Как уменьшить галлюцинации у генеративных моделей ИИ

Краткое определение

Галлюцинация ИИ — это ситуация, когда модель генерирует фактически неверную, выдуманную или нерелевантную информацию. Простая формулировка: модель говорит уверенно, но ошибается.

Важно: галлюцинации не всегда означают «злонамеренность» — чаще это результат неопределённости, пробелов в данных или плохо сформулированного запроса.

Почему это важно

Галлюцинации подрывают доверие к системам ИИ и могут привести к ошибочным решениям в бизнесе, медицине, юриспруденции и других критичных областях. Контроль качества вывода — обязательный этап перед тем, как использовать результаты в продуктивной среде.

Основные техники снижения галлюцинаций

1. Формулируйте чёткие и конкретные подсказки

Чем более точный запрос, тем меньше свободы для модели «догадаться».

• Проблема: «Расскажи о собаках» даёт слишком широкий ответ. Модель заполняет пробелы догадками.
• Лучше: «Опиши физические характеристики и характер золотистого ретривера: рост, вес, тип шерсти, темперамент, склонности к обучению».

Примеры хороших подсказок:

• Укажите формат вывода: количество пунктов, длина абзацев, стиль (деловой, популярный).
• Укажите источники или границы времени: «по данным статей 2018–2022».

Важно: иногда стоит дать образец желаемого вывода — «приведи пример, как должен выглядеть ответ», и попросить модель следовать формату.

2. Используйте привязку к источнику или технику “согласно”

Привязка (grounding) ограничивает пространство утверждений и помогает проверить факты.

• Запрос: «Сформулируй определение мира согласно статье в Википедии: ссылка…»
• Запрос: «Опиши выводы исследований, указанных в Google Scholar: укажи ссылки и процитируй».

Это не гарантирует отсутствие ошибок, но даёт контрольную точку для валидации и помогает отличить мнение модели от утверждений, заимствованных из определённого источника.

Примечание: если источник сам ненадёжен, привязка лишь сохранит и воспроизведёт исходные ошибки — проверяйте источники.

3. Задавайте ограничения и правила

Правила ограничивают возможные варианты ответа и снижают вероятность нелогичных выводов.

Примеры ограничений:

• Формат: «Ответ в виде списка из 5 пунктов, каждый пункт не более 40 слов».
• Содержимое: «Не использовать статистику без ссылки на источник».
• Стиль: «Пиши как технический документ, избегай субъективных оценок».

Пример для творчества: вместо «напиши стих» — «напиши сонет из 14 строк, 10 слогов в строке, рифмовка ABBA ABBA CDCD CD».

Важно: строгие ограничения полезны для формальных задач; для творческих лучше комбинировать мягкие и жёсткие ограничения.

4. Разбейте задачу на шаги

Сложные вопросы часто ведут к ошибкам, когда модель пытается дать итог сразу. Разделение на этапы уменьшает нагрузку и даёт промежуточные проверки.

Последовательность обычно такая:

1. Собрать факты или варианты.
2. Оценить или классифицировать эти варианты.
3. Сформировать итоговый вывод с источниками и допущениями.

Например, вместо «Как лечить диабет?» спросите:

• «Какие существуют типы лечения диабета?»
• «Какие исследования сравнивают эффективность подходов и какие у них методологические ограничения?»
• «На основе этих исследований, какие рекомендации можно сделать для взрослых пациентов с типом 2 диабета?»

5. Назначьте роль модели

Ясная роль снижает вероятность «угадать» и задаёт тон вывода.

Примеры ролей:

• «Представь, что ты опытный научный редактор».
• «Действуй как юрист, подготовь сводку рисков».
• «Веди себя как преподаватель, объясни с примерами».

Важно: уточняйте уровень знаний роли — «уровень магистратуры», «опыт работы 10 лет» и т. п.

6. Добавляйте контекст и примеры

Контекст — это всё, что помогает модели правильно интерпретировать запрос: целевая аудитория, формат, тон, примеры.

Контекстные элементы:

• Ключевые слова и теги.
• Примеры желаемых и нежелательных ответов.
• Ограничения по аудитории: новичок, эксперт, менеджер.

Пример для обзора продукта: укажите модель, цену, основные фичи, ожидаемые сценарии использования и желаемую структуру обзора.

Примечание: добавляя контекст, не перегружайте подсказку лишними деталями — балансируйте полноту и краткость.

Практическая методология для создания надёжных подсказок

1. Определите цель и приоритеты вывода в одном предложении.
2. Уточните формат: тип ответа, длина, стиль, структура.
3. Задайте роль и уровень знаний модели.
4. Укажите источники или запросите привязку.
5. Добавьте минимально необходимый контекст и примеры.
6. Установите ограничения и критерии приёмки.
7. Выполните многоступенчатый запрос с контрольными точками.
8. Проверяйте и верифицируйте итоговый ответ вручную или автоматизированно.

Критерии приёмки

• Фактическая корректность проверена по указанным источникам.
• Ответ соответствует формату и длине.
• Нет необоснованных утверждений или статистики без источников.
• Присутствует список использованных источников и допущений.

Чек-листы и шаблоны

Чек-лист перед отправкой подсказки к модели:

• Я сформулировал цель в одном предложении.
• Указан формат вывода.
• Назначена роль и уровень знаний.
• Добавлен релевантный контекст и примеры.
• Установлены ограничения по содержанию.
• Определён план валидации результата.

Шаблон подсказки для отчёта:

Цель: <одно предложение>
Роль: <роль модели, уровень знаний>
Формат: <список пунктов / абзац / таблица>, длина <макс слов>
Источник: <список источников или 'по умолчанию'>
Контекст: <ключевые факты, целевая аудитория>
Ограничения: <что нельзя делать>
Критерии приёмки: <подсказки для проверки>
Запрос: <сам текст задания>

Ментальные модели и эвристики

• Разделяй и властвуй: разбивайте сложную задачу на независимые шаги.
• Минимально достаточная спецификация: указывайте ровно столько деталей, чтобы исключить двусмысленность.
• Контроль доверия: оценивайте выводы по доверенным источникам и метрикам.
• Фильтр против неподтверждённого содержания: требуйте ссылок для фактов.

Когда эти подходы не работают

• Данных источников нет или они противоречивы — привязка просто отразит противоречия.
• Задачи, требующие интуиции или предсказания будущего, всегда несут высокий риск ошибок.
• Непредвиденное поведение может возникнуть у плохо дообученных или устаревших моделей.

Тесты и критерии приёмки

Набор тестов для проверки надежности:

• Тест на повторяемость: одинаковая подсказка даёт сопоставимые ответы.
• Тест на привязку: модель корректно ссылается на указанный источник.
• Тест на устойчивость к шуму: небольшие изменения в контексте не приводят к существенным противоречиям.
• Тест на выдумывание: модель не добавляет фактов без источников.

Критерии приёмки для автоматизации

• Доля утверждений со ссылками ≥ X% (вручную определяете X).
• Количество прямых ошибок на N проверяемых фактов = 0.
• Соответствие формату: 100%.

Роль-based чек-лист для разных команд

Для продакт-менеджера:

• Указать целевую аудиторию и бизнес-метрики.
• Определить допустимые риски.

Для инженера данных:

• Указать источник данных и формат ответа.
• Добавить примеры входных данных и ожидаемые поля.

Для контент-редактора:

• Уточнить стиль, тон и нежелательные фразы.
• Подготовить набор примеров хороших/плохих ответов.

Дерево решений для выбора стратегии работы с подсказками

flowchart TD
  A[Нужен быстрый ответ?] -->|Да| B[Простая подсказка с форматом]
  A -->|Нет| C[Сложная задача]
  C --> D{Есть надёжные источники?}
  D -->|Да| E[Привязать к источникам и указать валидацию]
  D -->|Нет| F[Собрать источники вручную и провести обзор]
  E --> G{Требуется высокая точность?}
  F --> G
  G -->|Да| H[Разбить на шаги и применить тесты]
  G -->|Нет| I[Ограничения по формату и стиль]
  H --> J[Верификация и ревью человеком]
  I --> K[Автоматическая публикация с мониторингом]

Риски и смягчение

Риски:

• Пассивное принятие вывода модели без проверки.
• Утечка неверной информации в публичные материалы.
• Чрезмерная зависимость от специфичных версий модели.

Митигаторы:

• Обязательная ручная валидация для критичных решений.
• Логирование версий модели и подсказок.
• Регулярное обновление источников знаний.

Быстрый план внедрения (roadmap)

1. Создать стандартизованный шаблон подсказок для команды.
2. Обучить сотрудников базовым приёмам привязки и разбивки задач.
3. Внедрить тестовую среду с проверкой вывода и метриками качества.
4. Автоматизировать проверку базовых критериев и логирование.
5. Запустить ревью перед публикацией критичных материалов.

Заключение

Контроль галлюцинаций — это сочетание ясных подсказок, привязки к источникам, правил и процессов проверки. Ни одна техника не исключает ошибку на 100%, поэтому важно комбинировать автоматизацию и человеческий контроль.

Важно: всегда документируйте версию модели, использованные подсказки и источники для последующего аудита.

Часто задаваемые вопросы

Можно ли полностью устранить галлюцинации?

Нельзя гарантировать полное устранение, но можно существенно снизить их вероятность с помощью описанных практик и проверки.

Как быстро проверить факты, если много ответов?

Выберите автоматические провайдеры верификации для структурируемых фактов и сочетайте с семантическим поиском по доверенным корпусам.

Какие инструменты помогают автоматизировать проверку?

Инструменты проверки фактов, семантический поиск, системы контроля версий подсказок и логирования могут снизить ручную работу.