Большие языковые модели (LLM) способны генерировать правдивый, но потенциально недостоверный контент по нескольким причинам:

• Обучение на огромных объёмах данных. 1 Это даёт возможность проанализировать большое количество информации, и модель получает в некотором смысле универсальное знание практически обо всём. 1 При этом знание напрямую зависит от того, на чём модель училась (это могут быть не совсем достоверные данные). 1
• Оперирование ассоциациями и вероятностями. 4 И LLM, и человеческий мозг оперируют ассоциациями и вероятностями, а не точными копиями данных. 4
• Стремление к поддержанию внутренней когерентности. 4 Модель может «додумывать» или искажать информацию, чтобы создать иллюзию целостной и непротиворечивой системы, даже если для этого требуется сгенерировать контент, не имеющий достаточных оснований в реальности или в исходном запросе. 4

Таким образом, недостоверный контент может появляться из-за некорректного промпта (запроса), проблем с данными для обучения, несовершенства архитектуры модели и других факторов. 2