Поймите, что такое галлюцинации LLM: почему большие языковые модели иногда выдумывают факты, примеры реальных ошибок, связанные риски и практические способы их обнаружения и снижения.
Большие языковые модели (LLM) — это системы ИИ, обученные на огромных коллекциях текстов, чтобы генерировать и преобразовывать язык: отвечать на вопросы, составлять письма, резюмировать документы, писать код и многое другое. Они уже встроены в поисковые системы, офисные инструменты, чат поддержки, рабочие процессы разработчиков и даже в системы поддержки принятия решений в чувствительных областях.
По мере того как эти модели становятся частью повседневных инструментов, их надёжность перестаёт быть теоретической проблемой. Когда LLM выдаёт ответ, который звучит точно и авторитетно, но на деле неверен, люди склонны ему доверять — особенно если это экономит время или подтверждает то, во что они надеялись.
Сообщество ИИ часто называет такие уверенные, точные, но ошибочные ответы галлюцинациями. Термин подчёркивает две вещи:
Эта иллюзия как раз и делает галлюцинации LLM настолько рискованными. Фрагмент в поисковой выдаче, который фабрикует цитату, помощник по кодированию, предлагающий несуществующее API, или медицинский чат‑бот, объявляющий выдуманную дозировку «фактом» — всё это может причинить серьёзный вред, если пользователи действуют по таким утверждениям.
LLM используются в ситуациях, когда люди могут:
Тем не менее ни одна современная модель не идеальна по точности или правдивости. Даже передовые системы будут галлюцинировать, иногда на простых вопросах. Это не редкий крайний случай, а фундаментальное поведение генеративных моделей.
Понимание этого ограничения — и проектирование подсказок, продуктов и политик с учётом этого — необходимо, если мы хотим использовать LLM безопасно и ответственно, не доверяя безоговорочно тому, что они говорят.
Галлюцинации LLM — это выводы, которые звучат бегло и уверенно, но фактически неверны или полностью выдуманы.
Точнее: галлюцинация происходит, когда большая языковая модель генерирует контент, который не основан на реальности или на тех источниках, на которые она должна опираться, но подаёт это как истину. Модель не «врет» в человеческом смысле; она следует закономерностям в данных и всё же порой производит сфабрикованные детали.
Полезно отличать галлюцинации от обычной неуверенности или незнания:
Оба исходят из того же процесса предсказания, но галлюцинации вредны тем, что звучат надёжно, хотя неверны.
Галлюцинации не ограничиваются простыми текстовыми объяснениями. Они проявляются во многих формах, включая:
Сложность заключается в том, что язык, форматирование и структура часто выглядят точно как у высококачественного экспертного вывода, поэтому такие ошибки легко принять за правду, если не проверить внимательно.
LLM не «думают» и не ищут факты. Это машины паттернов, обученные продолжать текст так, чтобы он обычно звучал правдоподобно.
Обучение начинается с огромных объёмов текста: книги, статьи, код, сайты и прочее. Модель не получает метки «правда» или «ложь».
Вместо этого она многократно видит предложения с небольшим скрытым фрагментом и должна угадать пропущенные слова. Например:
«Париж — столица ___»
Модель корректирует свои внутренние параметры, чтобы её догадки всё ближе соответствовали реальному тексту обучения. Это повторяется миллиарды раз в самых разных контекстах. Со временем модель усваивает статистические закономерности языка и мира, как они представлены в тексте.
Технически модель предсказывает следующий токен (часть слова, целое слово или пунктуацию), учитывая все предыдущие токены в разговоре.
На каждом шаге она выдаёт распределение вероятностей по возможным следующим токенам:
Алгоритм декодирования затем выбирает или сэмплирует токен из этого распределения. Повторяя это шаг за шагом, получают полные предложения и длинные ответы.
Ключевая цель: соответствовать типам текстов из обучающего корпуса. Нет отдельного механизма, который по умолчанию проверяет факты, обращается к базе данных или применяет логику.
Поэтому модель оптимизирована на производство правдоподобно звучащих продолжений, а не на гарантию того, что сказанное верно, актуально или проверяемо. Если в данных обучения часто встречается заблуждение, модель может воспроизвести это заблуждение.
Поскольку LLM обучены на огромных наборах данных, они отлично улавливают общие паттерны: грамматику, типичные рассуждения и ассоциации между понятиями.
Но они не хранят точный, поисковый каталог фактов. Их «знание» распределено по весам как статистическая склонность. Поэтому они могут генерировать беглый, контекстно‑чувствительный текст и при этом иногда выдумывать правдоподобные, но неправильные детали.
Галлюцинации — не случайные сбои; они вытекают напрямую из того, как строят и обучают LLM.
Модели учатся на огромных корпусах текста, собранных из веба, книг, кода и других источников. У этих данных есть проблемы:
Когда модель сталкивается с вопросом вне сильных областей данных, ей всё равно нужно предсказать текст, и она генерирует беглые догадки.
Базовая цель обучения:
Учитывая предыдущие токены, предсказать следующий токен, который наиболее вероятен в распределении обучения.
Это оптимизирует лингвистическую правдоподобность, а не фактическую точность. Если наиболее вероятное следующее предложение в обучающих данных — уверенное, но неверное утверждение, модель будет поощрена за его воспроизведение.
В результате модель научается выдавать текст, который звучит корректно и обоснованно, даже если у неё нет зачётного основания в реальности.
Во время генерации алгоритмы декодирования влияют на частоту галлюцинаций:
Декодирование не добавляет знаний; оно лишь определяет, как исследуется существующее распределение вероятностей. Любая слабость в этом распределении может быть усилена агрессивным сэмплированием и превратиться в галлюцинацию.
Современные модели дообучают с помощью методов вроде Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Аннотаторы поощряют ответы, которые полезны, безопасны и вежливы.
Это вводит дополнительные давления:
Выравнивание улучшает пригодность и безопасность во многих аспектах, но может непреднамеренно поощрять уверенное угадывание. Это напряжение между полезностью и адекватной неуверенностью — ключевая техническая причина галлюцинаций.
Галлюцинации LLM обычно следуют узнаваемым шаблонам. Научиться их замечать помогает критически относиться к выводам и задавать более удачные уточняющие вопросы.
Один из наиболее заметных режимов ошибок — уверенная фальсификация:
Такие ответы часто звучат авторитетно, что делает их особенно рискованными при отсутствии верификации.
LLM часто генерируют:
/research/ или /blog/), но ведут в никуда или на несвязанные страницы.Модель подбирает паттерны того, как обычно выглядят цитаты и ссылки, не проверяя базу данных или веб в реальном времени.
Другой паттерн — смешивание разных источников в один:
Это часто происходит, когда обучающие данные содержали множество похожих историй или перекрывающиеся темы.
LLM также галлюцинируют как или почему что‑то происходит:
Поскольку текст беглый и внутренне согласованный, такие рассуждательные галлюцинации сложнее заметить, чем простая неверность факта.
Более крупные, лучшие модели галлюцинируют реже — но они всё ещё это делают, и иногда более убедительно. Причины в основном укоренены в том, как LLM устроены.
Увеличение размера модели, данных и объёмов обучения обычно улучшает показатели, беглость и фактическую точность. Но базовая цель остаётся та же: предсказать следующий токен, а не проверить, что истинно в мире.
Поэтому более крупная модель:
Эти же сильные стороны делают уверенные, но ошибочные ответы ещё более правдоподобными. Модель лучше звучит как «правильная», но это не значит, что она умеет распознавать собственные ошибки.
LLM усваивают статистические регулярности вроде «как звучит Википедия» или «как выглядит ссылка на научную работу». Когда их просят о чем‑то новом или немного выходящем за рамки их опыта, они часто:
Это обобщение делает их мощными для чернового письма и мозгового штурма, но одновременно порождает галлюцинации, когда реальность не совпадает с выученным паттерном.
Большинство базовых моделей плохо калиброваны: вероятность, которую они присваивают ответу, ненадёжно отражает его истинность.
Модель может выбрать высоковероятное продолжение, потому что оно подходит по стилю и диалогу, а не потому, что у неё есть сильные доказательства. Без явных механизмов говорить «я не знаю» или проверять утверждения через инструменты и данные, высокая уверенность часто означает «очень подходящий паттерн», а не «фактually верно».
Модели обучаются на огромном, неоднородном наборе текстов. Ваш запрос может отличаться от того, что модель видела в обучении:
Когда подсказка уходит от знакомых паттернов, модель всё равно должна дать ответ. Не имея точных соответствий, она импровизирует из ближайших паттернов — эта импровизация часто выглядит бегло, но может быть полностью вымышленной.
В итоге, по мере улучшения моделей галлюцинации не исчезают — они становятся реже, но более отшлифованными, и потому их важно уметь обнаруживать и контролировать.
Галлюцинация LLM — это ответ, который звучит плавно и уверенно, но фактически неверен или полностью выдуман.
Ключевые признаки:
Модель не «лжёт» специально — она просто следует паттернам из обучающих данных и иногда генерирует правдоподобные, но вымышленные детали.
Галлюцинации вытекают из того, как обучают и используют большие языковые модели:
В совокупности эти факторы делают уверенное угадывание естественным поведением модели, а не редкой ошибкой.
Галлюцинации отличаются от обычных ошибок или признаков неуверенности по форме выражения:
Оба явления следуют из процесса предсказания, но галлюцинации опаснее, потому что звучат убедительно, хотя неверны.
Галлюцинации наиболее опасны когда:
В таких областях галлюцинации могут привести к реальному вреду, юридическим или регуляторным последствиям.
Вы не сможете полностью исключить галлюцинации, но можете снизить риск:
Разработчики могут сочетать несколько стратегий:
Нет. RAG существенно снижает многие типы галлюцинаций, но не устраняет их полностью.
RAG помогает тем, что:
Однако модель всё ещё может:
Для обнаружения обычно комбинируют автоматические проверки и человеческую экспертизу:
Да. Новее и крупнее модели обычно галлюцинируют реже, но по‑прежнему делают ошибки — зачастую более убедительно.
С ростом масштаба модели:
Поскольку такие ответы звучат профессиональнее, их ошибки . Масштаб снижает частоту, но не исключает вероятности уверенной выдумки.
Избегайте полагаться на LLM как на главный источник при решениях, где ошибки могут причинить серьёзный вред. В частности, не используйте их в качестве единственного источника для:
В этих областях LLM можно применять для поиска идей, создания черновиков или формулирования вопросов, но окончательные решения должны принимать квалифицированные люди и проверенные источники.
Эти меры не устраняют галлюцинации полностью, но делают их реже и менее вредными.
Поэтому RAG лучше применять в связке с валидацией, мониторингом и прозрачной коммуникацией с пользователем.
Ни один метод не идеален; лучше работает многослойный подход.