AllDaily 
Причины возникновения галлюцинаций
Проблема начинается на этапе сбора данных для обучения: ошибки в текстах и видеоматериалах неизбежны. Кроме того, генеративная природа модели склонна к ошибкам при предсказании следующего слова или информации, что накапливается с продолжением текста.
Методы снижения ошибок
Наиболее эффективная стратегия — формулировать вопросы в бинарной форме («да» или «нет»), что повышает точность и уменьшает когнитивную нагрузку модели. Также тестирование с жестким контролем ошибок приводит к тому, что системы часто отвечают «Я не знаю», что снижает галлюцинации, но ухудшает информативность.
Баланс между точностью и удобством
Увеличение вопросов-уточнений помогает уменьшить галлюцинации, но это увеличивает вычислительные затраты. Такой подход оправдан в медицине или автопроме, где ошибка может быть фатальной, но в массовых чат-ботах он менеецелесообразен.
Перспективы и ограничения
Полностью избавиться от галлюцинаций в ближайшие годы невозможно. Это требует пересмотра методов эксплуатации нейросетей и осознания их ограничений в критичных сферах. Важным остается вопрос о доверии и безопасности при использовании таких систем.
