hallucination — это системные ошибки генерации, при которых модель уверенно выдаёт несоответствующие действительности сведения, опираясь на статистические паттерны вместо реальных фактов.
Определение
Под hallucination понимают ситуацию, когда модель производит корректно оформленный, логичный на вид текст, который не соответствует данным, отсутствует в источниках или противоречит фактам. Это не случайная опечатка, а результат статистической природы LLM: модель прогнозирует вероятные токены, даже если в контексте нет подтверждённой информации.
Галлюцинациипроявляется в нескольких формах: выдуманные факты, несуществующие документы, неверные ссылки, ложные объяснения, ошибки в логике цепочек рассуждений и фантазийные детали при мультимодальной генерации. Проблема масштабируется с ростом сложности запросов и длины контекстного окна.
Как работает
Механизм галлюцинациями связан с вероятностной природой обучения. Модель, обученная на больших текстовых корпусах, формирует распределения токенов, но не обладает встроенной верификацией фактов. На этапе генерации:
- модель не проверяет утверждение на истинность;
- она подбирает токены, которые статистически согласуются с контекстом;
- модель может создавать уверенные, но неверные объяснения для сложных или неоднозначных запросов;
- длинные цепочки reasoning часто усиливают накопление ошибок;
- мультимодальные модели могут добавлять лишние детали, если визуальные признаки интерпретированы с ошибками.
Дополнительные причины:
- недостаток знаний в корпусе обучения;
- некачественные или противоречивые данные;
- ошибки в fine-tuning, особенно при обучении на synthetic data;
- агрессивные параметры генерации (temperature, top-p);
- длинные запросы с потерей внимания на важные фрагменты;
- расширенные контексты, где self-attention распределяет вес неравномерно.
Где применяется
- Диалоговые LLM: корректная работа зависит от минимизации галлюцинациями в ответах.
- Корпоративные ассистенты: важна точность при вопросах о регламентах, инструкциях и документах.
- Кодовые модели: ошибка в рассуждении приводит к неверным участкам кода.
- RAG-системы: механизм уменьшает галлюцинациями за счёт подмешивания исходных фактов.
- ASR/TTS-пайплайны: генеративные блоки могут добавлять лишние слова или неверные интерпретации.
- Мультимодальные модели: ошибки в интерпретации изображений или аудио могут приводить к ложным выводам.
Практические примеры использования
В диалоговых сервисах модель может уверенно выдать ссылку на документ, которого не существует. Это типичный hallucination: модель комбинирует знакомые структуры, создавая правдоподобный, но неверный результат.
В корпоративных ассистентах hallucination проявляется в создании псевдо-инструкций: модель формирует структуру регламента, которой нет в базе. Поэтому в промышленной среде применяют RAG, чтобы ограничить выводы моделью доступными документами.
Кодовые модели могут придумать функции или методы API, которых нет. Такая ошибка особенно опасна при генерации инфраструктурного кода: модель уверенно формирует невалидные вызовы библиотек.
В обучении моделей hallucination возникает, если synthetic data содержит неточные или ошибочные примеры. Fine-tuning на такой выборке усиливает эффект. В крупных LLM-пайплайнах это контролируют автоматическими тестами consistency и валидацией данных.
В мультимодальных системах hallucination выражается в неверных деталях изображения: модель может добавить предметы, которых нет на фото, неверно интерпретировать эмоции или контекст. Такие ошибки критичны при анализе документов, сканов или объектов.
Преимущества и ограничения
- Плюс: понимание механизма hallucination позволяет строить устойчивые LLM-пайплайны.
- Плюс: контролируемые фильтры и guardrails снижают риск критических ошибок.
- Плюс: RAG-подход уменьшает вероятность выдуманных фактов.
- Минус: модель изначально не умеет проверять факты, если этого нет в архитектуре.
- Минус: fine-tuning может усиливать ошибки, если данные размечены неточно.
- Минус: сложные reasoning-задачи повышают риск накопления ошибок.
- Минус: долгие запросы и большие контексты увеличивают вероятность искажения информации.
Связанные термины
- RAG
- Self-attention
- Safety guardrails
- Toxicity detection
- Consistency evaluation
- Instruction tuning
- Synthetic data
- Reasoning chain
- Prompt engineering