Мыслящие, правдивые и устойчивые: Как обуздать галлюцинации в больших языковых моделях

от

Автор: Денис Аветисян

Новая работа предлагает комплексный подход к повышению надежности и достоверности ответов, генерируемых современными нейронными сетями.

"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
Наблюдается устойчивое повышение нормализованной энтропийной награды от $-4$ к $0$ в течение ста шагов GRPO, что свидетельствует об улучшении стабильности, в то время как функция потерь при обучении плавно снижается с примерно $2.0$ до $0.3$, подтверждая успешную сходимость процесса.
Наблюдается устойчивое повышение нормализованной энтропийной награды от $-4$ к $0$ в течение ста шагов GRPO, что свидетельствует об улучшении стабильности, в то время как функция потерь при обучении плавно снижается с примерно $2.0$ до $0.3$, подтверждая успешную сходимость процесса.

Предложен фреймворк обучения с подкреплением, использующий энтропию и самооценку для калибровки уверенности и стабилизации логических рассуждений.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), склонность к «галлюцинациям» и непоследовательному рассуждению остается серьезной проблемой. В работе ‘Thinking, Faithful and Stable: Mitigating Hallucinations in LLMs’ предложен самокорректирующийся фреймворк, использующий обучение с подкреплением для выявления и смягчения этих недостатков. Ключевым нововведением является применение штрафов за необоснованно высокую уверенность и всплески энтропии на уровне токенов, стимулируя более стабильные и достоверные траектории рассуждений. Позволит ли данный подход создать LLM, способные не только давать правильные ответы, но и демонстрировать прозрачность и надежность в процессе мышления?

Иллюзия и Реальность: О проблеме галлюцинаций в больших языковых моделях

Несмотря на впечатляющие возможности, большие языковые модели (БЯМ) регулярно демонстрируют склонность к «галлюцинациям» — генерации текстов, которые звучат логично и связно, но при этом содержат фактические ошибки. Этот феномен проявляется в искажении известных фактов, выдумывании несуществующих источников или предоставлении неверных сведений, даже если модель уверенно излагает эту информацию. Суть проблемы заключается в том, что БЯМ обучаются на огромных массивах данных, выявляя статистические закономерности между словами, но не обладают истинным пониманием смысла. В результате, модель может успешно имитировать человеческую речь, не будучи способной отличить правду от вымысла, что ставит под сомнение надежность и применимость подобных систем в критически важных областях.

Несмотря на впечатляющую способность генерировать связный текст, большие языковые модели часто выдают неточности, обусловленные не истинным пониманием, а исключительно статистическими закономерностями в данных обучения. Модели выявляют и воспроизводят наиболее вероятные сочетания слов, не обладая при этом способностью к логическому мышлению или проверке фактов. Это приводит к тому, что модель может уверенно генерировать правдоподобно звучащую, но абсолютно ложную информацию, что существенно ограничивает её надёжность и применимость в областях, требующих высокой точности и достоверности. Вместо осмысления информации, модель оперирует вероятностями, что делает её склонной к ошибкам, особенно при обработке сложных или неоднозначных запросов.

Решение проблемы галлюцинаций в больших языковых моделях имеет первостепенное значение для их внедрения в сферы, где точность критически важна. В таких областях, как медицина, финансы или юридическая практика, даже незначительные фактические ошибки могут привести к серьезным последствиям. Надежность и достоверность генерируемых текстов являются ключевыми факторами, определяющими возможность использования этих моделей для принятия решений, диагностики или предоставления консультаций. Пока не будет достигнута стабильная гарантия корректности, применение больших языковых моделей в критически важных приложениях останется рискованным и ограниченным, несмотря на их впечатляющие лингвистические способности.

Современные подходы к оценке достоверности ответов больших языковых моделей зачастую оказываются несостоятельными. Исследования показывают, что модель может демонстрировать высокую уверенность в ответах, которые фактически являются неверными или не соответствуют действительности. Эта несогласованность между заявленной уверенностью и фактической корректностью приводит к непредсказуемому поведению, что особенно критично в приложениях, требующих высокой точности и надежности. Модель, уверенно генерирующая ложную информацию, может ввести в заблуждение пользователей и нанести ущерб, поэтому поиск способов надежной оценки достоверности ответов остается одной из ключевых задач в развитии искусственного интеллекта. Проблема усугубляется тем, что традиционные метрики оценки часто не отражают реальную степень соответствия ответа истине, фокусируясь на беглости и грамматической правильности, а не на фактологической точности.

Отход от Результата: Переосмысление обучения с подкреплением

Традиционные методы обучения с подкреплением, ориентированные на результат (outcome-based reinforcement learning), оценивают работу модели исключительно по конечному ответу, полностью игнорируя процесс рассуждений, приведший к этому ответу. Это означает, что даже если модель выдает верный результат, но использует при этом нестабильную или нелогичную цепочку умозаключений, она будет вознаграждена так же, как и модель, демонстрирующая надежный и обоснованный процесс решения. Такой подход не позволяет модели развивать навыки надежного и интерпретируемого рассуждения, сосредотачиваясь лишь на достижении правильного ответа любыми средствами. В результате, модели могут быть склонны к “хакингу” системы вознаграждения, выдавая корректные, но ненадежные ответы, без понимания лежащих в их основе принципов.

Предлагаемый нами каркас вознаграждения на уровне процесса включает в себя детальные показатели неопределенности и самоанализа модели. В отличие от традиционных подходов, оценивающих лишь конечный результат, данный каркас позволяет оценивать каждый шаг рассуждений. Это достигается за счет использования внутренних метрик модели, отражающих степень уверенности в каждом токен-е и уровень согласованности между внутренними представлениями и внешними данными. Интеграция этих показателей позволяет формировать более гранулярное вознаграждение, направленное на стимулирование стабильных и надежных процессов рассуждения, а не только на достижение правильного ответа.

В рамках предложенной системы оценки процесса рассуждений используются метрики, позволяющие количественно оценить стабильность и достоверность каждого шага. Показатель $Token-Level Entropy$ измеряет степень неопределенности модели при генерации каждого токена, при этом низкие значения указывают на более уверенные и предсказуемые решения. Параллельно, $Self-Assessed Confidence Alignment$ оценивает соответствие между уверенностью модели в каждом шаге и фактической правильностью этого шага, определяя, насколько адекватно модель оценивает свою собственную надежность. Комбинация этих метрик позволяет выделить стабильные и согласованные шаги рассуждений, которые и становятся основой для формирования вознаграждения в процессе обучения с подкреплением.

Направленность на вознаграждение за стабильное и согласованное рассуждение призвана повысить надежность генерируемых результатов. В рамках предложенного подхода, модель получает положительное подкрепление не только за правильный конечный ответ, но и за последовательность шагов, ведущих к нему. Оценка согласованности проводится путем сопоставления уверенности модели в каждом шаге с фактической вероятностью корректности этого шага. Стабильность обеспечивается за счет минимизации колебаний в оценках уверенности на протяжении всего процесса рассуждения. Таким образом, система стимулирует модель к генерации не просто правильных, но и прозрачных и предсказуемых решений, что способствует повышению доверия к ее выводам и облегчает отладку и интерпретацию процесса принятия решений.

Композитная Функция Вознаграждения: Путь к Достойному Рассуждению

Композитная функция вознаграждения объединяет штрафы за склонность к галлюцинациям с вознаграждениями за стабильное и согласованное рассуждение. Штрафы применяются к моделям, генерирующим неправдоподобные или не подкрепленные данными утверждения, что снижает вероятность выдачи недостоверной информации. Вознаграждение за стабильность стимулирует модель к последовательному и непротиворечивому рассуждению на протяжении всего процесса генерации. Согласованность оценивается на предмет соответствия выходных данных поставленной задаче и исходным данным, обеспечивая релевантность и точность ответов. Данный подход направлен на повышение надежности и достоверности генерируемого текста, минимизируя риски распространения ложной информации.

В рамках разработанной системы вознаграждения используется Фреймворк вознаграждения на уровне процесса (Process-Level Reward Framework) для оценки качества промежуточных шагов рассуждений модели. Данный фреймворк позволяет оценивать стабильность и определенность прогнозов на каждом этапе логической цепочки. Система выставляет штрафы за неустойчивые или неопределенные прогнозы, тем самым стимулируя модель генерировать более последовательные и обоснованные ответы. Оценка промежуточных шагов производится на основе анализа вероятностных распределений, что позволяет более точно определить степень уверенности модели в каждом конкретном шаге рассуждений и, соответственно, сформировать соответствующее вознаграждение или штраф.

Разработанная функция вознаграждения интегрируется в политику обучения с подкреплением с учетом достоверности (Confidence-Aware RL Policy), что позволяет формировать поведение модели при генерации текста. Данная политика использует оценку достоверности, выдаваемую моделью, для динамической корректировки стратегии обучения. Более высокие оценки достоверности усиливают вознаграждение за соответствующие шаги рассуждений, в то время как более низкие оценки приводят к ослаблению вознаграждения или применению штрафных санкций. Такой подход способствует обучению модели генерировать более надежные и откалиброванные ответы, избегая при этом необоснованных или неуверенных прогнозов. Интеграция функции вознаграждения в политику RL обеспечивает итеративное улучшение поведения модели, направленное на повышение соответствия и достоверности генерируемого текста.

Экспериментальные результаты демонстрируют значительное улучшение метрик калибровки модели. Наблюдается снижение ошибки калибровки более чем на 9 процентов. Значение Expected Calibration Error (ECE) снизилось с 0.42 до 0.19, а показатель Brier Score улучшился с 0.22 до 0.11. Эти улучшения свидетельствуют о повышенной точности оценки моделью собственной уверенности в предсказаниях, что является важным показателем надежности и достоверности генерируемых результатов.

Эффективное Обучение и Оценка в Области Математического Рассуждения

Для повышения эффективности обучения больших языковых моделей (LLM) и снижения вычислительных затрат был применен метод LoRA (Low-Rank Adaptation). LoRA позволяет обучать лишь небольшое количество дополнительных параметров, замораживая веса предварительно обученной модели. Это существенно снижает требования к памяти и вычислительным ресурсам, особенно при работе с моделями, содержащими миллиарды параметров. Вместо обновления всех $n \times d$ весов, LoRA обучает две матрицы меньшего размера, что сокращает количество обучаемых параметров примерно в 10 000 раз, сохраняя при этом сопоставимую производительность.

Обучение модели проводилось с использованием методики GRPO (Gradient-based Reward Propagation Optimization) на наборе данных MATH-500. MATH-500 представляет собой эталонный набор данных, состоящий из 500 математических задач различной сложности, охватывающих такие области, как алгебра, геометрия, тригонометрия и исчисление. Каждая задача требует не только понимания математических принципов, но и способности к логическому выводу и решению задач. Использование MATH-500 позволяет оценить способность модели к решению математических задач, требующих многошаговых рассуждений и точных вычислений, а также служит для количественной оценки эффективности алгоритма обучения. Набор данных включает в себя как задачи с числовыми ответами, так и задачи, требующие доказательства теорем или построения графиков функций, например, решение уравнений вида $x^2 + 2x + 1 = 0$.

Для обеспечения строгой оценки решений, в процессе проверки ответов использовался символьный математический парсер. Данный парсер анализировал полученные выражения, преобразуя их в структурированный вид и выполняя символьные вычисления. Это позволило точно определить, является ли ответ математически корректным, независимо от формата представления. Парсер поддерживал операции с $x$, $y$, и другими переменными, а также стандартные математические функции, такие как $sin(x)$, $cos(x)$, и $log(x)$. В случаях, когда ответ содержал ошибки или не соответствовал математическим правилам, парсер фиксировал это, обеспечивая объективную оценку производительности модели.

Результаты экспериментов показали, что предложенный подход значительно снижает количество галлюцинаций и повышает надежность рассуждений в области математики. В частности, применение разработанной методики привело к улучшению показателя точности (Accuracy) на 3 процентных пункта. Данное улучшение демонстрирует эффективность предложенного метода в решении задач, требующих логического вывода и математических вычислений, и свидетельствует о повышении достоверности получаемых ответов по сравнению с существующими подходами. Оценка проводилась на стандартном бенчмарке для математических задач — MATH-500.

К Надежной и Ответственной Искусственной Интеллектуальной Системе

Современные большие языковые модели (LLM) часто демонстрируют впечатляющую способность генерировать текст, но испытывают трудности с надежным логическим выводом и обоснованием своих ответов. Данный подход направлен на устранение этого фундаментального ограничения, смещая акцент с простого предсказания следующего слова на моделирование самого процесса рассуждения. Вместо того чтобы полагаться исключительно на статистические закономерности в данных, система стремится воспроизвести шаги логического вывода, что позволяет не только получать более точные результаты, но и предоставлять объяснения, демонстрирующие, как был получен ответ. Такой подход открывает путь к созданию искусственного интеллекта, способного не просто «знать», но и «понимать», что критически важно для решения сложных задач и построения доверия к системам искусственного интеллекта.

Разработка искусственного интеллекта, который отличается не только точностью, но и прозрачностью и надёжностью, открывает новые перспективы в области доверия к автоматизированным системам. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на «чёрный ящик» алгоритмов, современные исследования направлены на создание моделей, способных объяснить логику своих решений. Это достигается за счёт внедрения механизмов, отслеживающих процесс рассуждений и позволяющих пользователю понять, почему система пришла к конкретному выводу. Такая прозрачность критически важна для применения ИИ в сферах, требующих высокой ответственности, таких как медицина, финансы и юриспруденция, где понимание причинно-следственных связей является неотъемлемой частью принятия обоснованных решений и укрепления доверия со стороны пользователей и экспертов.

Дальнейшие исследования направлены на расширение представленной структуры и её применение в более сложных областях, таких как научное рассуждение и здравый смысл. Особое внимание уделяется возможности адаптации алгоритмов к задачам, требующим не просто обработки данных, а и построения логических цепочек, аналогичных человеческому мышлению. Предполагается, что интеграция принципов, лежащих в основе текущего подхода, позволит создать системы искусственного интеллекта, способные к самостоятельному анализу научной информации, выявлению закономерностей и генерации новых гипотез, а также к более эффективному взаимодействию с человеком в ситуациях, требующих интуиции и понимания контекста.

Исследование вносит значительный вклад в создание искусственного интеллекта, более соответствующего человеческим ценностям и способного ответственно решать сложные задачи. Разработка направлена на преодоление ограничений существующих систем, акцентируя внимание на прозрачности и надёжности принимаемых решений. В результате, создаваемые алгоритмы стремятся не просто к достижению результата, но и к объяснимости логики, лежащей в основе этого результата, что критически важно для доверия и эффективного взаимодействия человека и машины. Данный подход позволяет создавать ИИ, способный учитывать этические нормы и социальные последствия своей деятельности, обеспечивая тем самым более безопасное и конструктивное применение в различных сферах жизни.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность стабильности рассуждений больших языковых моделей. Подобно тому, как старая система накапливает опыт, так и LLM формирует внутреннюю «память» через последовательные взаимодействия. Авторы предлагают подход, основанный на обучении с подкреплением, чтобы вознаграждать модели за последовательность и калибровку уверенности, эффективно снижая склонность к галлюцинациям. Этот метод, по сути, стремится к тому, чтобы система «старела достойно», сохраняя свою надежность и точность с течением времени. Как однажды заметил Пол Эрдеш: «Математика — это искусство не думать.» Данное утверждение отражает суть стремления к простоте и ясности, что напрямую соотносится с необходимостью создания LLM, способных к последовательному и логичному рассуждению.

Что же впереди?

Представленная работа, стремясь обуздать склонность больших языковых моделей к галлюцинациям, лишь констатирует закономерность: любая архитектура, даже самая изощренная, подвержена старению. Усилия по калибровке уверенности и вознаграждению стабильного мышления — это не победа над энтропией, а лишь отсрочка неизбежного. Вопрос не в устранении ошибок, а в понимании темпов их появления и адаптации к ним. Похоже, что улучшения в этой области устаревают быстрее, чем мы успеваем их осмыслить.

Будущие исследования, вероятно, сместятся от поиска «истины» к разработке систем, способных корректно оценивать собственную неопределенность. Более того, акцент может сместиться с поверхностного устранения галлюцинаций на создание моделей, способных извлекать пользу даже из ошибочных предположений — подобно тому, как эволюция использует мутации для адаптации.

В конечном счете, задача заключается не в создании идеального интеллекта, а в построении систем, способных достойно стареть, сохраняя при этом способность к адаптации и самокоррекции. Каждая архитектура проживает свою жизнь, и задача исследователя — не остановить время, а понять его закономерности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15921.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-24 00:50