10 nov. 2025·8 min
LLM‑hallucinationer förklarade: vad de är och varför de händer
Förstå vad LLM‑hallucinationer är, varför stora språkmodeller ibland hittar på fakta, verkliga exempel, risker och praktiska sätt att upptäcka och minska dem.
Förstå vad LLM‑hallucinationer är, varför stora språkmodeller ibland hittar på fakta, verkliga exempel, risker och praktiska sätt att upptäcka och minska dem.
Stora språkmodeller (LLM:er) är AI‑system tränade på enorma mängder text för att kunna generera och omvandla språk: svara på frågor, skriva e‑post, sammanfatta dokument, skriva kod med mera. De finns nu i sökmotorer, kontorsverktyg, kundtjänstchattar, utvecklares arbetsflöden och till och med i beslutsstöd i känsliga domäner.
När dessa modeller blir en del av vardagliga verktyg är deras tillförlitlighet inte längre en teoretisk fråga. När en LLM ger ett svar som låter precist och auktoritativt men som faktiskt är fel, är människor benägna att lita på det—särskilt om svaret sparar tid eller bekräftar det de hoppades var sant.
AI‑gemenskapen kallar ofta dessa självsäkra, specifika men felaktiga svar för hallucinationer. Begreppet betonar två saker:
Den illusionen är precis vad som gör LLM‑hallucinationer så riskfyllda. Ett sökresultat som fabricerar en referens, en kodassistent som föreslår ett icke‑existerande API eller en medicinsk chatbot som anger en påhittad dos "som ett faktum" kan alla orsaka allvarlig skada när användare agerar på dem.
LLM:er används i sammanhang där människor kan:
Ändå är ingen nuvarande modell perfekt korrekt eller sanningsenlig. Även toppmodeller kommer att hallucinerar ibland, ibland på enkla frågor. Detta är inte ett sällsynt kantfall, utan ett grundläggande beteende i hur generativa modeller fungerar.
Att förstå den begränsningen—och att utforma prompts, produkter och policyer med den i åtanke—är avgörande för att använda LLM:er säkert och ansvarsfullt, utan att övertro på vad de säger.
LLM‑hallucinationer är utdata som är flytande och självsäkra, men faktamässigt felaktiga eller helt påhittade.
Mer precist: en hallucination inträffar när en stor språkmodell genererar innehåll som inte är förankrat i verkligheten eller i de källor den förväntas använda, men presenterar det som om det vore sant. Modellen “ljuger” inte i mänsklig mening; den följer mönster i data och hamnar ändå på att producera fabricerade detaljer.
Det hjälper att skilja hallucinationer från vanlig osäkerhet eller okunnighet:
Båda uppstår från samma förutsägelseprocess, men hallucinationer är skadliga eftersom de låter trovärdiga samtidigt som de är felaktiga.
Hallucinationer begränsar sig inte till löpande text. De kan dyka upp i många former, inklusive:
Det som gör hallucinationer särskilt luriga är att språket, formateringen och strukturen ofta ser exakt ut som högkvalitativt expertmaterial, vilket gör dem lätta att tro om du inte verifierar noggrant.
LLM:er ”tänker” inte eller letar upp fakta. De är mönstermaskiner tränade för att fortsätta text på ett sätt som oftast låter rimligt.
Träningen börjar med enorma mängder text: böcker, artiklar, kod, webbplatser och mer. Modellen får inga etiketter som ”detta är sant” eller ”detta är falskt”.
Istället ser den upprepade gånger meningar med en liten del dold och ombeds gissa de saknade orden. Exempel:
'Paris är huvudstaden i ___'
Modellen justerar sina interna parametrar så att dess gissningar kommer närmare den riktiga texten den tränats på. Detta sker miljarder gånger i många olika kontexter. Med tiden internaliserar modellen statistiska regelbundenheter i språket och världen som uttrycks i text.
Tekniskt sett predikterar modellen nästa token (en del av ett ord, ett helt ord eller interpunktion) givet alla tidigare tokens i konversationen.
I varje steg outputtar den en sannolikhetsfördelning över alla möjliga nästa tokens:
En avkodningsalgoritm väljer eller samplingar sedan från denna fördelning för att välja det faktiska nästa token. Genom att upprepa detta token för token bildas fullständiga meningar och långa svar.
Huvudmålet är att: matcha de typer av texter som sågs under träningen. Det finns ingen separat mekanism som standardmässigt kontrollerar fakta, konsulterar en databas eller tillämpar logik.
Så modellen optimeras för att producera trovärdiga‑ljudande fortsättningar, inte för att garantera att det den säger är korrekt, uppdaterat eller verifierbart. Om träningsdata ofta innehåller en missuppfattning, kan modellen reproducera den.
Eftersom LLM:er tränas på enorma dataset fångar de generella mönster mycket väl: grammatik, vanliga tankemallar, typiska svar och associationer mellan begrepp.
Men de lagrar inte en exakt, sökbar katalog av fakta. Deras ”kunskap” är utsmetad över interna vikter som statistiska tendenser. Det är därför de kan generera flytande, kontextkänslig text samtidigt som de ibland hittar på detaljer som ser rätt ut men är fel.
Hallucinationer är inte slumpmässiga glitchar; de följer direkt av hur stora språkmodeller byggs och tränas.
Modeller lär sig från stora textkorpusar insamlade från webben, böcker, kod och andra källor. Denna data har flera problem:
När modellen stöter på en fråga utanför sina starka datasegment måste den ändå prediktera text, så den genererar flytande gissningar.
Basträningsmålet är:
Givet tidigare tokens, förutsäg nästa token som är mest sannolik i träningsfördelningen.
Detta optimerar för språklig trovärdighet, inte faktisk korrekthet. Om den mest sannolika fortsättningen i träningen är ett självsäkert men felaktigt påstående, belönas modellen för att producera det.
Som följd lär sig modellen att avge text som låter korrekt och välunderbyggd, även när den saknar förankring i verkligheten.
Under generering påverkar avkodningsalgoritmer hallucinationsfrekvensen:
Avkodning lägger aldrig till kunskap; den bara omformar hur den befintliga sannolikhetsfördelningen utforskas. Alla svagheter i den fördelningen kan förstärkas till en hallucination av aggressiv sampling.
Moderna modeller finjusteras med tekniker som Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Annotatörer belönar svar som är hjälpsamma, säkra och artiga.
Detta introducerar nya påtryckningar:
Alignment‑finjustering förbättrar användbarhet och säkerhet på många sätt, men kan oavsiktligt driva fram självsäkra gissningar. Denna spänning mellan hjälpsamhet och kalibrerad osäkerhet är en kärnteknisk drivkraft bakom hallucinationer.
LLM‑hallucinationer följer oftast igenkännbara mönster. Att lära sig upptäcka dessa gör det lättare att ifrågasätta svar och ställa bättre följdfrågor.
En av de mest synliga felen är självsäker fabrication:
Dessa svar låter ofta auktoritativa, vilket gör dem särskilt riskfyllda om användaren inte dubbelkollar.
LLM:er genererar ofta:
/research/ eller /blog/‑vägar) men som leder ingenstans eller till orelaterade sidor.Modellen matchar mönster för hur citationer och länkar brukar se ut, den kontrollerar inte en databas eller webben i realtid.
Ett annat mönster är att blanda ihop flera källor till en:
Detta händer ofta när träningsdata innehöll många liknande historier eller överlappande ämnen.
LLM:er hallucinerar också hur eller varför något händer:
Eftersom texten är flytande och internt konsekvent kan dessa resonemangshallucinationer vara svårare att upptäcka än ett enkelt faktamisstag.
Större, bättre modeller hallucinerar mindre ofta—men de gör det fortfarande, och ibland på mer övertygande sätt. Orsakerna ligger mestadels i hur LLM:er fungerar.
Att skala upp modellstorlek, data och träning förbättrar ofta benchmarks, flyt och faktakvalitet. Men kärnmålet är fortfarande förutsäga nästa token givet tidigare tokens, inte verifiera vad som är sant om världen.
En större modell:
De samma styrkorna kan göra självsäkra, felaktiga svar mycket trovärdiga. Modellen blir bättre på att låta rätt, inte på att veta när den har fel.
LLM:er internaliserar statistiska regelbundenheter som “hur Wikipedia låter” eller “hur en forskningsreferens ser ut”. När de får en fråga som är ny eller lite utanför deras erfarenhet tenderar de att:
Denna övergeneraliseringsförmåga är vad som gör dem kraftfulla för uppgifter som utkast och idéutveckling—men det driver också hallucinationer när verkligheten inte stämmer med det inlärda mönstret.
De flesta basmodeller är dåligt kalibrerade: sannolikheten de tilldelar ett svar korrelerar inte tillförlitligt med om svaret är sant.
En modell kan välja en hög‑sannolikhets‑fortsättning eftersom den passar dialogen och stilen, inte för att den har stark bevisning. Utan explicita mekanismer för att säga ”jag vet inte” eller kontrollera påståenden mot verktyg och data betyder hög självförtroende ofta bara “högt på mönster”, inte “faktamässigt korrekt”.
Modeller tränas på stora, röriga blandningar av text. Din prompt kan skilja sig från allt modellen faktiskt sett i distributionen:
När prompten driver modellen bort från bekanta mönster måste den ändå producera ett svar. Saknar den exakta matchningar improviserar den från närmaste mönster den känner till. Den improvisationen kan se flytande ut men vara helt fabricerad.
Sammanfattningsvis: när modeller förbättras försvinner inte hallucinationerna—de blir bara mer sällsynta men mer polerade, och därför viktigare att upptäcka och hantera noggrant.
LLM‑hallucinationer är inte bara tekniska egenheter; de har direkta konsekvenser för människor och organisationer.
Även enkla, lågriskfrågor kan vilseleda användare:
Dessa fel levereras ofta i lugn, auktoritär ton, vilket gör dem lätta att tro—särskilt för icke‑experter som saknar bakgrund för att dubbelkolla.
Insatserna ökar betydligt i reglerade eller säkerhetskritiska områden:
För företag kan hallucinationer utlösa en kedjereaktion:
Organisationer som distribuerar LLM:er måste behandla hallucinationer som en kärnrisk, inte ett litet fel: de måste utforma arbetsflöden, friskrivningar, tillsyn och övervakning under antagandet att självsäkra, detaljerade svar ändå kan vara falska.
Att upptäcka hallucinationer är svårare än det verkar, eftersom en modell kan låta självsäker och flytande samtidigt som den är helt felaktig. Att mäta det tillförlitligt i stor skala är mer en öppen forskningsfråga än ett löst ingenjörsproblem.
Hallucinationer är kontextberoende: en mening kan vara korrekt i en situation och fel i en annan. Modeller hittar också på plausibla men icke‑existerande källor, blandar sanna och falska påståenden och parafraserar fakta på sätt som är svåra att jämföra med referensdata.
Dessutom:
På grund av detta är fullautomatisk detektion fortfarande ofullkomlig och kombineras ofta med mänsklig granskning.
Benchmarkar. Forskare använder urvalsdataset med frågor och kända svar (t.ex. QA‑ eller faktagranskningsbenchmarks). Modeller poängsätts på exakt matchning, likhet eller korrekthetsetiketter. Benchmarkar är användbara för att jämföra modeller, men sällan skräddarsydda för din exakta användning.
Mänsklig granskning. Ämnesexperter märker upp outputs som korrekta, delvis korrekta eller felaktiga. Detta är fortfarande guldstandarden, särskilt i medicin, juridik och finans.
Stickprov och sampling. Team brukar ta slumpmässiga prover av outputs för manuell inspektion—antingen slumpmässigt eller fokuserat på hög‑risk prompts. Detta avslöjar felmönster som benchmarkar missar.
För att gå bortom binär "rätt/fel" använder många utvärderingar faktualitetspoäng—numeriska bedömningar av hur väl ett svar stämmer med betrodda bevis.
Två vanliga tillvägagångssätt:
Modern verktygslåda förlitar sig i allt större utsträckning på externa källor för att fånga hallucinationer:
I produktion kombinerar team ofta dessa verktyg med affärsregler: flagga svar som saknar källor, motsäger interna register eller misslyckas med automatiska kontroller, och routa dem till människor när insatserna är höga.
Även utan att ändra modellen kan användare dramatiskt minska hallucinationer genom hur de ställer frågor och hanterar svaren.
Lösa prompts bjuder in modellen att gissa. Du får mer pålitliga svar om du:
Prompta modellen att visa sitt arbete istället för att bara ge ett polerat svar:
Läs sedan resonemanget kritiskt. Om stegen ser svaga eller självkontradiktoriska ut, behandla slutsatsen som opålitlig.
För allt som betyder något:
Om du inte kan verifiera ett påstående själv, behandla det som en hypotes, inte ett faktum.
LLM:er är bäst som brainstorming‑ och utkastverktyg, inte slutgiltiga auktoriteter. Undvik att förlita dig på dem som primär beslutsfattare för:
I dessa områden använd modellen (om alls) för att rama in frågor eller generera alternativ, och låt kvalificerade människor och verifierade källor fatta slutbeslutet.
Utvecklare kan inte helt eliminera hallucinationer, men de kan kraftigt minska hur ofta och hur allvarliga de blir. De mest effektiva strategierna faller i fyra kategorier: förankra modeller i pålitlig data, begränsa vad de får outputta, styra vad de lär sig och kontinuerligt övervaka beteendet.
Retrieval‑augmented generation (RAG) kopplar en språkmodell till ett sök‑ eller databaslager. Istället för att bara lita på sina inre parametrar hämtar modellen först relevanta dokument och genererar sedan ett svar baserat på den evidensen.
Ett typiskt RAG‑flöde:
Effektiva RAG‑upplägg:
Förankring tar inte bort hallucinationer, men den snävare felrymden gör dem lättare att upptäcka.
Ett annat viktigt verktyg är att begränsa vad modellen får säga eller göra.
Verktygs‑ och API‑anrop. Istället för att låta LLM:en hitta på fakta ger utvecklare den verktyg:
Modellens uppgift blir då: bestäm vilket verktyg som ska anropas och hur, och förklara sedan resultatet. Detta flyttar faktiskt ansvar från modellens parametrar till externa system.
Schema‑styrda outputs. För strukturerade uppgifter tvingas modellen att följa format via:
Modellen måste producera outputs som validerar mot schemat, vilket minskar utfyllnad och gör det svårare att hitta på osupporterade fält. Till exempel kan en supportbot vara tvungen att returnera:
{
"intent": "refund_request",
"confidence": 0.83,
"needs_handoff": true
}
Valideringslager kan avvisa felaktiga eller uppenbart inkonsekventa outputs och be modellen generera på nytt.
Hallucinationer beror mycket på vad modellen tränats på och hur den styrs.
Dataset‑kurering. Utvecklare minskar hallucinationer genom att:
Träningsmål och finjustering. Utöver ren nästa‑token‑prediktion kan alignment‑ och instruction‑tuning‑faser:
System‑prompts och policyer. Vid körning sätter systemmeddelanden styrregler som:
Välformulerade systemprompts kan inte överskrida modellens kärnbeteende, men de skiftar dess standardtendenser avsevärt.
Mildring är inte en engångsåtgärd; det är en pågående process.
Övervakning. Team loggar prompts, outputs och användarinteraktioner för att:
Feedback‑loopar. Mänskliga granskare och användare kan flagga felaktiga eller osäkra svar. Dessa exempel återmatas till:
Skydd och policylager. Separata säkerhetslager kan:
Att kombinera förankring, begränsningar, genomtänkt träning och kontinuerlig övervakning ger modeller som hallucinerar mer sällan, signalerar osäkerhet tydligare och är lättare att lita på i riktiga tillämpningar.
LLM:er är bäst att förstå som probabilistiska assistenter: de genererar sannolika fortsättningar av text, inte garanterade fakta. Framtida framsteg kommer att minska hallucinationer, men inte utrota dem helt. Att sätta förväntningar kring detta är avgörande för säker och effektiv användning.
Flera tekniska riktningar bör successivt sänka hallucinationsfrekvensen:
Dessa framsteg kommer göra hallucinationer mer sällsynta, enklare att upptäcka och mindre skadliga—men inte omöjliga.
Några utmaningar kommer att vara bestående:
Eftersom LLM:er verkar statistiskt kommer de alltid ha en icke‑noll fel‑frekvens, särskilt utanför träningsdistributionen.
Ansvarsfull distribution kräver tydlig kommunikation:
Framtiden kommer med mer pålitliga modeller och bättre skydd, men behovet av skepticism, tillsyn och genomtänkt integration i verkliga arbetsflöden kommer att bestå.
En LLM‑hallucination är ett svar som låter flytande och självsäkert men som är faktamässigt felaktigt eller helt påhittat.
Nyckelkaraktärerna är:
Modellen “ljuger” inte med avsikt—den följer mönster i träningsdata och producerar ibland fabricerade detaljer som ser trovärdiga ut.
Hallucinationer följer direkt av hur LLM:er tränas och används:
Tillsammans gör dessa faktorer självsäker gissning till ett naturligt beteende, inte ett sällsynt fel.
Hallucinationer skiljer sig från vanlig osäkerhet i hur de uttrycks:
Båda kommer från samma förutsägelseprocess, men hallucinationer är farligare eftersom de låter trovärdiga trots att de är fel.
Hallucinationer är mest farliga när:
I dessa områden kan hallucinationer orsaka verklig skada, från felaktiga beslut till juridiska eller regulatoriska konsekvenser.
Du kan inte helt stoppa hallucinationer, men du kan minska risken:
Utvecklare kan kombinera flera strategier:
Nej. RAG minskar många typer av hallucinationer avsevärt men tar inte bort dem helt.
RAG hjälper genom att:
Men modellen kan fortfarande:
Detektering kombinerar oftast automatiska kontroller med mänsklig granskning:
Ja. Större, nyare modeller hallucinerar mindre ofta, men de gör det fortfarande—och ofta på mer förfinade sätt.
Med skala:
Eftersom de låter mer experta kan deras misstag vara . Förbättringar minskar frekvensen, inte den fundamentala möjligheten till självsäker fabrikation.
Undvik att använda LLM:er som huvudsaklig beslutsfattare när fel kan orsaka allvarlig skada. Specifikt: förlita dig inte enbart på dem för
I dessa områden kan du använda LLM:er för brainstorming, framing eller utkast, men alltid låta kvalificerade människor och verifierade data fatta och granska slutgiltiga beslut.
Dessa åtgärder eliminerar inte hallucinationer men gör dem mer sällsynta, synliga och mindre skadliga.
RAG bör därför kombineras med validering, övervakning och tydlig användarinformation om begränsningar.
Ingen metod är perfekt; lager av utvärdering fungerar bäst.