Почему LLM может генерировать ложные или неполные данные?

Несколько причин, по которым большие языковые модели (LLM) могут генерировать ложные или неполные данные:

• Качество обучающих данных. www.baeldung.com systems-analysis.ru LLM обучаются на огромных корпусах текста из интернета, которые содержат множество неточностей, мифов и устаревшей информации. systems-analysis.ru Модель запоминает и воспроизводит эти ошибки. systems-analysis.ru
• Временные ограничения данных. www.baeldung.com Обучающий набор данных записывает доступную информацию в её первоначальном виде на момент её сбора. www.baeldung.com В результате модели могут выдавать ответы, основанные на устаревшей информации. www.baeldung.com
• Вероятностный характер LLM. www.baeldung.com Модель генерирует выходной текст на основе вероятности каждой последовательности слов. www.baeldung.com Это может привести к созданию текстовой последовательности, которая является синтаксически и контекстуально обоснованной, но неточной или бессвязной. www.baeldung.com
• Переобучение и недостаток новизны. anns.ru Модели становятся слишком связанными с обучающими данными, что мешает им генерировать оригинальный текст за пределами изученных шаблонов. anns.ru
• Использование нечётких или недостаточно подробных подсказок. anns.ru Модели могут генерировать тексты на основе нечётких или слабых подсказок, что может привести к неверным ответам или галлюцинациям. anns.ru