Автор: Денис Аветисян
Новая разработка позволяет более точно определять, когда языковая модель выдает недостоверную информацию в ответах на вопросы.
Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.
Бесплатный Телеграм канал
В статье представлена HaluNet — легкая платформа, объединяющая различные сигналы неопределенности для эффективного обнаружения галлюцинаций в системах ответов на вопросы, основанных на больших языковых моделях.
Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM) в ответах на вопросы, проблема галлюцинаций — генерации фактических ошибок или вымышленного контента — остается актуальной. В статье ‘HaluNet: Multi-Granular Uncertainty Modeling for Efficient Hallucination Detection in LLM Question Answering’ представлена новая архитектура, позволяющая эффективно выявлять эти галлюцинации за счет интеграции разноуровневых сигналов неопределенности. Предлагаемый фреймворк HaluNet объединяет вероятностные оценки и семантическую информацию, обеспечивая быструю и точную детекцию недостоверных ответов. Сможет ли подобный подход значительно повысить надежность LLM и открыть новые возможности для их применения в критически важных областях?
Иллюзии Разума: Природа Галлюцинаций в Больших Языковых Моделях
Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющие возможности в решении разнообразных задач, однако склонность к генерации так называемых “галлюцинаций” — фактических ошибок или вымышленных утверждений — представляет собой серьезную проблему. Несмотря на кажущуюся связность и правдоподобность текста, модели могут уверенно выдавать информацию, не соответствующую действительности или не имеющую под собой никаких оснований. Этот феномен, хоть и является предметом активных исследований, подрывает доверие к системам искусственного интеллекта и ограничивает возможности их применения в сферах, где точность и достоверность информации имеют первостепенное значение, таких как медицина, юриспруденция или научные исследования.
Несмотря на впечатляющие возможности, склонность больших языковых моделей к «галлюцинациям» — генерации фактически неверной или вымышленной информации — серьезно подрывает доверие к ним и их надежность. Эта проблема особенно критична в областях, где точность является первостепенной, таких как медицина, юриспруденция или финансовый анализ. Неспособность модели предоставлять достоверные данные препятствует ее внедрению в системы, от которых зависят важные решения, и требует разработки надежных механизмов проверки и коррекции генерируемого контента, чтобы гарантировать соответствие результатов реальности и избежать потенциально опасных последствий.
Понимание источников ошибок, возникающих в больших языковых моделях, требует разграничения двух типов неопределенности: алеаторной и эпистемической. Алеаторная неопределенность обусловлена присущей случайностью данных, неразрешимой даже при наличии полного объема информации — это, по сути, шум в данных. Эпистемическая же неопределенность связана с недостатком знаний у модели, ее неспособностью полностью понять взаимосвязи в данных, что может возникнуть из-за неполноты или предвзятости обучающего набора. Выявление и разделение этих типов неопределенности критически важно для разработки эффективных стратегий смягчения галлюцинаций, поскольку подходы к уменьшению алеаторной и эпистемической неопределенности существенно различаются, и успешное решение проблемы требует комплексного подхода, учитывающего оба фактора.
Современные методы оценки и снижения неопределенности в больших языковых моделях (LLM) зачастую оказываются неполными и неэффективными. Несмотря на разработку различных техник, таких как калибровка вероятностей или использование ансамблей моделей, они редко способны всесторонне учесть как случайные (алеаторные), так и систематические (эпистемические) источники ошибок. Существующие метрики, предназначенные для оценки достоверности генерируемого текста, часто не отражают реальную степень фактической неточности, особенно в сложных или малоизученных областях знаний. Это приводит к тому, что LLM продолжают генерировать правдоподобные, но ложные утверждения, что ограничивает их применение в критически важных сферах, где требуется высокая степень надежности и точности информации. Необходимы более совершенные подходы, способные не только выявлять, но и эффективно смягчать различные типы неопределенности, обеспечивая тем самым большую надежность и предсказуемость работы больших языковых моделей.
Количественная Оценка Неопределенности: Методы и Подходы
Алеаторная неопределенность, возникающая из-за внутренней неоднозначности входных данных или природы задачи, может быть количественно оценена несколькими методами. Вероятности токенов, выдаваемые языковой моделью, отражают уверенность в выборе каждого следующего токена и могут служить индикатором неопределенности — чем ниже вероятность, тем выше неопределенность. Энтропия, рассчитываемая на основе распределения вероятностей токенов, предоставляет меру этого разброса и, следовательно, неопределенности. Предсказательная энтропия (H(y|x)) расширяет этот подход, оценивая неопределенность предсказаний модели, учитывая входные данные x и предсказанное распределение вероятностей для выхода y. Эти методы позволяют оценить степень случайности в данных и, следовательно, ограничить надежность предсказаний модели.
Эпистемическая неопределенность, отражающая пробелы в знаниях модели, может быть оценена посредством анализа скрытых состояний (Hidden States) и таких методов, как дисперсия векторных представлений (Embedding Variance) и неопределенность семантических представлений (Semantic Embedding Uncertainty). Анализ скрытых состояний предполагает изучение внутренних представлений модели для выявления случаев низкой уверенности или расхождений. Дисперсия векторных представлений измеряет разброс векторов, представляющих различные варианты ответа, при этом высокая дисперсия указывает на большую эпистемическую неопределенность. Неопределенность семантических представлений оценивает степень различия семантических интерпретаций, полученных из векторных представлений, что позволяет выявить случаи, когда модель не уверена в смысле генерируемого текста. Эти методы позволяют количественно оценить пробелы в знаниях модели и, следовательно, уровень ее эпистемической неопределенности.
Методы семантической консистентности и SelfCheckGPT оценивают неопределенность косвенно, анализируя согласованность генерируемых выходных данных. SelfCheckGPT, например, генерирует несколько вариантов ответа на один и тот же запрос и оценивает степень их расхождения. Высокий уровень расхождений указывает на более высокую неопределенность модели. Семантические методы консистентности проверяют, согласуются ли различные перефразировки одного и того же запроса с одним и тем же ответом, выявляя противоречия, которые могут свидетельствовать о неуверенности модели. Оба подхода не оценивают неопределенность напрямую, а используют согласованность как прокси-показатель, предполагая, что уверенная модель будет выдавать более стабильные и непротиворечивые результаты.
Несмотря на наличие различных методов оценки неопределенности, включающих как анализ вероятностей токенов и энтропии, так и изучение скрытых состояний и вариативности семантических вложений, создание единой унифицированной рамки для их комбинирования остается сложной задачей. Различные подходы оценивают неопределенность по-разному — одни фокусируются на внутренней неоднозначности данных, другие — на пробелах в знаниях модели. Совмещение этих разнородных сигналов требует разработки механизмов, способных эффективно учитывать специфику каждого метода и обеспечивать согласованную и надежную оценку общей неопределенности, что в настоящее время представляет собой активную область исследований.
HaluNet: Унифицированная Рамка для Обнаружения Галлюцинаций
HaluNet представляет собой легковесный фреймворк, предназначенный для объединения различных сигналов неопределенности на уровне токенов в единую, согласованную оценку. В отличие от подходов, анализирующих отдельные источники неопределенности изолированно, HaluNet позволяет комплексно оценивать надежность генерации текста, учитывая вероятности токенов, скрытые состояния модели и другие показатели. Это достигается посредством объединения информации из различных источников в единый вектор признаков, что позволяет более точно идентифицировать потенциальные галлюцинации и повысить достоверность генерируемого контента. Фреймворк спроектирован с учетом эффективности и возможности интеграции с различными архитектурами языковых моделей.
Архитектура HaluNet использует комбинацию свёрточных нейронных сетей (CNN) и многослойных персептронов (MLP) для кодирования и объединения различных сигналов неопределённости. В частности, CNN применяются для обработки сигналов, полученных из вероятностей токенов и скрытых состояний модели, извлекая локальные признаки и зависимости. Затем MLP используется для нелинейного объединения этих признаков с сигналами из других источников неопределённости, формируя единое представление, отражающее общую уверенность модели в сгенерированном тексте. Такая комбинация позволяет эффективно извлекать и агрегировать информацию из различных модальностей, повышая точность обнаружения галлюцинаций.
Механизм внимания в HaluNet обеспечивает динамическое взвешивание вклада каждого сигнала неопределенности. Это позволяет модели адаптировать значимость различных источников информации — вероятностей токенов, скрытых состояний и других — в зависимости от конкретного входного запроса и контекста. В процессе обучения механизм внимания выявляет наиболее релевантные сигналы для определения галлюцинаций, что повышает точность и эффективность обнаружения неправдивой информации, генерируемой моделью. Динамическое взвешивание, в отличие от фиксированного подхода, позволяет модели более гибко реагировать на различные типы ошибок и контекстные нюансы.
В ходе тестирования фреймворка HaluNet были получены следующие результаты по обнаружению галлюцинаций: на наборе данных SQuAD (полный контекст) с использованием модели Llama3-8B достигнут показатель AUROC в 0.839, а на TriviaQA с той же моделью — 0.893. Кроме того, зафиксировано значительное улучшение метрики F1@B на TriviaQA на 0.144, достигнув итогового значения 0.601, и на SQuAD на 0.066. Эти данные демонстрируют эффективность HaluNet в повышении точности выявления галлюцинаций в задачах генерации текста.
К Надёжным Языковым Моделям: Влияние и Перспективы
Эффективная оценка и смягчение галлюцинаций в больших языковых моделях (LLM), осуществляемое благодаря таким фреймворкам, как HaluNet, открывает новые возможности для их применения в областях, где точность критически важна. В частности, в здравоохранении и финансах, где неверная информация может привести к серьезным последствиям, надежные LLM способны значительно улучшить процессы принятия решений, автоматизировать анализ данных и повысить качество обслуживания. Благодаря количественной оценке вероятности возникновения галлюцинаций, системы способны не только предоставлять более достоверные ответы, но и указывать на уровень своей уверенности, что позволяет специалистам более осознанно интерпретировать полученные результаты и минимизировать риски, связанные с использованием искусственного интеллекта в критически важных сферах.
Интеграция различных сигналов неопределенности позволяет получить более глубокое понимание поведения больших языковых моделей и, как следствие, проводить целенаправленные улучшения. Вместо того, чтобы полагаться на единичный показатель достоверности, современные системы анализируют множество факторов — от вероятности предсказания токена до согласованности ответа с исходными данными и внутренней уверенности модели. Такой многогранный подход позволяет выявлять не только явные ошибки, но и скрытые сомнения модели, что открывает возможности для более точной калибровки и повышения надежности. Например, если модель одновременно выдает ответ с низкой вероятностью и демонстрирует расхождения с проверенными источниками, это указывает на потенциальную проблему, требующую немедленного внимания. В конечном итоге, подобная детальная диагностика поведения модели способствует созданию более предсказуемых и заслуживающих доверия систем.
Дальнейшие исследования направлены на адаптацию существующих фреймворков, таких как HaluNet, к моделям ещё большего масштаба, что представляет собой значительную техническую задачу. Параллельно изучается возможность использования больших языковых моделей в качестве «судей» для автоматической генерации обучающих данных, способных повысить надежность и точность ответов. Такой подход, известный как LLM-as-a-Judge, предполагает использование другой языковой модели для оценки и фильтрации данных, используемых для обучения основной модели, что потенциально позволяет создавать более качественные и достоверные наборы данных для обучения и, как следствие, более надежные и прозрачные языковые модели.
В рамках разработки надежных больших языковых моделей (LLM) система HaluNet продемонстрировала значительные успехи в повышении фактической точности. Используя модель Llama3-8B, HaluNet достигла показателя RA@50 в 0.965 на датасете SQuAD (полный контекст), что свидетельствует о высоком уровне извлечения фактической информации. Данный результат подчеркивает перспективность подходов, направленных на минимизацию галлюцинаций и повышение надежности LLM. Конечная цель состоит в создании не только мощных, но и заслуживающих доверия языковых моделей, способных предоставлять прозрачные и обоснованные ответы, что критически важно для их применения в таких областях, как здравоохранение и финансы.
Исследование представляет собой элегантную демонстрацию того, как можно использовать многоуровневое моделирование неопределенности для повышения надежности больших языковых моделей. Авторы предлагают HaluNet — систему, способную выявлять галлюцинации, используя различные сигналы неопределенности. Это напоминает о важности прозрачности и понимания внутренних механизмов систем, а не простого полагания на их кажущуюся компетентность. Как однажды заметила Ада Лавлейс: «То, что аналитическая машина может делать, можно сказать, что это может сделать и человек». Это высказывание подчеркивает, что даже самые сложные системы, включая современные языковые модели, основаны на логических принципах, которые можно понять и использовать для улучшения их работы и выявления потенциальных ошибок, что напрямую перекликается с концепцией обнаружения галлюцинаций, представленной в статье.
Куда же дальше?
Представленная работа, как и любое вскрытие сложного механизма, выявляет не столько ответы, сколько новые вопросы. HaluNet демонстрирует перспективу в интеграции различных сигналов неопределённости, но истинная проблема заключается не в обнаружении галлюцинаций, а в понимании их природы. Почему языковые модели склонны к «выдумкам»? Является ли это просто статистической неизбежностью, или же в глубине алгоритмов скрыты зачатки собственного, пусть и искажённого, «мышления»?
Будущие исследования, вероятно, уйдут от пассивного обнаружения ошибок к активному управлению неопределённостью. Вместо того чтобы просто отмечать «галлюцинацию», системы должны научиться оценивать степень доверия к каждому утверждению и, соответственно, корректировать свои ответы. Интересным направлением представляется разработка моделей, способных не только выдавать ответ, но и обосновывать его, указывая на источники информации и степень своей уверенности.
И, конечно, не стоит забывать о более фундаментальном вопросе: что вообще означает «правда» для машины? Если система способна генерировать убедительные, но ложные утверждения, то где проходит граница между информацией и иллюзией? Попытка ответить на этот вопрос может потребовать пересмотра самой концепции искусственного интеллекта, его целей и ограничений. Возможно, ключ к решению проблемы галлюцинаций лежит не в совершенствовании алгоритмов, а в более глубоком понимании природы знания.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24562.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
2026-01-03 13:04