Если вам нужно быстро разобраться в новой теме, попросите LLM провести бриф с вопросами по интересующей вас тематике. Это позволит задать правильные вопросы, прежде чем углубляться в дальнейший диалог.

Такой подход помогает:

Это сэкономит ваше время и улучшит взаимодействие с моделью, делая дальнейшие запросы более осмысленными.

Галлюцинации в языковых моделях: что это и как технологии с ними справляются

Одной из интересных и проблемных особенностей современных языковых моделей является явление, называемое галлюцинациями. Это происходит, когда модель генерирует правдоподобные на первый взгляд, но ложные или несуществующие данные. Например, модель может "галлюцинировать" исторические факты, события или даже целые концепции, которых на самом деле не существует. Это явление часто связано с тем, что модели обучены на больших объемах данных, но не всегда обладают механизмом для проверки достоверности своих утверждений.

Почему возникают галлюцинации? Галлюцинации происходят по нескольким причинам:

  1. Отсутствие реального понимания: Языковые модели, такие как GPT, не обладают реальным знанием мира. Они обучены предсказывать следующий токен в тексте на основе вероятностей, что иногда приводит к созданию вымышленных данных.
  2. Шумные или неполные данные: Если модель обучена на данных, которые содержат ошибки, она может включать ложную информацию в свои ответы.
  3. Проблема генеративных моделей: Модели типа GPT созданы для генерации текстов, и иногда они "слишком креативны", что может приводить к созданию правдоподобных, но неверных фактов.

Как современные модели борются с галлюцинациями?

Современные языковые модели, такие как GPT-4 и его преемники, всё лучше справляются с галлюцинациями за счёт ряда нововведений:

  1. Улучшение архитектуры моделей: Новые архитектуры, такие как инструктированные модели, обучаются не просто на текстах, но и на данных, где объясняется контекст и логика. Это позволяет моделям лучше "понимать" запросы и генерировать более точные ответы.
  2. Механизмы самооценки: Многие модели теперь включают механизмы самооценки, которые позволяют модели проверять свою собственную уверенность в данных. Это помогает уменьшить вероятность генерации заведомо ложных ответов.
  3. Обратная связь от пользователей: С развитием языковых моделей пользователи могут сообщать о неточных или галлюцинирующих ответах. Это помогает разработчикам улучшать алгоритмы и обучать модели избегать подобных ошибок в будущем.
  4. Интеграция с реальными источниками данных: Новые модели всё чаще интегрируются с реальными базами знаний, а также системами поиска и базы данных, что позволяет проверять факты в реальном времени и предоставлять более точные ответы.
  5. Модели с доступом к сети: Некоторые системы теперь могут получать доступ к интернету в реальном времени для выполнения запросов, что значительно снижает риск галлюцинаций в ситуациях, требующих актуальной информации.