Иллюзии машин: Как понять и обуздать «галлюцинации» больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает математический подход к анализу и смягчению проблемы «галлюцинаций» — ложных утверждений, генерируемых современными нейросетевыми языковыми моделями.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В работе представлена математически обоснованная структура для оценки неопределенности, использования позиционных вложений и применения методов контрастивной декодировки для повышения достоверности генерируемого текста.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), они склонны к генерации правдоподобных, но фактически неверных утверждений — так называемым галлюцинациям. В работе «Математический анализ динамики галлюцинаций в больших языковых моделях: количественная оценка неопределенности, расширенное декодирование и принципиальное смягчение» предложен математически обоснованный подход к пониманию, измерению и смягчению этих галлюцинаций, основанный на вероятностном моделировании и анализе неопределенности. Предложенный фреймворк, включающий новые метрики неопределенности и стратегии, такие как контрастное декодирование и дополнение поисковой информацией, позволяет повысить надежность и достоверность LLM. Способны ли эти методы обеспечить принципиально новый уровень доверия к генерируемым языковыми моделями ответам?

Иллюзия Реальности: Природа Галлюцинаций в Языковых Моделях

Несмотря на впечатляющие возможности, большие языковые модели часто генерируют фактические неточности, что получило название “галлюцинаций”. Этот феномен возникает из-за принципа авторегрессивной генерации, когда каждое следующее слово предсказывается на основе предыдущих, что может привести к накоплению ошибок и отходу от реальных фактов. В результате модель может выдавать правдоподобно звучащую, но ложную информацию, что серьезно ограничивает её применение в областях, требующих высокой точности и достоверности. Понимание механизмов возникновения галлюцинаций является ключевой задачей для повышения надежности и полезности этих мощных инструментов искусственного интеллекта.

Суть проблемы галлюцинаций в больших языковых моделях кроется в их авторегрессивной природе генерации текста. Модель предсказывает следующее слово, основываясь на предыдущих, формируя последовательность постепенно. Любая незначительная ошибка на ранних этапах этого процесса может накапливаться и распространяться по всей сгенерированной последовательности, приводя к появлению фактических неточностей или противоречий. Этот эффект, подобный снежному кому, снижает надежность и достоверность выдаваемого текста, поскольку даже небольшое отклонение от истины может быть усилено в процессе генерации, что делает выявление и исправление галлюцинаций сложной задачей для разработчиков и пользователей.

Явление «галлюцинаций» в больших языковых моделях проявляется в двух основных формах. Внутритекстовые нестыковки, или внутренние галлюцинации, возникают, когда модель генерирует утверждения, противоречащие предоставленному контексту или предыдущим частям сгенерированного текста. Это может выражаться в логических противоречиях или непоследовательности в повествовании. В то же время, внешние галлюцинации представляют собой конфликт с общепринятыми фактами и знаниями, существующими вне входных данных. Модель может, например, предоставить неверную дату исторического события или ошибочно описать научный факт. Оба типа галлюцинаций подрывают доверие к генерируемому контенту и требуют разработки эффективных методов обнаружения и смягчения этих ошибок.

Количественная Оценка Неопределенности Модели

Ключевым аспектом снижения вероятности галлюцинаций в больших языковых моделях является количественная оценка неопределенности, присущей их предсказаниям. Выделяют различные типы неопределенности, включая эпистемическую, связанную с недостатком знаний, и семантическую, отражающую разнообразие возможных продолжений. Оценка неопределенности позволяет модели не только генерировать текст, но и сигнализировать о степени своей уверенности в предсказаниях, что критически важно для приложений, требующих высокой надежности и предсказуемости, и позволяет применять стратегии снижения риска при принятии решений на основе сгенерированного текста. Методы количественной оценки включают в себя, например, вычисление дисперсии предсказаний, а также использование энтропийных мер для оценки разнообразия возможных вариантов.

Эпистемическая неопределенность, возникающая из-за недостатка знаний модели, может быть оценена с использованием методов, таких как Монте-Карло Дропаут. В рамках данной работы предлагается количественная оценка этой неопределенности посредством дисперсионных членов, в частности, $σ_{epi}^2(x_t)$. Этот показатель отражает вариативность предсказаний модели при многократном прохождении одного и того же входного вектора $x_t$ с включенным случайным отключением нейронов (Dropout). Высокое значение $σ_{epi}^2(x_t)$ указывает на значительную эпистемическую неопределенность, то есть модель недостаточно уверена в своем предсказании из-за ограниченности обучающих данных или неспособности обобщить на данный вход.

Семантическая неопределенность, отражающая разнообразие возможных продолжений текста, может быть измерена с помощью Kernel Language Entropy (KLE), обозначаемого как $S(ρ)$. В отличие от оценки на основе вероятностей отдельных токенов, KLE предоставляет более тонкую оценку, учитывая распределение вероятностей по всему пространству возможных продолжений. KLE вычисляет энтропию ядра, которое оценивает близость между различными продолжениями, позволяя количественно оценить разнообразие и сложность семантической неопределенности. Использование KLE позволяет лучше понимать, насколько уверенна модель в предсказании конкретного продолжения, учитывая все возможные альтернативы.

В архитектуре Transformer синусоидальные позиционные вложения могут модулировать неопределенность, оказывая влияние на фазу позиции токена. Предложенная схема использует величины $sin^2(ϕt)$ и $cos^2(ϕt)$ для установления связи между неопределенностью и позицией токена. Это позволяет учитывать, что неопределенность модели может варьироваться в зависимости от позиции токена в последовательности, обеспечивая более гранулярную оценку, чем просто глобальное измерение неопределенности. Использование этих тригонометрических функций позволяет моделировать влияние позиции на распределение вероятностей предсказаний.

Стратегии Смягчения Галлюцинаций

Для снижения частоты возникновения галлюцинаций в больших языковых моделях (LLM) применяются различные методы. К ним относятся методы, основанные на извлечении информации из внешних источников (Retrieval-Augmented Generation), которые позволяют “заземлить” ответы модели и снизить вероятность генерации ложных утверждений. Также используются подходы, предусматривающие штраф за генерацию неверной информации в процессе обучения (Factuality-Aware Training), и механизмы отказа от ответа, когда модель не уверена в своей способности предоставить корректный результат или не располагает достаточными доказательствами для его генерации. Комбинация этих техник позволяет значительно повысить надежность и достоверность генерируемого текста.

Метод генерации с расширенным поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG) снижает вероятность генерации ложных утверждений за счет использования внешних источников знаний. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на параметры, полученные в процессе обучения, RAG сначала извлекает релевантную информацию из внешних баз данных или документов. Эта извлеченная информация затем используется в качестве контекста при генерации ответа, что позволяет модели основывать свои утверждения на проверенных фактах и снижает риск галлюцинаций. Эффективность RAG напрямую зависит от качества и релевантности извлеченных данных, а также от способности модели эффективно интегрировать этот контекст в генерируемый текст.

Обучение с учетом фактической точности (Factuality-Aware Training) представляет собой метод, при котором в процессе обучения большой языковой модели (LLM) вводятся штрафные санкции за генерацию ложной или неточной информации. Это достигается путем использования функций потерь, которые явно оценивают и наказывают выходные данные, противоречащие установленным фактам или проверенным источникам знаний. В процессе обучения модель сравнивается с базой фактов, и за каждое отклонение от истины начисляется штраф, что побуждает ее генерировать более правдоподобные и обоснованные ответы. Такой подход способствует повышению надежности и достоверности генерируемого текста, снижая вероятность «галлюцинаций» и дезинформации.

Механизмы воздержания позволяют языковой модели отказаться от генерации ответа в ситуациях высокой неопределенности или недостатка доказательств. Данный подход реализуется путем оценки уверенности модели в сгенерированном тексте; если уровень уверенности опускается ниже заданного порога, модель возвращает специальный сигнал, указывающий на невозможность предоставления достоверного ответа. Это позволяет избежать генерации ложной или недостоверной информации, особенно в областях, где точность критически важна. Реализация может включать использование вероятностных оценок или других метрик для определения степени уверенности модели.

Оценка и Уточнение Калибровки Модели

Калибровка, представляющая собой соответствие между уверенностью модели в своих прогнозах и фактической точностью этих прогнозов, играет ключевую роль в принятии надежных решений. Несоответствие между уверенностью и точностью может приводить к серьезным ошибкам, особенно в критически важных областях, таких как медицина или финансы. Модель, демонстрирующая хорошую калибровку, не только точно предсказывает результаты, но и адекватно оценивает степень своей уверенности в этих предсказаниях, что позволяет пользователям правильно интерпретировать и использовать предоставляемую информацию. По сути, калибровка обеспечивает основу для доверия к модели и ее способности принимать обоснованные решения, а ее отсутствие может подорвать даже самые точные прогнозы, если уверенность в них необоснованно высока или занижена.

Современные языковые модели всё чаще используют методы самооценки и самосогласования для повышения достоверности своих ответов. Этот подход позволяет модели критически анализировать собственные результаты, выявляя потенциальные ошибки или неточности. В процессе самооценки модель оценивает вероятность правильности ответа, а затем, при необходимости, использует самосогласование для уточнения или переформулировки ответа на основе внутренней логики и знаний. Такой механизм позволяет значительно улучшить качество генерируемого текста, сделав его более согласованным, точным и соответствующим ожиданиям пользователя. В результате, модель способна не только предоставлять информацию, но и демонстрировать осознание собственной уверенности в её корректности, что является важным шагом к созданию по-настоящему надежных и заслуживающих доверия систем искусственного интеллекта.

Оценка калибровки модели, то есть соответствия между уверенностью модели и ее фактической точностью, требует количественного измерения степени расхождения. Для этого используется показатель — ожидаемая ошибка калибровки (ECE). Данный показатель позволяет численно оценить, насколько предсказания модели отличаются от реальных вероятностей. Предложенная в работе методика направлена на снижение ECE путем усовершенствования оценки неопределенности. В частности, улучшенная оценка неопределенности позволяет модели более адекватно оценивать собственные ошибки, что приводит к более точным и надежным предсказаниям. Таким образом, минимизация $ECE$ является ключевым шагом к построению более доверительных и эффективных языковых моделей.

Постоянная оценка и усовершенствование калибровки больших языковых моделей (LLM) является ключевым фактором для повышения их надежности и предсказуемости. Неоткалиброванная модель может демонстрировать чрезмерную уверенность в неверных ответах или, наоборот, проявлять неуверенность в правильных, что критически важно в приложениях, требующих высокой точности и ответственности. Процесс непрерывной оценки позволяет выявлять систематические ошибки в оценке неопределенности, а последующая калибровка — корректировать прогнозы модели, приводя их в соответствие с фактической точностью. Таким образом, достигается не только повышение качества принимаемых решений, но и укрепление доверия к системам искусственного интеллекта, что особенно важно для их широкого внедрения в различные сферы деятельности.

Исследование, представленное в статье, стремится к математической строгости в анализе феномена галлюцинаций в больших языковых моделях. Оно подчеркивает необходимость количественной оценки неопределенности, что позволяет более точно оценивать достоверность генерируемых текстов. В этой связи, слова Барбары Лисков особенно актуальны: «Программы должны быть спроектированы так, чтобы изменения в одной части не приводили к неожиданным последствиям в других». Эта мысль напрямую соотносится с идеей предсказуемости и контролируемости, которую авторы стремятся достичь, внедряя методы, такие как контрастное декодирование и аугментация извлечением, для снижения вероятности генерации фактических неточностей. Учет позиционных вложений также способствует повышению надежности и согласованности генерируемого контента.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь к математической строгости в понимании иллюзий больших языковых моделей, лишь обнажает глубину нерешенных вопросов. Количественная оценка неопределенности — необходимое, но недостаточное условие. Истинная красота, как компрессия без потерь, кроется в элегантности модели, способной самостоятельно обнаруживать границы своей компетентности. Очевидно, что позиционные вложения, хотя и полезны, представляют собой лишь частичное решение проблемы контекстной целостности. Архитектура, способная органично встраивать механизмы самопроверки и рефлексии, представляется более перспективным направлением.

Применение методов контрастного декодирования и дополнения извлечением — прагматичные шаги, но они лишь смягчают симптомы, не устраняя корень проблемы. Упор на «фактичность» кажется несколько наивным — сама концепция «факта» может быть подвержена интерпретации. Более плодотворным представляется поиск способов моделирования уверенности в своих ответах, а не просто их «правдивости».

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке моделей, которые не просто генерируют текст, а понимают его ограничения. Сложность — это тщеславие. Истинное совершенство заключается не в увеличении числа параметров, а в сокращении числа предположений. Задача состоит не в том, чтобы создать идеальную модель, а в том, чтобы создать модель, которая честно признает свою неидеальность.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15005.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-20 14:06