Как разработчики нейросетей справляются с проблемой галлюцинаций?

Полностью устранить галлюцинации нейросетей невозможно, но разработчики активно работают над снижением их частоты и значимости. www.kommersant.ru

Некоторые подходы, которые помогают бороться с галлюцинациями:

• Интеграция механизмов проверки фактов. habr.com Разработчики добавляют в модель компоненты, которые проверяют генерируемую информацию по надёжным источникам или базам данных. habr.com
• Многоступенчатое генерирование ответов. habr.com Вместо одного прямого ответа модель может генерировать несколько вариантов и выбирать наиболее корректный. habr.com
• Ограничение области знаний. habr.com Специализированные модели, обученные в конкретных областях (например, медицине или праве), могут давать более точные ответы на профильные вопросы. habr.com
• Использование внешних источников информации. habr.com Подключение к актуальным базам данных и ресурсам позволяет модели получать свежую и проверенную информацию. habr.com
• Постоянное обновление данных обучения. habr.com Регулярное обновление данных, на которых обучается модель, с учётом новых знаний и фактов помогает ей давать грамотные ответы на большее число запросов. habr.com
• Привлечение экспертов. habr.com Включение специалистов в процесс разработки и настройки моделей упрощает выявление и исправление ошибок. habr.com

Также для борьбы с галлюцинациями используют многомодельные подходы, при которых сравнивают решение одной и той же задачи разными LLM. trends.rbc.ru

В перспективе проблему галлюцинаций должно решить создание объяснимого ИИ — модели, способной объяснять свои решения понятным для людей образом. trends.rbc.ru