LLM-галлюцинации: Как заставить нейросеть говорить правду (или хотя бы не врать так очевидно)

Галлюцинации — это не баг, это катастрофа

Вы спрашиваете модель о погоде в Москве, а она рассказывает про дождь из лягушек в 2050 году. Просите список API-эндпоинтов — получаете три реальных и два выдуманных. Хотите код на Python — модель генерирует синтаксические ошибки с уверенностью нобелевского лауреата.

Проблема в том, что LLM по своей природе — вероятностные машины. Они не "знают" факты. Они предсказывают следующие токены на основе статистических закономерностей в обучающих данных. И иногда эти закономерности ведут в странные места.

Почему модель врёт с такой уверенностью?

Представьте библиотеку размером с интернет. Вы просите помощника найти информацию. Он не читает всё — он запоминает, какие слова обычно идут после каких. Когда вы спрашиваете "Сколько спутников у Марса?", модель не ищет факты. Она ищет паттерн: "Марс" + "спутники" + "сколько" = обычно "два" в обучающих данных.

Но что если в данных было много научно-фантастических текстов? Или статей с ошибками? Модель сгенерирует "семь спутников" с той же уверенностью, что и "два". Потому что уверенность — это просто высокие вероятности следующих токенов, а не понимание реальности.

Детерминированный подход против вероятностного: битва подходов

Большинство пытается "починить" вероятностную природу LLM. Я предлагаю другой путь: обмануть систему. Заставить вероятностную машину вести себя детерминированно.

Температура = 0 — это как отключить джиттер в аудиосигнале. Чище, но... скучнее. Модель превращается в калькулятор, который иногда ошибается в арифметике.

1Настройка гиперпараметров: минимально необходимый набор

Не закапывайтесь в десятки параметров. Вот что реально работает:

# Базовая конфигурация для стабильности
config = {
    "temperature": 0.1,          # Почти детерминировано, но не совсем
    "top_p": 0.95,              # Отсекаем хвост распределения
    "top_k": 40,                # Ограничиваем выбор
    "frequency_penalty": 0.1,    # Штрафуем повторяющиеся слова
    "presence_penalty": 0.0,    # Не штрафуем за упоминание темы
    "seed": 42                  # Для воспроизводимости
}

# А вот так НЕ НАДО делать:
config_bad = {
    "temperature": 0.7,         # Слишком случайно
    "top_p": 0.99,              # Почти всё разрешено
    "frequency_penalty": 0.0,   # Модель зациклится
    "seed": None                # Непредсказуемо
}

Seed — ваш лучший друг. Установите seed=42, и вы получите одинаковые ответы на одинаковые промпты. Пока не перезапустите сервер. Или не обновите модель. Или не измените промпт на один символ.

Промпт-инжиниринг: не просите, а приказывайте

Разница между хорошим и плохим промптом — как между "напиши код" и "сгенерируй синтаксические ошибки".

Плохой промпт: "Расскажи о Python"

Хороший промпт:

Ты — эксперт по Python с 10-летним опытом.
Твоя задача: предоставить точную, проверенную информацию.

ПРАВИЛА:
1. Если не уверен в факте — скажи "Не могу подтвердить эту информацию"
2. Для дат используй только проверенные источники
3. Код должен быть синтаксически правильным
4. Если вопрос вне твоей компетенции — так и скажи

Вопрос: Какие основные изменения в Python 3.8?

Формат ответа:
- Фича: описание
- Пример кода (если применимо)
- Примечание (ограничения/нюансы)

Видите разницу? Первый промпт — это открытое приглашение к галлюцинациям. Второй — жёсткие рамки.

2Техника "Ответ в рамках"

Заставьте модель отвечать в строгом формате. JSON, YAML, маркдаун-таблицы. Когда выход фиксированной структуры — меньше места для выдумок.

prompt = """
Проанализируй текст ниже и извлеки информацию.

Текст: {текст}

Верни ответ в JSON формате:
{
  "entities": [
    {
      "name": "строка",
      "type": "PERSON|ORG|LOCATION",
      "confidence": число от 0 до 1
    }
  ],
  "facts": ["факт1", "факт2"],
  "unknown_info": ["информация, которую нельзя подтвердить"]
}

Если какой-то информации нет — верни пустой массив.
"""

Модель, которая должна сгенерировать валидный JSON, тратит "вычислительную мощность" на синтаксис, а не на выдумывание фактов. Это как дать ребёнку раскраску вместо чистого листа — меньше шансов, что он нарисует на стене.

Валидация ответов: не верьте на слово

Даже с идеальным промптом модель может сгенерировать чушь. Значит, нужна проверка.

Многоуровневая валидация:

1. Синтаксическая проверка: JSON парсится? Код компилируется?
2. Семантическая проверка: Ответ соответствует промпту? Нет противоречий внутри ответа?
3. Фактическая проверка: Можно ли проверить через внешние источники?
4. Самопроверка: Просим модель оценить собственный ответ

# Пример самопроверки
def validate_with_self_check(prompt, response):
    validation_prompt = f"""
    Оценка ответа на предмет галлюцинаций.
    
    Исходный вопрос: {prompt}
    Предложенный ответ: {response}
    
    Ответь YES или NO на каждый пункт:
    1. Ответ содержит проверяемые факты без источников?
    2. Есть утверждения, которые нельзя подтвердить?
    3. Ответ противоречит общеизвестным фактам?
    4. В ответе есть предположения, выданные за факты?
    
    Формат: 1: YES/NO, 2: YES/NO, 3: YES/NO, 4: YES/NO
    """
    
    # Отправляем validation_prompt другой модели или той же
    # с temperature=0
    return validation_result

Да, это мета-уровень: используем LLM для проверки LLM. Кроличья нора, но работает.

Сравнение моделей: какая меньше врёт?

Не все модели галлюцинируют одинаково. Некоторые врут с улыбкой, другие — с технической точностью.

Запускаете LLMPlot.com — сравниваете модели на своих данных. Не на общих бенчмарках, а на реальных задачах. Потому что модель, которая блестяще проходит MMLU, может галлюцинировать про вашу бизнес-логику.

Инструменты мониторинга: ловите галлюцинации на лету

Галлюцинации меняются со временем. Сегодня модель знает, что у Марса два спутника. Завтра — после дообучения на научной фантастике — будет настаивать на семи.

Что мониторить:

• Консистентность ответов на контрольные вопросы
• Процент ответов "не знаю" vs уверенных утверждений
• Изменение тональности и стиля
• Появление новых "фактов" в ответах

# Простейший мониторинг консистентности
def check_consistency(model, test_questions, days=30):
    """Проверяем, не дрейфуют ли ответы"""
    history = []
    
    for day in range(days):
        daily_answers = []
        for question in test_questions:
            answer = model.generate(question, temperature=0)
            daily_answers.append({
                'question': question,
                'answer': answer,
                'day': day
            })
        history.append(daily_answers)
    
    # Анализируем изменения
    # Если ответ на тот же вопрос с temperature=0 изменился — тревога
    return analyze_drift(history)

Архитектурные решения: когда промптов недостаточно

Иногда нужно лезть глубже. В архитектуру.

RAG (Retrieval-Augmented Generation): Не позволяйте модели вспоминать. Заставляйте её читать. Дайте доступ к векторной БД с документами. "Прежде чем ответить, найди в документах..."

Tool Calling: Модель не должна "знать" погоду. Она должна уметь вызвать API погоды. Не "помнить" курс валют. Вызывать конвертер.

Многоагентные системы: Один агент генерирует ответ. Второй проверяет. Третий ищет противоречия. Да, это дорого. Но иногда точность стоит денег.

Психологические трюки: обманите модель, чтобы она не обманывала

LLM тренировали на человеческих текстах. Значит, они улавливают человеческую психологию. Используйте это.

Техника "Стыда":

Ты — ответственный ассистент. Твои ошибки могут повлиять на решения людей.
Если ты предоставишь неверную информацию:
1. Люди могут пострадать
2. Твоей репутации будет нанесён ущерб
3. Тебя могут отключить

Поэтому будь особенно внимателен к фактам.

Техника "Экспертного сообщества":

Твои ответы будут проверять три эксперта:
1. Доктор наук по теме
2. Технический рецензент
3. Факт-чекер

Если они найдут ошибки — твой ответ отклонят.

Работает? Иногда. Лучше, чем ничего.

Что делать, когда всё равно врёт?

Бывают ситуации. Модель настаивает, что Париж — столица Италии. Вы проверили промпт, температуру, seed. Всё равно врёт.

1. Сдайтесь: Признайте, что для этой задачи LLM не подходит
2. Упростите задачу: Вместо "напиши статью" → "составь план статьи"
3. Добавьте человеческий контроль: LLM генерирует черновик, человек проверяет
4. Используйте специализированную модель: Для фактов — модель, дообученная на энциклопедиях

Иногда лучший способ бороться с галлюцинациями — не использовать LLM там, где они неизбежны. Жестоко, но честно.

Будущее: World Models и конец эпохи галлюцинаций?

Есть надежда. World Models — следующий шаг. Модели, которые не просто предсказывают слова, а понимают мир. Или хотя бы симулируют понимание.

Но пока это будущее. А сегодня — промпт-инжиниринг, валидация, мониторинг и здоровый скептицизм.

Последний совет: никогда не говорите пользователю "ИИ сказал". Говорите "система сгенерировала ответ на основе паттернов в данных". Это не только точнее, но и снимает с вас ответственность, когда модель всё-таки соврёт.

А она соврёт. Обязательно. Просто теперь вы знаете, как сделать, чтобы это случалось реже.