• Галлюцинации в больших языковых моделях (LLM) могут привести к дезинформации и раскрытию конфиденциальных данных.
• LLM могут генерировать контент, не имеющий отношения к исходным данным или выдуманный.
• Галлюцинации являются критическим препятствием при разработке LLM и часто возникают из-за качества обучающих данных и интерпретационных ограничений моделей.
• Важно понимать причины галлюцинаций для эффективного использования LLM.
• Классификация галлюцинаций в LLM включает галлюцинации факта и галлюцинации верности.
• Галлюцинации факта возникают, когда LLM генерирует фактически неверное содержание, например, утверждая, что Чарльз Линдберг был первым, кто прогулялся по Луне.
• Галлюцинации верности включают случаи, когда модель выдает неверный контент или ответ не согласуется с предоставленным исходным контентом.
• Стратегии смягчения последствий включают использование систем оценки, сравнение сгенерированного контента с базовыми показателями и применение различных стратегий разработки продукта.