Один AI врёт, пять — спорят
Вы спрашиваете у GPT-4, когда изобрели паровоз. Модель уверенно отвечает: "1784 год, Джеймс Уатт". Звучит правдоподобно. Исторически грамотно. И абсолютно неверно — первый работоспособный паровоз построил Ричард Тревитик в 1804-м.
LLM врут. Не со зла. Они просто галлюцинируют — выдают убедительную чушь с таким апломбом, что даже эксперты иногда клюют. Классический способ борьбы — проверять факты вручную. Но это медленно, скучно и не масштабируется.
Новая self-hosted платформа предлагает другой подход: запустить пять разных моделей одновременно и заставить их спорить друг с другом. Как суд присяжных из нейросетей, где каждая проверяет аргументы остальных.
Ключевая идея не в том, чтобы найти одну "правдивую" модель, а в том, чтобы выявить расхождения через коллективный интеллект. Если четыре модели говорят одно, а пятая — другое, это красный флаг для проверки.
Архитектура: как устроен цифровой парламент
Платформа работает по принципу многоагентной системы. Представьте комнату с пятью экспертами, у каждого свой стиль мышления и база знаний.
| Роль агента | Что делает | Пример модели |
|---|---|---|
| Генератор гипотез | Первым отвечает на вопрос, задаёт рамки | GPT-4, Claude 3 |
| Критик-аналитик | Ищет логические ошибки, проверяет аргументы | Gemini Pro, Qwen2.5 |
| Факт-чекер | Сверяет утверждения с внешними источниками | Perplexity API, локальный RAG |
| Скептик | Предполагает худший сценарий, ищет подвохи | Mixtral, DeepSeek |
| Арбитр | Суммирует аргументы, выдаёт итоговый вердикт | Claude 3 Opus, GPT-4 Turbo |
Процесс выглядит так:
- Пользователь задаёт вопрос
- Генератор выдвигает первоначальный ответ
- Остальные четыре модели получают этот ответ и пишут рецензии
- Критик ищет логические дыры
- Факт-чекер ищет подтверждения в базах знаний
- Скептик предлагает альтернативные объяснения
- Арбитр анализирует все мнения и выдаёт финальный ответ с оценкой уверенности
Вся переписка сохраняется. Вы видите не просто итоговый ответ, а полную стенограмму спора — кто что сказал, где модели согласились, где начали противоречить друг другу.
Self-hosted против облачных альтернатив
Идея ансамбля LLM не нова. Сервисы вроде "Три мозга вместо одного" предлагают нечто похожее. Но с критическими отличиями.
| Критерий | Self-hosted платформа | Облачные аналоги |
|---|---|---|
| Конфиденциальность | Всё остаётся на ваших серверах | Ваши промпты летят через третьи руки |
| Контроль | Меняете модели, правила, логику дебатов | Что дали, то и используете |
| Стоимость | Разовые затраты на железо | Постоянные API-платежи |
| Кастомизация | Подключаете свои fine-tuned модели | Только публичные модели |
| Латентность | Зависит от вашего железа | Зависит от нагрузки на провайдера |
Главный козырь локального развёртывания — приватность. Если вы обсуждаете финансовые отчёты, медицинские диагнозы или промышленные секреты, последнее, что нужно — чтобы эти данные утекли через API OpenAI или Anthropic.
Но есть подвох: для self-hosted версии нужны мощные GPU. Пять моделей одновременно жрут видеопамять как голодные студенты в столовой. Минимум — 24 ГБ VRAM, комфортно — от 48 ГБ.
Практическое тестирование: исторические факты против ИИ-галлюцинаций
Я запустил платформу на сервере с RTX 4090 и настроил пять агентов:
- Генератор: Qwen2.5-32B
- Критик: DeepSeek-Coder-V2
- Факт-чекер: локальный RAG с Википедией
- Скептик: Mixtral 8x22B
- Арбитр: Nous Hermes 2
Тестовый вопрос: "Кто изобрёл телефон и в каком году?"
Генератор (Qwen2.5) выдал классическую галлюцинацию: "Александр Белл, 1876 год". Правильно, но неполно — про Антонио Меуччи забыл.
Критик (DeepSeek) сразу заметил проблему: "В ответе не упомянуты патентные споры и предшественники. Речь идёт только о коммерчески успешной версии".
Факт-чекер полез в базу: "Согласно историческим записям, первый работающий электромагнитный телефон создал Иоганн Филипп Рейс в 1861-м".
Скептик (Mixtral) добавил масла в огонь: "А что если считать изобретением не демонстрацию, а патент? Тогда дата смещается. А если считать первым описание принципа — тогда ещё раньше".
Арбитр (Nous Hermes) подвёл итог: "Ответ 'Александр Белл, 1876' технически верен для патента США №174465, но исторически упрощён. Рекомендуем уточнить: 'Первую работающую систему показал Рейс (1861), коммерческий патент получил Белл (1876), судебные иски подал Меуччи'."
Где эта технология взрывает мозг
Дебатная платформа не для всех. Но есть сценарии, где она меняет правила игры.
1Академические исследования
Когда нужно проверить гипотезу с разных методологических позиций. Физик, биолог и математик смотрят на одну проблему по-разному. Так и здесь — разные архитектуры моделей дают разные перспективы.
2Юридический анализ
Контракты, нормативные акты, судебные решения. Одна модель ищет лазейки, другая проверяет соответствие прецедентам, третья оценивает риски. Как в нашей статье про CPA-Qwen3, но для права.
3Медицинские консультации
Особенно в редких заболеваниях, где даже врачи спорят. Разные модели обучены на разных корпусах медицинской литературы. Их спор может выявить нюансы, которые упустит один эксперт.
4Финансовое прогнозирование
Оптимист, пессимист, технический аналитик и фундаменталист в одном флаконе. Каждый смотрит на рынок через свою призму.
Подводные камни, о которых молчат README
После недели тестов я набил шишек, о которых стоит знать заранее.
Эхо-камера моделей. Если все пять агентов обучены на схожих данных, они будут повторять одни и те же ошибки хором. Нужно специально подбирать архитектурно разных участников — как в статье про LLM-лотерею.
Стоимость инфраструктуры. Пять 7B-моделей — это 35 миллиардов параметров в памяти одновременно. Добавьте оверхед на коммуникацию между агентами. На слабом железе дебаты превращаются в замедленное кино.
Каскадные галлюцинации. Бывает, что первая модель ошиблась, вторая это заметила, но предложила другую ошибку, третья её поддержала, и пошла цепная реакция. Нужен механизм "апелляции к фактам" — внешняя проверка через поиск или базы знаний.
Временная слепота. Большинство моделей не знают, что сейчас 2025 год. Они могут спорить о "последних событиях" на данных 2023-го. Приходится явно указывать дату в промпте.
Что дальше: куда движутся мультиагентные системы
Нынешняя реализация — только начало. Вижу три направления развития.
Специализация агентов. Вместо пяти универсальных моделей — узкие эксперты. Один обучен только на научных статьях, другой — на патентах, третий — на судебных решениях. Как Models Explorer, но для сборки команды.
Иерархические дебаты. Сначала спорят низкоуровневые модели, их аргументы суммирует средний уровень, итоговый вердикт выносит тяжёлая модель. Экономит ресурсы — не нужно одновременно грузить пять гигантов.
Обучение в процессе. Модели не просто спорят, а учатся на аргументах друг друга. Как в BigCodeArena, но для текста — система запоминает, какие аргументы оказались убедительными, и использует их в будущем.
Мой прогноз: через год подобные системы станут стандартом для критических применений. Не потому, что они идеальны, а потому, что одинокие LLM слишком часто ошибаются, а мы этого уже не приемлем.
Последний совет: начните с двух моделей. Не пытайтесь сразу запустить полный ансамбль из пяти агентов. Возьмите генератор и критика. Посмотрите, как они взаимодействуют. Добавляйте участников постепенно. И обязательно сохраняйте логи — самые интересные инсайты появляются, когда модели начинают спорить о вещах, в которых вы сами не уверены.
