10 नव॰ 2025·8 मिनट
LLM हॉलुसिनेशन समझाया: क्या हैं और क्यों होते हैं
समझें कि एलएलएम हॉलुसिनेशन क्या हैं, बड़े भाषा मॉडल कभी‑कभी तथ्यों का आविष्कार क्यों करते हैं, असली उदाहरण, जोखिम और उन्हें पहचानने व घटाने के व्यावहारिक तरीके।
समझें कि एलएलएम हॉलुसिनेशन क्या हैं, बड़े भाषा मॉडल कभी‑कभी तथ्यों का आविष्कार क्यों करते हैं, असली उदाहरण, जोखिम और उन्हें पहचानने व घटाने के व्यावहारिक तरीके।
बड़े भाषा मॉडल (LLMs) ऐसे एआई सिस्टम हैं जिन्हें विशाल मात्रा में टेक्स्ट पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि वे भाषा उत्पन्न और रूपांतरित कर सकें: प्रश्नों के उत्तर देना, ईमेल का ड्राफ्ट बनाना, दस्तावेज़ सारांशित करना, कोड लिखना और बहुत कुछ। ये अब सर्च इंजन, ऑफिस टूल्स, ग्राहक सेवा चैट, डेवलपर वर्कफ़्लोज़ और संवेदनशील डोमेनों में निर्णय‑सहायता प्रणालियों में बैठ गए हैं।
जैसे‑जैसे ये मॉडल रोज़मर्रा के टूल्स का हिस्सा बन रहे हैं, उनकी विश्वसनीयता किसी सैद्धान्तिक चिंता से कहीं अधिक व्यावहारिक चिंता बन चुकी है। जब कोई एलएलएम ऐसा उत्तर देता है जो सटीक और अधिकारपूर्ण सुनाई देता है पर वास्तविकता में गलत होता है, तो लोग उस पर भरोसा करने के लिए प्रवृत्त होते हैं—खासकर जब वह समय बचाता हो या उनकी आशा की पुष्टि करता हो।
एआई समुदाय अक्सर इन आत्मविश्वासी, विशिष्ट पर गलत प्रतिक्रियाओं को हॉलुसिनेशन कहता है। इस शब्द से दो बातों पर ज़ोर मिलता है:
यह भ्रम ही एलएलएम हॉलुसिनेशन को खतरनाक बनाता है। एक सर्च स्निपेट जो एक संदर्भ बना देता है, एक कोडिंग सहायक जो किसी अस्तित्वहीन API का सुझाव देता है, या एक मेडिकल चैटबॉट जो बनावट‑डोज़ बताकर इसे "तथ्य" की तरह पेश करता है—ये सभी तब गंभीर हानि कर सकते हैं जब उपयोगकर्ता उन पर कार्रवाई कर लें।
एलएलएम से जुड़े उपयोग ऐसे संदर्भों में हो रहे हैं जहाँ लोग:
फिर भी कोई मौजूदा मॉडल पूर्ण रूप से सटीक या सत्यनिष्ठ नहीं है। यहाँ तक कि अत्याधुनिक प्रणालियाँ भी कभी‑कभी सादा प्रश्नों पर हॉलुसिनेट कर देती हैं। यह कोई दुर्लभ एज‑केस नहीं है, बल्कि जनरेटिव मॉडलों के काम करने के तरीके से जुड़ा मौलिक व्यवहार है।
इस सीमा को समझना—और इसे ध्यान में रखकर प्रॉम्प्ट, प्रोडक्ट और नीतियाँ डिजाइन करना—जरूरी है ताकि हम एलएलएम्स का सुरक्षित और जिम्मेदार उपयोग कर सकें और उनके कहे पर अधिक‑विश्वास न कर बैठें।
एलएलएम हॉलुसिनेशन वे आउटपुट हैं जो प्रवाहमान और आत्मविश्वासी होते हैं, पर तथ्यात्मक रूप से गलत या पूरी तरह बनाए गए होते हैं。
सटीक रूप से: हॉलुसिनेशन तब होता है जब एक बड़ा भाषा मॉडल ऐसा कंटेंट जनरेट करता है जो वास्तविकता या उन स्रोतों पर आधारित नहीं है जिन पर उसे निर्भर होना चाहिए, फिर भी उसे ऐसे प्रस्तुत किया जाता है मानो वह सत्य हो। मॉडल "झूठ" नहीं बोलता जैसा मनुष्य जानबूझकर करता है; यह डेटा में पैटर्न का पालन कर रहा है और कभी‑कभी आविष्कार कर देता है।
हॉलुसिनेशन को साधारण अनिश्चितता या अज्ञान से अलग समझना मददगार है:
दोनों ही एक ही भविष्यवाणी प्रक्रिया से आते हैं, पर हॉलुसिनेशन ख़तरनाक हैं क्योंकि वे विश्वसनीय सुनाई देते हैं जबकि गलत होते हैं।
हॉलुसिनेशन केवल सामान्य टेक्स्ट व्याख्याओं तक सीमित नहीं हैं। वे कई रूप लेंगे, जिनमें:
जो चीज़ हॉलुसिनेशन को विशेष रूप से कठिन बनाती है वह यह है कि भाषा, फॉर्मेट और संरचना अक्सर उच्च‑गुणवत्ता वाले विशेषज्ञ आउटपुट जैसी ही दिखती है, इसलिए जब तक आप सावधानी से सत्यापित न करें, यह आसानी से विश्वास में लिया जा सकता है।
एलएलएम "सोचते" नहीं हैं और न ही वे तथ्यों की खोज करते हैं। वे पैटर्न‑मशीन हैं जो ऐसे टेक्स्ट को जारी रखते हैं जो आमतौर पर तार्किक सुनाई देता है।
प्रशिक्षण विशाल मात्रा में टेक्स्ट से शुरू होता है: किताबें, लेख, कोड, वेबसाइट्स और बहुत कुछ। मॉडल को यह लेबल नहीं दिया जाता कि "यह सच है" या "यह गलत"।
इसके बजाय, मॉडल बार‑बार वाक्यों को छोटे छिपे हिस्सों के साथ देखता है और गायब शब्दों का अनुमान लगाने को कहा जाता है। उदाहरण:
"पेरिस ___ की राजधानी है"
मॉडल अपने आंतरिक पैरामीटर समायोजित करता है ताकि उसके अनुमान असली पाठ के करीब आएँ। यह प्रक्रिया अरबों बार विभिन्न संदर्भों में होती है। समय के साथ, मॉडल भाषा और दुनिया की सांख्यिकीय नियमितताओं को आंतरिक बनाते हैं जैसा कि टेक्स्ट में व्यक्त है।
तकनीकी रूप से, मॉडल प्रत्येक चरण पर अगला टोकन (शब्द का हिस्सा, पूरा शब्द या विराम चिन्ह) पूर्व के सभी टोकनों को देखते हुए भविष्यवाणी करता है।
प्रत्येक कदम पर वह संभावित अगले टोकन पर एक प्रायिकता वितरण देता है:
एक डिकोडिंग अल्गोरिथ्म तब इस वितरण से सैंपल करता है या सबसे उपयुक्त टोकन चुनता है ताकि वास्तविक अगला टोकन चुना जा सके। इस प्रक्रिया को दोहराने पर पूरे वाक्य और लंबे उत्तर बनते हैं।
मुख्य उद्देश्य यह है: प्रशिक्षण में देखे गए प्रकार के टेक्स्ट से मेल खाओ। कोई अलग‑सा सिस्टम जो तथ्यों की जाँच करे, वह डिफ़ॉल्ट रूप से मौजूद नहीं है।
इसलिए मॉडल विश्वसनीय‑लगने वाली पूरकता देने के लिए ऑप्टिमाइज़ होता है, न कि यह सुनिश्चित करने के लिए कि जो कहा जा रहा है वह सत्य, अद्यतन या सत्यापनीय है। यदि प्रशिक्षण डेटा में किसी भ्रम को अक्सर सत्य बताया गया है, तो वह भ्रम दोहराया जा सकता है।
क्योंकि एलएलएम विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं, वे सामान्य पैटर्न बहुत अच्छे से पकड़ लेते हैं: व्याकरण, सामान्य तर्क प्रारूप, सामान्य उत्तर और अवधारणाओं के बीच संघ।
पर वे सटीक, खोजे‑जाने योग्य तथ्यों की एक‐सूची नहीं रखते। उनका "ज्ञान" आंतरिक वजनों में सांख्यिकीय प्रवृत्तियों के रूप में फैला होता है। इसलिए वे प्रवाहमान, संदर्भ‑अनुकूल टेक्स्ट बना सकते हैं और फिर भी कभी‑कभी ऐसे विवरण आविष्कार कर देते हैं जो सही दिखते हैं पर गलत होते हैं।
हॉलुसिनेशन कोई यादृच्छिक गड़बड़ी नहीं हैं; वे सीधे उस तरीके का परिणाम हैं जिस पर बड़े भाषा मॉडल बनाए और प्रशिक्षित किए जाते हैं।
मॉडल वेब, किताबें, कोड और अन्य स्रोतों से स्क्रैप किए गए विशाल कॉर्पस से सीखते हैं। इस डेटा में कई मुद्दे होते हैं:
जब मॉडल को ऐसे प्रश्न मिलते हैं जो उसके मजबूत डेटा क्षेत्रों के बाहर हैं, तब भी उसे टेक्स्ट भविष्यवाणी करनी होती है—इसलिए वह प्रवाहमान अनुमानों का निर्माण कर देता है।
बेस प्रशिक्षण का उद्देश्य है:
दिए गए पिछले टोकनों के आधार पर अगला टोकन अनुमानित करें जो प्रशिक्षण वितरण में सबसे संभाव्य हो।
यह भाषाई संभाव्यता के लिए ऑप्टिमाइज़ करता है, न कि तथ्यात्मक सटीकता के लिए। यदि प्रशिक्षण डेटा में सबसे संभाव्य अगला वाक्य एक आत्मविश्वासी पर गलत कथन है, तो मॉडल उसे उत्पन्न करने के लिए इनाम पाता है।
नतीजा यह है कि मॉडल ऐसा टेक्स्ट देता है जो सही सुनाई देता है और अच्छी तरह समर्थित दिखता है, भले ही उसके पास वास्तविक आधार न हो।
जनरेशन के दौरान, डिकोडिंग एल्गोरिद्म हॉलुसिनेशन दरों को प्रभावित करते हैं:
डिकोडिंग कभी नया ज्ञान नहीं जोड़ता; यह केवल मौजूदा प्रायिकता वितरण का पता लगाने का तरीका बदलता है। इस वितरण की किसी भी कमजोरी को आक्रामक सैंपलिंग द्वारा हॉलुसिनेशन में बढ़ाया जा सकता है।
आधुनिक मॉडल को RLHF जैसे तरीकों से फाइन‑ट्यून किया जाता है। अनुक्रमकर्ता (annotators) उन उत्तरों को इनाम देते हैं जो सहायक, सुरक्षित और शिष्ट हों।
इससे नई दबाव पैदा होते हैं:
अलाईनमेंट फाइन‑ट्यूनिंग उपयोगिता और सुरक्षा को कई तरीकों से बेहतर बनाती है, पर यह अनजाने में आत्मविश्वासी अटकलबाज़ी को प्रेरित कर सकती है। सहायकता और परिमाणित अनिश्चितता के बीच यह तनाव हॉलुसिनेशन के एक मूल तकनीकी चालक है।
एलएलएम हॉलुसिनेशन आम तौर पर पहचानने योग्य पैटर्न का पालन करते हैं। इन पैटर्न को सीखकर आप आउटपुट पर शंका करना और बेहतर फॉलो‑अप प्रश्न पूछना आसान बना सकते हैं।
एक प्रमुख फेल्योर मोड आत्मविश्वासी निर्माण है:
ये प्रतिक्रियाएँ अक्सर अधिकारपूर्ण सुनाई देती हैं, इसलिए यदि उपयोगकर्ता उन्हें सत्यापित नहीं करता तो वे विशेष रूप से जोखिमपूर्ण हैं।
एलएलएम अक्सर जेनरेट करते हैं:
/research/ या /blog/ पाथ जोड़ना) पर कहीं नहीं जाते या अनसंबंधित पन्ने खोलते हैं।मॉडल संदर्भों और लिंक के दिखने के पैटर्न से मेल खा रहा होता है, वह किसी डेटाबेस या लाइव वेब की जाँच नहीं करता।
एक और पैटर्न है कई स्रोतों को मिलाकर प्रस्तुत करना:
यह अक्सर तब होता है जब प्रशिक्षण डेटा में कई समान कहानियाँ या अतिव्यापी विषय मौजूद हों।
एलएलएम यह भी हॉलुसिनेट करते हैं कि कैसे या क्यों कुछ होता है:
क्योंकि टेक्स्ट प्रवाहमान और आंतरिक रूप से सुसंगत होता है, ये तर्क हॉलुसिनेशन सरल गलत तथ्यों से अधिक मुश्किल से पकड़े जाते हैं।
बड़े, बेहतर मॉडल हॉलुसिनेट कम करते हैं—पर वे अभी भी करते हैं, और कभी‑कभी और भी विश्वसनीय रूप से। कारण ज्यादातर उस तरीके में जड़ित हैं जिस पर एलएलएम काम करते हैं।
मॉडल का आकार, डेटा और प्रशिक्षण बढ़ाने से आमतौर पर बेंचमार्क, प्रवाह और तथ्यात्मकता में सुधार होता है। पर मूल उद्देश्य अभी भी नेक्स्ट‑टोकन प्रेडिक्शन ही रहता है, न कि दुनिया के बारे में सत्य की जाँच।
इसलिए बड़ा मॉडल:
वे वही ताकतें हैं जो उन्हें ड्राफ्टिंग और ब्रेनस्टॉर्मिंग में उपयोगी बनाती हैं—पर वे आत्मविश्वासी गलत उत्तरों को भी अधिक विश्वसनीय बना देती हैं।
एलएलएमs सांख्यिकीय नियमितताएँ आंतरिक करते हैं जैसे “विकिपीडिया कैसे लिखी जाती है” या “शोध‑पत्र उद्धरण कैसा दिखता है।” जब उनसे कुछ नया या उनके अनुभव से थोड़े बाहर पूछा जाता है, वे अक्सर:
यह ओवरजनरलाइज़ेशन उन्हें ड्राफ्टिंग और ब्रेनस्टॉर्मिंग के लिए शक्तिशाली बनाता है—पर वही हॉलुसिनेशन का कारण भी है जब वास्तविकता सीखी गई पैटर्न से मेल नहीं खाती।
अधिकांश बेस मॉडल खराब‑कैलिब्रेटेड होते हैं: वे जो उत्तर उच्च‑प्रायिकता देते हैं उसकी सच्चाई पर भरोसा नहीं किया जा सकता।
मॉडल उच्च‑प्रायिकता पर चुना गया कंटिन्यूएशन इसलिए चुनता है क्योंकि यह संवाद और शैली में फिट बैठता है, न कि इसलिये कि उसके पास ठोस सबूत है। बिना स्पष्ट तंत्र के जो कहे "मुझे नहीं पता" या दावों की जाँच करे, उच्च आत्मविश्वास अक्सर केवल "पैटर्न पर अच्छी तरह जाना" का संकेत है, न कि "तथ्यात्मक रूप से सही होना।"
मॉडल मिश्रित, गन्दा टेक्स्ट से प्रशिक्षित होते हैं। आपका प्रॉम्प्ट उस वितरण में जिन चीज़ों से मॉडल ने देखा है, भिन्न हो सकता है:
जब प्रॉम्प्ट परिचित पैटर्न से दूर हो जाता है, मॉडल फिर भी उत्तर देना होगा। सही मेल न होने पर वह निकटतम पैटर्न से अनुमान करता है—और वह अनुमान प्रवाहमान लगता है पर पूरी तरह निर्मित हो सकता है।
संक्षेप में, जैसे‑जैसे मॉडल सुधर रहे हैं, हॉलुसिनेशन खत्म नहीं होते—वे दुर्लभ लेकिन अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, इसलिए उनका पता लगाना और प्रबंधित करना और भी महत्वपूर्ण हो जाता है।
एलएलएम हॉलुसिनेशन केवल तकनीकी खामियाँ नहीं हैं; इनके सीधे परिणाम लोग और संगठन झेलते हैं।
सरल, कम‑जोखिम प्रश्न भी उपयोगकर्ताओं को गुमराह कर सकते हैं:
ये त्रुटियाँ अक्सर शांत, अधिकारपूर्ण स्वर में दी जाती हैं, जो उन्हें विश्वास करने में आसान बनाती हैं—खासकर उन लोगों के लिए जिनके पास पृष्ठभूमि न हो कि वे स्वयं जाँच कर सकें।
नियमन‑युक्त या सुरक्षा‑महत्वपूर्ण क्षेत्रों में दांव बहुत बढ़ जाते हैं:
कंपनियों के लिए हॉलुसिनेशन एक श्रृंखला‑प्रतिक्रिया शुरू कर सकते हैं:
एलएलएम तैनात करने वाले संगठनों को हॉलुसिनेशन को एक मूल जोखिम मानकर वर्कफ़्लोज़, अस्वीकरण, पर्यवेक्षण और निगरानी डिजाइन करनी चाहिए—यह मानकर कि आत्मविश्वासी, विस्तृत उत्तर फिर भी गलत हो सकते हैं।
हॉलुसिनेशन का पता लगाना दिखने से कठिन है, क्योंकि मॉडल आत्मविश्वासी और प्रवाहमान हो सकता है पर पूरी तरह गलत। इसे विश्वसनीय रूप से, बड़े पैमाने पर मापना एक खुले शोध प्रश्न है, न कि हल‑हो चुकी इंजीनियरिंग समस्या।
हॉलुसिनेशन संदर्भ‑निर्भर होते हैं: एक वाक्य किसी परिस्थिति में सही हो सकता है और दूसरे में गलत। मॉडल प्रमाणित न होने वाले स्रोतों का निर्माण करता है, सच्चे और झूठे बयानों को मिलाता है, और तथ्यों को इस तरह पैराफ़्रेज़ करता है कि संदर्भ‑डेटा से तुलना मुश्किल हो जाती है।
इसके ऊपर:
इस कारण से, पूर्णतः स्वचालित हॉलुसिनेशन पहचान अभी भी अपूर्ण है और आम तौर पर मानव समीक्षा के साथ जोड़ी जाती है।
बेंचमार्क। शोधकर्ता क्यू‑ए और फैक्ट‑चेकिंग बेंचमार्क जैसे क्यूरेटेड डेटासेट का उपयोग करते हैं जिनमें प्रश्न और ज्ञात उत्तर होते हैं। मॉडलों को सटीक‑मिलान, समानता या सत्यता लेबल्स पर स्कोर किया जाता है। बेंचमार्क मॉडल की तुलना के लिए उपयोगी हैं, पर वे आपके विशिष्ट उपयोग‑मामले को अक्सर अच्छी तरह नहीं पकड़ते।
मानव समीक्षा। विषय‑विशेषज्ञ आउटपुट को सही, आंशिक रूप से सही या गलत के रूप में लेबल करते हैं। यह अभी भी स्वर्ण मानक है, खासकर चिकित्सा, कानून और वित्त जैसे डोमेनों में।
स्पॉट‑चेक और सैंपलिंग। टीमें अक्सर आउटपुट का एक अंश मैन्युअली जाँचती हैं—या तो यादृच्छिक रूप से या उच्च‑जोखिम प्रॉम्प्ट्स पर केंद्रित होकर। यह उन फेल्योर मोड्स का खुलासा करता है जो बेंचमार्क मिस कर देते हैं।
द्वितीयक “सही/गलत” से आगे बढ़ने के लिए कई मूल्याङ्कन तथ्यात्मकता स्कोर का उपयोग करते हैं—संख्यात्मक रेटिंग कितने हद तक उत्तर भरोसेमंद साक्ष्य से मेल खाता है।
दो सामान्य दृष्टिकोण:
आधुनिक टूलिंग अधिकतर बाहरी स्रोतों पर निर्भर रहती है ताकि हॉलुसिनेशन पकड़ी जा सके:
प्रोडक्शन में टीमें अक्सर इन टूल्स को बिजनेस‑रूल्स के साथ मिलाती हैं: उन उत्तरों को फ्लैग करना जो संदर्भ‑रहित हों, आंतरिक अभिलेखों से टकराव करें, या स्वचालित चेक पास न करें—और फिर उन्हें हाई‑रिस्क मामलों में मानवों के पास भेजना।
मॉडल न बदलकर भी, उपयोगकर्ता अपने प्रश्न पूछने के तरीके और उत्तरों के साथ रखने के तरीकों से हॉलुसिनेशन को काफी घटा सकते हैं।
ढीले प्रॉम्प्ट मॉडल को अनुमान लगाने के लिए आमंत्रित करते हैं। अधिक भरोसेमंद उत्तर पाने के लिए:
मॉडल को एक पॉलिश्ड उत्तर देने के बजाय अपना काम दिखाने के लिए प्रेरित करें:
फिर तर्क को आलोचनात्मक रूप से पढ़ें। यदि कदम कमजोर या आत्मविरोधी दिखें तो निष्कर्ष को अविश्वसनीय मानें।
जो भी महत्वपूर्ण हो:
यदि आप किसी बिंदु की स्वतंत्र जाँच नहीं कर सकते, तो उसे तथ्य नहीं मानकर एक परिकल्पना मानें।
एलएलएम सबसे उपयुक्त हैं ब्रेनस्टॉर्मिंग और ड्राफ्टिंग के लिए, न कि अंतिम अधिकार के रूप में। उन्हें प्राथमिक निर्णय‑निर्माता के रूप में उपयोग करने से बचें जब:
इन क्षेत्रों में मॉडल—यदि उपयोग हो—तो केवल प्रश्नों को फ्रेम करने, विकल्प उत्पन्न करने या ड्राफ्ट तैयार करने के लिए उपयोग करें, और योग्य मानव व सत्यापित स्रोत अंतिम निर्णय लें।
डेवलपर्स हॉलुसिनेशन को पूरी तरह समाप्त नहीं कर सकते, पर वे इसकी आवृत्ति और गंभीरता को काफी घटा सकते हैं। सबसे प्रभावी रणनीतियाँ चार श्रेणियों में आती हैं: भरोसेमंद डेटा से ग्राउंडिंग, आउटपुट पर प्रतिबंध, प्रशिक्षण/सीखने का आकार और सतत निगरानी।
Retrieval‑augmented generation (RAG) एक भाषा मॉडल को सर्च या डेटाबेस परत के साथ जोड़ता है। मॉडल सिर्फ़ अपने आंतरिक पैरामीटर पर निर्भर रहने के बजाय, पहले संबंधित दस्तावेज़ पुनःप्राप्त करता है और फिर उस साक्ष्य के आधार पर उत्तर बनाता है।
एक सामान्य RAG पाइपलाइन:
प्रभावी RAG सेटअप:
ग्राउंडिंग हॉलुसिनेशन नहीं हटाती पर यह संभाव्य त्रुटियों की जगह संकीर्ण कर देती है और उन्हें पकड़ना आसान बनाती है।
एक और प्रमुख तरीका है कि मॉडल क्या कह सकता है या कर सकता है, उसे सीमित किया जाए।
टूल और एपीआई कॉलिंग। मॉडल को तथ्यों का आविष्कार करने देने के बजाय डेवलपर्स इसे टूल देते हैं:
मॉडल का काम यह तय करना बनता है कि कौन सा टूल कॉल करना है और कैसे, फिर परिणाम की व्याख्या करना। इससे तथ्यात्मक ज़िम्मेदारी मॉडल के पैरामीटर से बाहरी प्रणालियों की ओर शिफ्ट होती है।
स्कीमा‑गाइडिड आउटपुट। संरचित कार्यों के लिए, डेवलपर आउटपुट को स्कीमा के जरिए मजबूर करते हैं:
मॉडल को ऐसे आउटपुट देने होते हैं जो स्कीमा के खिलाफ वैलिडेट होते हैं, जिससे ऑफ‑टॉपिक बोलना और अनसमर्थित फ़ील्ड बनाना कठिन होता है। उदाहरण के लिए, एक सपोर्ट बॉट को यह आउटपुट करना अनिवार्य किया जा सकता है:
{
"intent": "refund_request",
"confidence": 0.83,
"needs_handoff": true
}
वैलिडेशन लेयर्स malformed या स्पष्ट रूप से असंगत आउटपुट को अस्वीकार कर सकती हैं और मॉडल से पुन: जनरेशन माँग सकती हैं।
हॉलुसिनेशन काफी हद तक इस बात पर भी निर्भर करते हैं कि मॉडल किस पर प्रशिक्षित हुआ और उसे कैसे निर्देशित किया गया।
डेटासेट क्यूरेशन। डेवलपर्स हॉलुसिनेशन घटाने के लिए:
प्रशिक्षण उद्देश्य और फाइन‑ट्यूनिंग। बेस नेक्स्ट‑टोकन प्रेडिक्शन से आगे जाकर, अलाइनमेंट और निर्देश‑ट्यूनिंग चरण:
सिस्टम प्रॉम्प्ट और नीतियाँ। रनटाइम पर सिस्टम संदेश गार्डरेल सेट करते हैं जैसे:
अच्छी तरह बनाए गए सिस्टम प्रॉम्प्ट मॉडल के मूल व्यवहार को पूरी तरह ओवरराइड नहीं कर सकते, पर वे उसके डिफ़ॉल्ट रुझानों को काफी हद तक बदल देते हैं।
राहत एक बार का सेटअप नहीं है; यह एक लगातार चलने वाली प्रक्रिया है।
मॉनिटरिंग। टीमें प्रॉम्प्ट, आउटपुट और उपयोगकर्ता इंटरैक्शन लॉग करती हैं ताकि:
फीडबैक लूप। मानव समीक्षक और उपयोगकर्ता गलत या असुरक्षित उत्तरों को फ़्लैग कर सकते हैं। ये उदाहरण:
गार्डरेन्स और नीति‑लेयर्स। अलग‑सेफ्टी लेयर्स कर सकती हैं:
ग्राउंडिंग, प्रतिबंध, सोच‑समझकर डेटा‑निर्माण और सतत मॉनिटरिंग मिलाकर ऐसे मॉडलों का निर्माण होता है जो कम हॉलुसिनेट करते हैं, अनिश्चितता स्पष्ट करते हैं और वास्तविक अनुप्रयोगों में भरोसेमंद बनना आसान करते हैं।
एलएलएम्स को संभाव्य सहायक के रूप में समझना चाहिए: वे संभाव्य टेक्स्ट के संयोजन जनरेट करते हैं, न कि गारंटीकृत तथ्य। भविष्य की प्रगति हॉलुसिनेशन को कम करेगी, पर उन्हें पूरी तरह समाप्त नहीं करेगी। इस बारे में अपेक्षाएँ निर्धारित करना सुरक्षित और प्रभावी उपयोग के लिए महत्वपूर्ण है।
कई तकनीकी दिशाएँ हॉलुसिनेशन दरों को घटाएंगी:
ये प्रगति हॉलुसिनेशन को कम, पकड़ने योग्य और कम हानिकारक बनाएँगी—पर असम्भव नहीं।
कुछ चुनौतियाँ बनी रहेंगी:
क्योंकि एलएलएम सांख्यिकीय रूप से काम करते हैं, उनकी विफलता‑दर शून्य कभी नहीं होगी, खासकर जब प्रॉम्प्ट प्रशिक्षण वितरण से बाहर हों।
जिम्मेदार परिनियोजन स्पष्ट संचार माँगता है:
भविष्य में अधिक विश्वसनीय मॉडल और बेहतर गार्डरेन्स आएंगे, पर संदेह, पर्यवेक्षण और सोच‑समझकर एकीकरण की आवश्यकता स्थायी रहेगी।
एक एलएलएम हॉलुसिनेशन वह उत्तर है जो बहुमुखी और आत्मविश्वासी लगता है लेकिन तथ्यात्मक रूप से गलत या पूरी तरह से कल्पित होता है。
मुख्य विशेषताएँ:
मॉडल जानबूझकर "झूठ" नहीं बोल रहा; यह अपने प्रशिक्षण डेटा के पैटर्न का अनुसरण कर रहा है और कभी‑कभी ऐसे तार्किक दिखने वाले मगर निर्मित विवरण दे देता है।
हॉलुसिनेशन सीधे उस कारण से होते हैं जिनसे एलएलएम ट्रेन और उपयोग किए जाते हैं:
हॉलुसिनेशन सामान्य गलतियों या अनिश्चितता से इस तरह अलग होते हैं:
दोनों ही एक ही भविष्यवाणी प्रक्रिया से निकलते हैं, लेकिन हॉलुसिनेशन अधिक खतरनाक होते हैं क्योंकि वे विश्वसनीय दिखाई देते हुए गलत होते हैं।
हॉलुसिनेशन तब सबसे खतरनाक होते हैं जब:
इन क्षेत्रों में हॉलुसिनेशन वास्तविक दुनिया में नुकसान पहुंचा सकते हैं—खराब निर्णयों, कानूनी/नियमक परिणामों या सुरक्षा कमजोरियों के रूप में।
आप हॉलुसिनेशन पूरी तरह रोक नहीं सकते, लेकिन अपने जोखिम को कम कर सकते हैं:
डेवलपर्स कई रणनीतियाँ मिलाकर उपयोग कर सकते हैं:
RAG कई प्रकार के हॉलुसिनेशन को काफी हद तक कम कर देता है, लेकिन इसे पूरी तरह खत्म नहीं करता।
RAG से मदद मिलती है:
फिर भी, मॉडल अभी भी कर सकता है:
पहचान आमतौर पर स्वचालित चेक और मानव समीक्षा का संयोजन होती है:
हाँ। बड़े, नए मॉडल सामान्यतः कम हॉलुसिनेशन करते हैं, पर वे फिर भी करते हैं—और अक्सर अधिक निखरे तरीके से।
स्केल के साथ मॉडल:
चूँकि उनकी गलतियाँ और भी विशेषज्ञ‑समान लगती हैं, उन्हें पहचानना और भी कठिन हो सकता है। सुधार आवृत्ति घटाते हैं, पर मूलभूत संभावना नहीं मिटती।
जब त्रुटियाँ गंभीर नुकसान कर सकती हों, तो एलएलएम्स को अकेले निर्णय‑निर्माता के रूप में उपयोग करने से बचें। विशेषकर न निम्नलिखित पर भरोसा न करें:
इन क्षेत्रों में LLMs का उपयोग, यदि आवश्यक हो, तो केवल विचार‑उत्पन्न करने, विकल्प बनाने या ड्राफ्ट तैयार करने तक सीमित रखें—अंतिम निर्णय योग्यताधारी मानव और सत्यापित स्रोतों से लें।
इन सभी कारकों के मिलन से आत्मविश्वासी अनुमान लगाना स्वाभाविक व्यवहार बन जाता है—यह कोई दुर्लभ बग नहीं है।
इन उपायों से हॉलुसिनेशन पूरी तरह नहीं हटते, पर वे कम बार, अधिक दिखाई देने योग्य और कम हानिकारक होते हैं।
इसलिए RAG को सत्यापन, निगरानी और स्पष्ट यूजर‑कम्युनिकेशन के साथ मिलाकर उपयोग करें।
कोई एकल विधि परफ़ेक्ट नहीं है; परत‑दर‑परत मूल्यांकन सबसे बेहतर होता है।