10 Kas 2025·8 dk
LLM Halüsinasyonları Açıklandı: Nedir ve Neden Olur?
LLM halüsinasyonlarının ne olduğunu, neden bazen gerçekleri uydurduklarını, gerçek örnekleri, riskleri ve bunları tespit edip azaltmaya yönelik pratik yolları anlayın.
LLM halüsinasyonlarının ne olduğunu, neden bazen gerçekleri uydurduklarını, gerçek örnekleri, riskleri ve bunları tespit edip azaltmaya yönelik pratik yolları anlayın.
Büyük dil modelleri (LLM'ler), soru cevaplama, e‑postalar tasarlama, belgeleri özetleme, kod yazma ve daha fazlası için dil üretebilen ve dönüştürebilen büyük metin koleksiyonları üzerinde eğitilen yapay zeka sistemleridir. Artık arama motorlarında, ofis araçlarında, müşteri hizmetleri sohbetlerinde, geliştirici iş akışlarında ve hassas alanlardaki karar‑destek sistemlerinde yer alıyorlar.
Bu modeller günlük araçların parçası haline geldikçe, güvenilirlikleri teorik bir endişe olmaktan çıkıyor. Bir LLM kesin ve otoriter gibi görünen ama aslında yanlış bir cevap ürettiğinde, insanlar buna güvenme eğiliminde olur—özellikle zaman kazandırıyorsa veya umut edilen şeyi doğruluyorsa.
Yapay zeka topluluğu bu kendinden emin, belirgin ama yanlış yanıtları genellikle halüsinasyonlar olarak adlandırır. Terim iki şeye vurgu yapar:
İşte bu yanılsama LLM halüsinasyonlarını tehlikeli kılıyor. Bir arama sonucu alıntı uydurabilir, bir kod asistanı var olmayan bir API önerebilir veya tıbbi bir sohbet botu uydurma bir dozu “kesin bilgi” gibi ifade edebilir—kullanıcılar bunlara göre hareket ederse ciddi zararlar doğabilir.
LLM'ler şu durumlarda kullanılıyor olabilir:
Oysa mevcut hiçbir model tamamen doğru ya da gerçekçi değil. En ileri sistemler bile bazen basit sorularda halüsinasyon yapar. Bu nadir bir uç durum değildir; üretken modellerin çalışma biçiminin temel bir davranışıdır.
Bu sınırlamayı anlamak—ve bunun etrafında istemler, ürünler ve politikalar tasarlamak—LLM'leri güvenli ve sorumlu şekilde kullanmak için zorunludur; söylediklerine gereğinden fazla güvenmemek gerekir.
LLM halüsinasyonları, akıcı ve kendinden emin görünen ama gerçeğe aykırı veya tamamen uydurma çıktılardır.
Daha kesin söylemek gerekirse: bir halüsinasyon, büyük dil modelinin gerçeklikle veya kullanması gereken kaynaklarla temellendirilmemiş içerik üretmesi ve bunu doğruymuş gibi sunması durumudur. Model insan gibi "yalan söylemiyor"; eğitim verisindeki kalıpları izliyor ve bazen uydurma detaylar üretiyor.
Halüsinasyonları sıradan belirsizlikten ayırmak faydalıdır:
Her ikisi de aynı tahmin sürecinden doğar, ama halüsinasyonlar zararlıdır çünkü güvenilir gibi ses çıkarırlar fakat yanlıştırlar.
Halüsinasyonlar sadece düz metin açıklamalarla sınırlı değildir. Birçok biçimde ortaya çıkabilir, örneğin:
Halüsinasyonları özellikle sinsi yapan şey, dilin, biçimlendirmenin ve yapının genellikle yüksek kalitede uzman çıktısı gibi görünmesidir; bu yüzden dikkatli doğrulanmadıkça inanılması kolaydır.
LLM'ler “düşünmez” veya gerçek zamanlı olarak gerçekleri aramaz. Onlar, metni genellikle makul gelecek şekilde sürdüren birer kalıp makinesidir.
Eğitim çok büyük miktarda metinle başlar: kitaplar, makaleler, kod, web siteleri ve daha fazlası. Modele “bu doğru” veya “bu yanlış” gibi etiketler verilmez.
Bunun yerine model, cümlelerin küçük bir kısmı gizlenmiş olarak defalarca gösterilir ve eksik kelimeleri tahmin etmesi istenir. Örneğin:
"Paris is the capital of ___"
Model, tahminleri gerçek metne daha yakın oldukça iç parametrelerini ayarlar. Bu işlem milyarlarca kez ve birçok farklı bağlamda tekrarlanır. Zamanla model, dilin ve metinde ifade edilen dünyanın istatistiksel düzenliliklerini içselleştirir.
Teknik olarak model, konuşmadaki tüm önceki tokenler verildiğinde bir sonraki tokeni (kelimenin parçası, bütün bir kelime veya noktalama) tahmin eder.
Her adımda model tüm olası sonraki tokenler için bir olasılık dağılımı üretir:
Ardından bir çözümleme algoritması bu dağılımdan örnekler alır veya en olası tokeni seçer. Bu işlem tekrarlandıkça token token tam cümleler ve uzun yanıtlar oluşur.
Ana hedef şudur: eğitim sırasında görülen metinlere benzeyen çıktılar üretmek. Varsayılan olarak gerçekleri kontrol eden, bir veritabanına başvuran veya mantık uygulayan ayrı bir mekanizma yoktur.
Bu yüzden model inandırıcı‑görünen tamamlama üretmeye optimize edilir; söylediklerinin doğru, güncel veya doğrulanabilir olmasını garanti etmez. Eğitim verisinde sıkça yer alan bir yanlış kanı varsa, model bunu yineleyebilir.
LLM'ler devasa veri kümeleri üzerinde eğitildikleri için genel kalıpları son derece iyi yakalar: dil bilgisi, yaygın akıl yürütme şablonları, tipik yanıtlar ve kavramlar arası ilişkiler.
Ancak hassas, aranabilir bir gerçek kataloğu saklamazlar. Onların “bilgisi” iç ağırlıklarda yayılmış istatistiksel eğilimlerdir. Bu yüzden bağlama duyarlı, akıcı metin üretirken bazen doğru gibi görünen ama yanlış ayrıntılar uydururlar.
Halüsinasyonlar rastgele hatalar değildir; doğrudan LLM'lerin nasıl inşa edildiği ve eğitildiğinden kaynaklanır.
Modeller, web kazıntısı metinler, kitaplar, kod ve diğer kaynaklardan oluşan devasa korpuslardan öğrenir. Bu verinin birkaç sorunu vardır:
Model, güçlü veri bölgelerinin dışında bir soruyla karşılaştığında bile tahmin yapmak zorunda olduğu için akıcı tahminler üretir.
Temel eğitim hedefi şudur:
Önceki tokenler verildiğinde, eğitim dağılımında en olası sonraki tokeni tahmin et.
Bu hedef dilsel uygunluğu optimize eder, faktual doğruluğu değil. Eğitim verisinde en olası devam cümlesi kendinden emin ama yanlış bir ifade ise, model onu üretmeye ödüllendirilir.
Sonuç olarak model, dayanağı olmadan bile doğruymuş gibi gelen metinler üretmeyi öğrenir.
Üretim sırasında kullanılan çözümleme algoritmaları halüsinasyon oranlarını etkiler:
Çözümleme hiçbir zaman bilgi eklemez; sadece mevcut olasılık dağılımının nasıl keşfedildiğini yeniden şekillendirir. O dağılımdaki herhangi bir zayıflık agresif örneklemeyle bir halüsinasyona dönüşebilir.
Modern modeller, İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirme Öğrenmesi (RLHF) gibi tekniklerle ince ayar yapılır. Değerlendiriciler yardımcı, güvenli ve nazik cevapları ödüllendirir.
Bu yeni baskıları getirir:
Hizalama ince ayarı kullanılabilirliği ve güvenliği birçok açıdan iyileştirir, ancak kendinden emin tahminleri teşvik etme gibi istenmeyen etkileri de olabilir. Yardımseverlik ile uygun derecede belirsizlik arasında bu gerilim halüsinasyonların temel teknik sürücülerindendir.
LLM halüsinasyonları genellikle tanınabilir kalıpları takip eder. Bu kalıpları görmek, çıktılara soru sormayı ve daha iyi takip soruları sormayı kolaylaştırır.
En göze çarpan hata modlarından biri kendinden emin uydurmadır:
Bu tür yanıtlar otoriterce gelir; kullanıcı doğrulamazsa özellikle risklidir.
LLM'ler sıkça üretir:
Model, atıf ve bağlantıların nasıl göründüğünü modellemektedir; bir veritabanını veya canlı webi kontrol etmez.
Diğer bir kalıp da birden fazla kaynağı karıştırmadır:
Bu durum genellikle eğitim verisinde benzer hikayelerin veya örtüşen konuların bulunmasından kaynaklanır.
LLM'ler ayrıca neden/niçin sorularında da halüsinasyon yapar:
Metin akıcı ve içsel olarak tutarlı olduğu için bu tür akıl yürütme halüsinasyonları basit bir yanlış bilgiden daha zor fark edilir.
Daha büyük, daha iyi modeller halüsinasyon yapma sıklığını azaltır—ama tamamen ortadan kaldırmaz; bazen daha ikna edici biçimlerde yaparlar. Nedenler büyük ölçüde LLM'lerin çalışma mantığında gömülüdür.
Model boyutu, veri ve eğitim arttıkça genellikle benchmark'lar, akıcılık ve doğruluk iyileşir. Ancak temel hedef hâlâ önceki tokenlere göre sonraki tokeni tahmin et olmaya devam eder; dünyanın gerçeğini doğrula değildir.
Dolayısıyla daha büyük bir model:
Bu güçler aynı zamanda kendinden emin ama yanlış cevapları daha inandırıcı hale getirebilir. Modelin "doğru olduğunu bilmesi" yerine doğruymuş gibi konuşmada daha iyi olması söz konusudur.
LLM'ler "Wikipedia'nın nasıl göründüğü" veya "bir araştırma atfının nasıl yazıldığı" gibi istatistiksel düzenleri içselleştirir. Yeni veya eğitim deneyiminin biraz dışında bir şey sorulduğunda:
Bu aşırı genelleme, taslak oluşturma ve beyin fırtınası gibi görevlerde onları güçlü kılar—ama gerçeklik kalıplarıyla uyuşmadığında halüsinasyonların itici gücüdür.
Çoğu temel model kötü kalibre edilmiştir: modele atanan olasılık, bir cevabın doğru olup olmadığını güvenilir şekilde yansıtmaz.
Model, diyaloğa ve üsluba uyan yüksek‑olasılıklı bir devamı seçebilir; bu güçlü kanıt olması anlamına gelmez. "Yüksek güven" genellikle "kalıba çok uygun" demektir, "gerçekten doğru" demek değildir. Açıkça "bilmiyorum" demeyi destekleyecek veya iddiaları araçlarla kontrol edecek mekanizmalar olmadığında bu sorun daha belirgindir.
Modeller çok büyük, karışık metin harmanları üzerinde eğitilir. Sizin isteminiz modelin eğitiminde gördüğü dağıtımdan farklı olabilir:
İstem eğitimde tanıdık bir örnekle uyuşmadığında model yine cevap üretmek zorundadır. Tam eşleşme olmadığında en yakın kalıplardan doğaçlama yapar; bu doğaçlama akıcı görünse de tamamen uydurma olabilir.
Özetle: modeller geliştikçe halüsinasyonlar yok olmaz—daha nadir ama daha cilalı hale gelir ve bu yüzden tespit edilip yönetilmesi daha kritik olur.
LLM halüsinasyonları sadece teknik kusurlar değildir; insanlar ve kuruluşlar için doğrudan sonuçları vardır.
Basit, düşük riskli sorgular bile kullanıcıları yanıltabilir:
Bu hatalar genellikle sakin, otoriter bir tonda verilir; özellikle uzman olmayan kullanıcılar için kolayca inanılabilir.
Düzenlemeye tabi veya güvenlik‑kritik alanlarda sonuçlar çok daha ciddi olur:
Şirketler için halüsinasyonlar zincirleme tepkiler tetikleyebilir:
LLM kullanan kuruluşlar halüsinasyonları küçük bir hata değil ana risk kabul etmeli: iş akışları, sorumluluk reddi beyanları, denetim ve izleme bu varsayımla tasarlanmalıdır.
Halüsinasyonları tespit etmek zor olabilir çünkü model akıcı ve kendinden emin görünürken tamamen yanlış olabilir. Ölçmek de güvenilir biçimde ölçeklendirmek hâlâ çözülmemiş bir araştırma sorunudur.
Halüsinasyonlar bağlama bağımlıdır: bir cümle bir durumda doğruyken başka bir durumda yanlış olabilir. Modeller ayrıca izlenebilir olmayan kaynaklar uydurur, gerçek ve yanlış ifadeleri karıştırır ve gerçekleri referans verilerle karşılaştırmayı zorlaştıran paraprazlar yapabilir.
Buna ek olarak:
Bu nedenlerle tam otomatik halüsinasyon tespiti hâlâ kusurludur ve genellikle insan incelemesiyle birleştirilir.
Benchmark'lar. Araştırmacılar bilinen cevaplı sorular içeren düzenlenmiş veri setleri kullanır. Modeller kesin eşleşme, benzerlik veya doğruluk etiketlerine göre puanlanır. Benchmark'lar modelleri karşılaştırmak için faydalıdır ama genellikle sizin kullanım durumunuza tam uymayabilir.
İnsan incelemesi. Konu uzmanları çıktıları doğru, kısmen doğru veya yanlış olarak etiketler. Bu, tıp, hukuk ve finans gibi alanlarda hâlâ altın standarttır.
Spot kontroller ve örnekleme. Ekipler genellikle çıktılardan bir kısmını manuel incelemeye alır—rastgele veya yüksek riskli istemlere odaklanarak. Bu yöntem benchmark'ların kaçırdığı hata modlarını ortaya çıkarır.
İkili doğru/yanlışın ötesine geçmek için birçok değerlendirme doğruluk puanları kullanır—bir yanıtın güvenilir kaynaklarla ne kadar uyumlu olduğuna dair sayısal derecelendirme.
İki yaygın yaklaşım:
Modern araçlar halüsinasyonları yakalamak için dış kaynaklara dayanır:
Üretimde ekipler genellikle bu araçları iş kurallarıyla birleştirir: atıf olmayan cevapları işaretleme, dahili kayıtlarla çelişkiyi algılama ve yüksek riskte insanlara yönlendirme gibi.
Modeli değiştirmeden de kullanıcılar halüsinasyonları sorma ve yanıtlara yaklaşma biçimleriyle önemli ölçüde azaltabilirler.
Gevşek istemler modeli tahmine davet eder. Daha güvenilir yanıtlar almak için:
Modele sadece cilalı bir cevap vermesini değil, işini nasıl yaptığını da göstermesini isteyin:
Ardından mantığı eleştirel gözle okuyun. Adımlar zayıf veya çelişkili görünüyorsa sonuca güvenmeyin.
Önem arz eden her şey için:
Bir noktayı bağımsız olarak doğrulayamıyorsanız, onu gerçek değil hipotez olarak kabul edin.
LLM'ler taslak oluşturma ve beyin fırtınası için uygundur; nihai otorite olarak kullanılmamalıdır. Kaçının:
Bu alanlarda model (varsa) yalnızca soruları çerçevelemek veya seçenek üretmek için kullanılmalı; nihai kararlar nitelikli insanlar ve doğrulanmış kaynaklar tarafından verilmelidir.
Geliştiriciler halüsinasyonları tamamen ortadan kaldıramaz ama sıklığını ve şiddetini büyük ölçüde azaltabilirler. En etkili stratejiler dört alımda toplanır: modelleri güvenilir verilerle dayandırmak, çıktıların sınırlarını belirlemek, öğrenilenleri şekillendirmek ve sürekli izleme yapmak.
RAG, bir dil modelini bir arama veya veritabanı katmanıyla eşler. Model sadece iç parametrelerine güvenmek yerine önce ilgili dokümanları getirir ve ardından bu kanıtlara dayanarak cevap üretir.
Tipik bir RAG boru hattı:
Etkili RAG kurulumları:
Dayandırma halüsinasyonları kaldırmaz ama muhtemel hata alanını daraltır ve hataları tespit etmeyi kolaylaştırır.
Diğer önemli bir yöntem modelin söyleyebileceklerini sınırlamaktır.
Araç ve API çağrıları. Modelin olgu uydurması yerine geliştiriciler ona araç verir:
Modelin görevi: hangi aracı çağıracağını ve nasıl kullanacağını karar vermek, ardından sonucu açıklamaktır. Bu, doğruluk sorumluluğunu model parametrelerinden harici sistemlere kaydırır.
Şema‑yönlendirmeli çıktılar. Yapılandırılmış görevler için geliştiriciler formatları şemalarla zorunlu kılar:
Modelin doğrulanabilir çıktılar üretmesi istenir; bu, konudan sapmayı ve desteklenmeyen alanlar uydurmayı azaltır. Örneğin bir destek botu şu biçimde çıktı verebilir:
{
"intent": "refund_request",
"confidence": 0.83,
"needs_handoff": true
}
Doğrulama katmanları hatalı veya tutarsız çıktıları reddedip modelden yeniden denemesini isteyebilir.
Halüsinasyonlar büyük ölçüde modelin eğitildiği veri ve nasıl yönlendirildiğiyle ilgilidir.
Veri kürasyonu. Geliştiriciler halüsinasyonları azaltmak için:
Eğitim hedefleri ve ince ayar. Sıradan next‑token eğitimini aşan aşamalar:
Sistem istemleri ve politikalar. Çalışma zamanında sistem mesajları şu tür kısıtlar koyar:
İyi tasarlanmış sistem istemleri modelin temel davranışını tamamen geçersiz kılamaz ama varsayılan eğilimlerini önemli ölçüde değiştirebilir.
Azaltma tek seferlik bir kurulum değildir; süreklilik gerektirir.
İzleme. Ekipler istemleri, çıktıları ve kullanıcı etkileşimlerini kaydeder:
Geri bildirim döngüleri. İnsan inceleyiciler ve kullanıcılar hatalı veya güvensiz yanıtları işaretler. Bu örnekler:
Koruyucu önlemler ve politika katmanları. Ayrı güvenlik katmanları:
Dayandırma, kısıtlar, dikkatli eğitim ve sürekli izleme birleştirildiğinde modeller daha az halüsinasyon yapar, belirsizliği daha iyi gösterir ve gerçek uygulamalarda daha güvenilir hale gelir.
LLM'leri olasılıksal asistanlar olarak anlamak en doğrusudur: onlar metnin olası devamlarını üretir, kesin gerçekleri garanti etmez. Gelecekte halüsinasyonlar azalacak ama tamamen yok olmayacak. Beklentileri buna göre ayarlamak güvenli kullanım için kritiktir.
Bazı teknik yönler halüsinasyon oranlarını düşürecektir:
Bu ilerlemeler halüsinasyonları daha nadir, tespit edilmesi daha kolay ve daha az zararlı kılacaktır—ama imkânsız yapmayacaktır.
Bazı zorluklar kalıcı olacaktır:
LLM'ler istatistiksel çalıştığı için, eğitim dağılımının dışındaki durumlarda sıfır olmayan hata oranlarına her zaman sahip olacaktır.
Sorumlu dağıtım açık iletişim gerektirir:
Gelecek daha güvenilir modeller ve daha iyi koruyucu önlemler getirecek, ama şüphecilik, denetim ve akıllı entegrasyon ihtiyacı kalıcı olacaktır.
Bir LLM halüsinasyonu, akıcı ve kendinden emin görünen ama gerçeklikle bağdaşmayan veya tamamen uydurulmuş bir yanıttır.
Ana özellikler şunlardır:
Model insan gibi kasıtlı olarak "yalan söylemiyor"—sadece eğitim verisindeki kalıpları izliyor ve bazen gerçekmiş gibi görünen uydurma ayrıntılar üretiyor.
Halüsinasyonlar, LLM'lerin nasıl eğitildiği ve kullanıldığıyla doğrudan bağlantılıdır:
Halüsinasyonlar, ifadesi ve içeriği bakımından sıradan hatalardan farklıdır:
Her ikisi de aynı tahmin sürecinden kaynaklanır, ancak halüsinasyonlar daha tehlikelidir çünkü güvenilir gibi görünürler fakat yanlıştırlar.
Halüsinasyonların en tehlikeli olduğu durumlar şunlardır:
Bu alanlarda halüsinasyonlar gerçek dünya zararlarına yol açabilir; yanlış kararlar, düzenleyici ihlaller veya güvenlik açıkları ortaya çıkabilir.
Halüsinasyonların etkisini azaltmak için şunları yapabilirsiniz:
Geliştiriciler bir dizi strateji birleştirebilir:
Hayır. RAG birçok halüsinasyon türünü önemli ölçüde azaltır ama tamamen ortadan kaldırmaz.
RAG şunlara yardımcı olur:
Ancak model hâlâ:
Üretimde halüsinasyonları tespit etmek genellikle otomatik kontroller ile insan değerlendirmesinin birleşimini gerektirir:
Evet. Daha büyük ve yeni modeller genellikle daha az halüsinasyon yapar, ama yine de yaparlar — ve genellikle daha ikna edici biçimlerde.
Ölçek arttıkça modeller:
Bu nedenle hataları görmek daha zor olabilir; iyileşme sıklığı azaltır ama hataların temel olasılığını ortadan kaldırmaz.
LLM'leri hataların ciddi zarar verebileceği durumlarda ana karar verici olarak kullanmaktan kaçının. Özellikle şunlar için tek başına güvenmeyin:
Bu alanlarda LLM'leri, en fazla, soruları çerçevelemek, seçenekleri üretmek veya taslaklar hazırlamak için kullanın; nihai kararlar mutlaka nitelikli insanlar ve doğrulanmış veriler tarafından alınmalı ve gözden geçirilmelidir.
Bu faktörler birlikte güvenli bir şekilde tahmin etmeyi doğal bir davranış haline getirir; halüsinasyonlar nadir bir hata değil, beklenen bir sonuçtur.
Bu önlemler halüsinasyonları tamamen ortadan kaldırmaz ama daha nadir, görülmesi daha kolay ve daha az zararlı hale getirir.
Bu yüzden RAG doğrulama, izleme ve kullanıcıya açık sınırlandırma ile birlikte kullanılmalıdır.
Tek bir yöntem mükemmel değildir; katmanlı değerlendirme en iyi sonucu verir.