fehlerhaften Ergebnissen.

Die Rolle von constrained decoding

Die Technik des constrained decoding wird eingesetzt, um sicherzustellen, dass die Ausgaben den vorgegebenen Regeln entsprechen. Dies bedeutet, dass das Modell während der Ausgabe nur auf bestimmte Tokens zugreifen kann. Während dies in einigen Fällen nützlich sein kann, führt es oft zu einer Einschränkung der kreativen und flexiblen Antwortmöglichkeiten des Modells.

Warum strukturierte Ausgaben schädlich sein können

Die Verwendung von strukturierten Ausgaben kann zu einem falschen Vertrauen in die Qualität der Antworten führen. Entwickler und Unternehmen könnten glauben, dass sie durch die Verwendung eines bestimmten Formats die Genauigkeit ihrer Modelle verbessern, während sie in Wirklichkeit die Antwortqualität beeinträchtigen. Es ist entscheidend, dass Entwickler verstehen, dass die Einhaltung eines bestimmten Formats nicht immer die beste Lösung ist.

Alternativen zu strukturierten Ausgaben

Statt strukturierte Ausgaben zu verwenden, sollten Entwickler in Betracht ziehen, die Modelle in einem freien Format antworten zu lassen. Dies ermöglicht es den LLMs, ihre Stärken auszuspielen und qualitativ hochwertige Antworten zu liefern. Eine Möglichkeit besteht darin, die Ausgaben nachträglich zu parsen, um die gewünschten Informationen zu extrahieren, anstatt das Modell zu zwingen, sich an ein bestimmtes Schema zu halten.

Fazit

Die Diskussion über strukturierte Ausgaben und deren Auswirkungen auf die Qualität von LLM-Antworten ist von großer Bedeutung. Während strukturierte Ausgaben auf den ersten Blick vorteilhaft erscheinen mögen, zeigen die aktuellen Erkenntnisse, dass sie häufig die Antwortqualität beeinträchtigen. Entwickler sollten daher vorsichtig sein, wenn sie diese Technik anwenden, und die potenziellen Risiken und Herausforderungen berücksichtigen.

Quellenliste:

• Quelle: STRUCTURED OUTPUTS CREATE FALSE CONFIDENCE
• BAML – Open Source Toolkit for AI Development
• The Pink Elephant Problem