OTUS : pourquoi les modèles de langage hallucinent et quelles mesures réduisent le risque d'erreurs

Галлюцинации языковых моделей — это не редкий сбой, а базовое свойство генеративного ИИ: система может звучать уверенно даже там, где фактов у неё нет. Для команд, которые встраивают LLM в продукт, поддержку, аналитику или внутренние процессы, это означает не просто неточность, а вполне конкретный операционный риск.

Откуда берётся ошибка

Языковая модель не проверяет истину так, как это делает человек или поисковая система. Её задача — предсказать наиболее вероятное продолжение текста на основе огромного массива данных и статистических связей между словами. Если в запросе не хватает контекста, формулировка двусмысленна или в обучающих данных мало надёжных примеров, модель всё равно стремится выдать связный ответ.

Отсюда и возникает эффект, который пользователи воспринимают как ложь: текст выглядит логичным, тон — уверенным, а факты могут быть выдуманными или смешанными между собой. Проблема усиливается в сценариях, где от модели ждут точных ссылок, цифр, юридических формулировок, медицинских рекомендаций или кода. В таких задачах LLM может не только перепутать источник, но и достроить недостающие детали по шаблону: придумать исследование, сослаться на несуществующий закон, назвать неверную версию API или предложить рабоче выглядящий, но небезопасный фрагмент программы.

Чем правдоподобнее ответ на поверхности, тем выше риск, что ошибка пройдёт дальше по процессу без проверки.

Почему мало дообучения

Интуитивная идея «давайте просто дообучим модель и уберём галлюцинации» работает лишь частично. Дообучение действительно помогает лучше вести себя в конкретном домене, соблюдать формат ответа и реже уходить в очевидную фантазию. Но оно не превращает модель в систему, которая знает только проверенные факты и умеет гарантированно останавливаться при нехватке данных.

Модель по‑прежнему оптимизируется под правдоподобный текст, а не под истинность каждого утверждения. Даже крупные и хорошо настроенные модели продолжают ошибаться на редких кейсах, свежих событиях, узкоспециализированных темах и длинных цепочках рассуждений. Чем больше шагов между вопросом и ответом, тем больше шансов, что в одном из звеньев появится неточное допущение.

Поэтому проблема не решается одной настройкой температуры, одним новым датасетом или магическим промптом. Нужна архитектура, в которой модель не остаётся единственным источником истины и не принимает критичные решения без внешней опоры.

Как снижать риск

На практике рабочий подход — не ждать идеального поведения от LLM, а строить вокруг неё защитные слои. Чем дороже ошибка для бизнеса, тем больше в пайплайне должно быть проверок, ограничений и явных правил отказа от ответа. Это меняет подход к внедрению: вместо вопроса как заставить модель не ошибаться никогда появляется другой — как сделать так, чтобы ошибка не стала инцидентом. И это уже вопрос дизайна системы, а не магии модели.

• Подключать retrieval и давать модели отвечать только по найденным документам Требовать ссылки на конкретные фрагменты данных, а не на абстрактные источники Разделять генерацию и валидацию: один шаг пишет ответ, другой проверяет факты и формат Ограничивать область задачи, чтобы модель не импровизировала за пределами домена Добавлять человеко‑в‑контур для юридических, финансовых, медицинских и production‑сценариев Отдельно важны мониторинг и тестирование. Команде нужны наборы проверочных кейсов, метрики по типам ошибок и журнал ситуаций, где модель отказалась отвечать или всё же дала неверный результат. Полезно сравнивать поведение LLM с обычными детерминированными правилами и смотреть, где автоматизация действительно ускоряет работу, а где создаёт скрытый риск. Если система пишет код, общается с клиентами или делает выводы по данным, ошибки надо разбирать так же системно, как баги в обычном продукте.

Что это значит Галлюцинации — не досадное исключение, а ограничение класса технологий.

Значит, выигрывают не те команды, которые слепо верят умному ответу, а те, кто проектирует LLM как вероятностный компонент с проверками, границами применения и понятной ценой ошибки.