Self-verification моделей — механизм, при котором система анализирует свой предварительный вывод, выявляет ошибки и вносит корректировки перед финальным ответом.
Определение
Self-verification — это подход, при котором модель выполняет внутреннюю проверку созданного ею вывода. Модель сначала генерирует промежуточный вариант ответа, а затем анализирует его через отдельный этап: выявляет несогласованности, логические сбои, пропуски и потенциальные ошибки.
Self-verification не требует внешней модели-критика. Проверка происходит внутри одного цикла — модель использует собственные механизмы анализа для улучшения результата перед выводом.
Как работает
Механизм строится на нескольких ключевых шагах:
- черновая генерация — создаётся предварительный ответ;
- внутренний анализ — модель оценивает логическую структуру и проверяет ключевые элементы;
- обнаружение ошибок — выявляются некорректные шаги, пропуски и слабые фрагменты;
- коррекция — модель обновляет черновой ответ с учётом найденных ошибок;
- финальный вывод — пользователю выдаётся уже откорректированный результат.
Self-verification может использовать разные внутренние инструменты:
- генерацию альтернативных вариантов и сравнение;
- внутренние метки и сигналы качества;
- проверку логической согласованности;
- формальные правила, встроенные в модель;
- мягкие фильтры, указывающие на нестабильные участки текста.
Важная особенность: self-verification работает до передачи ответа пользователю и не выводит промежуточные этапы.
Где применяется
- Сложные многошаговые задачи, где легко допустить логическую ошибку.
- Работа с длинными текстами и структурированными материалами.
- Проверка корректности перед инструментальными действиями.
- Диалоговые ассистенты, требующие устойчивых и последовательных ответов.
- Анализ данных и выводов, где важно избегать случайных искажений.
- Формирование итоговых решений в агентных пайплайнах.
Практические примеры использования
В задачах анализа документов модель может сначала сформировать черновой вывод, затем выполнять проверку: соответствует ли итог фактам, нет ли конфликтов, корректны ли численные значения. Итоговая версия учитывает найденные несоответствия.
В задачах программирования self-verification помогает обнаруживать ошибки в логике: модель проверяет собственный код, выявляет противоречия и исправляет фрагменты перед финальной версией.
В многошаговых сценариях self-verification снижает риск накопления ошибок: модель корректирует промежуточный результат, прежде чем передать его следующему агенту.
В диалоговых ассистентах механизм позволяет поддерживать устойчивое поведение: модель корректирует тональность, структуру или смысловые ошибки перед ответом.
Преимущества и ограничения
- Плюс: повышенная точность финального ответа.
- Плюс: снижение числа логических ошибок.
- Плюс: отсутствие необходимости в отдельной модели-проверяющем.
- Плюс: улучшенная устойчивость поведения в длинных цепочках задач.
- Минус: дополнительные вычисления, увеличивающие задержку.
- Минус: не всегда гарантирует исправление сложных ошибок.
- Минус: риск мягкой самоцензуры, если проверка слишком строгая.
- Минус: зависимость от встроенных критериев качества.
Связанные термины
- Self-reflection
- Internal critic
- Autonomous alignment
- Agentic workflows
- Error accumulation
- Model calibration
- Role conditioning