Когда ИИ «галлюцинирует»: Как распознать ошибки в выборе инструментов

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает метод выявления «галлюцинаций» у больших языковых моделей при работе с инструментами, позволяя повысить надежность ИИ-агентов.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Обучение модели с подкреплением в один проход позволяет выявлять галлюцинации при вызове инструментов: маскируя сегменты вызовов инструментов и сравнивая предсказанные с эталонными, система обучает классификатор, который в реальном времени оценивает корректность каждого вызова и предотвращает выполнение потенциально ошибочных команд.

В статье представлен метод обнаружения некорректных вызовов инструментов большими языковыми моделями на основе анализа внутренних представлений трансформерных сетей в режиме реального времени.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM) в использовании инструментов, они подвержены «галлюцинациям» — выбору неверных инструментов или обходу их функционала. В работе ‘Internal Representations as Indicators of Hallucinations in Agent Tool Selection’ предложен эффективный метод выявления этих галлюцинаций в реальном времени, основанный на анализе внутренних представлений LLM непосредственно во время генерации ответа. Данный подход позволяет с высокой точностью (до 86.4%) обнаруживать некорректные вызовы инструментов и ошибки в параметрах, не требуя дополнительных вычислительных затрат. Способны ли подобные методы обеспечить надежность LLM-агентов в критически важных приложениях и повысить доверие к системам искусственного интеллекта?

За гранью параметрических знаний: LLM, усиленные инструментами

Современные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют впечатляющие способности в обработке и генерации текста, однако их знания принципиально ограничены объемом данных, на которых они были обучены. По сути, БЯМ оперируют статистическими закономерностями, извлеченными из обучающего корпуса, и не обладают истинным пониманием мира. Это означает, что модель может генерировать правдоподобные, но неверные ответы на вопросы, выходящие за рамки ее тренировочных данных, или испытывать трудности с решением задач, требующих актуальных знаний, недоступных во время обучения. Несмотря на огромный объем информации, обработанный в процессе обучения, знания БЯМ остаются статичными и не обновляются автоматически, что создает потребность в механизмах расширения их возможностей.

Ограничения, свойственные большим языковым моделям (LLM), обусловлены исключительно объемом данных, на которых они обучались — так называемыми параметрическими знаниями. Однако, расширение возможностей LLM за счет интеграции с внешними инструментами открывает путь к преодолению этих границ. Данный подход позволяет моделям выполнять задачи, требующие доступа к актуальной информации или специализированным функциям, которые не были заложены в процессе обучения. Например, LLM, оснащенный инструментом для поиска в интернете, способен отвечать на вопросы, касающиеся событий, произошедших после завершения обучения, или же использовать калькулятор для решения математических задач. Таким образом, интеграция с внешними инструментами существенно расширяет сферу применения LLM, превращая их из просто генераторов текста в полноценных помощников, способных взаимодействовать с реальным миром и решать широкий спектр задач.

Системы агентов представляют собой инновационный подход к расширению возможностей больших языковых моделей (LLM), позволяя им взаимодействовать с реальным миром посредством программных интерфейсов приложений (API) и рабочих процессов. Вместо того чтобы полагаться исключительно на знания, заложенные во время обучения, такие системы наделяют LLM способностью обращаться к внешним инструментам и сервисам для получения актуальной информации или выполнения конкретных задач. Это позволяет моделям, например, проверять текущую погоду, бронировать авиабилеты или получать доступ к специализированным базам данных, значительно расширяя спектр решаемых ими проблем и повышая их практическую ценность. В результате, LLM перестают быть просто генераторами текста и превращаются в активных участников цифровой среды, способных к автономному выполнению сложных операций.

Фреймворк Strands предоставляет структурированный подход к интеграции больших языковых моделей (LLM) с внешними инструментами, что значительно расширяет их возможности. Вместо того чтобы полагаться исключительно на заложенные в них знания, LLM получают возможность динамически выбирать наиболее подходящие инструменты для выполнения конкретной задачи. Ключевым элементом является автоматическое сопоставление параметров запроса с требованиями выбранного инструмента, что позволяет избежать ошибок и обеспечить корректное взаимодействие. Этот процесс включает в себя не только определение доступных инструментов, но и анализ их возможностей, а также преобразование входных данных в формат, понятный для выбранного API. Таким образом, Strands позволяет создавать интеллектуальные системы, способные решать сложные задачи, выходящие за рамки их первоначального обучения, и эффективно использовать ресурсы внешних сервисов.

Злобные галлюцинации: критическая уязвимость

Расширение возможностей больших языковых моделей (LLM) посредством интеграции инструментов (tool augmentation) сопряжено с риском возникновения так называемых «галлюцинаций при вызове инструментов» (Tool-Calling Hallucinations). Данное явление заключается в генерации LLM правдоподобных, но функционально некорректных запросов к инструментам. Несмотря на кажущуюся логичность, такие вызовы не приводят к ожидаемому результату или могут привести к ошибкам в работе системы, поскольку LLM генерирует запрос, который не соответствует синтаксису или логике работы конкретного инструмента, либо использует инструмент не по назначению. Проблема усугубляется тем, что сгенерированные запросы могут быть синтаксически верными, что затрудняет их автоматическое обнаружение без анализа семантической корректности и ожидаемого результата.

Галлюцинации в больших языковых моделях (LLM) при использовании инструментов возникают из-за несовершенства внутренних представлений о функциональности этих инструментов и правилах их применения. LLM формируют внутренние модели, которые не всегда точно отражают реальное поведение инструментов и допустимые параметры запросов. Это приводит к генерации правдоподобных, но функционально некорректных вызовов инструментов, поскольку модель оперирует неполным или искаженным пониманием. Несмотря на способность LLM генерировать синтаксически верные запросы, отсутствие семантической точности в отношении функциональности инструментов является ключевой причиной возникновения подобных галлюцинаций.

Обнаружение ошибок в работе больших языковых моделей (LLM), особенно при использовании инструментов (tool augmentation), является критически важной задачей. В настоящее время активно разрабатываются методы, классифицируемые как подходы, основанные на проверке согласованности (Consistency-Based Methods), и подходы, основанные на оценке неопределенности (Uncertainty-Based Approaches). Методы, основанные на проверке согласованности, стремятся выявить противоречия в ответах LLM, используя внешние источники знаний или внутренние логические правила. Подходы, основанные на оценке неопределенности, оценивают степень уверенности модели в своих ответах, выделяя случаи, когда модель может быть склонна к ошибкам или галлюцинациям. Разработка и совершенствование этих методов направлены на повышение надежности и предсказуемости LLM в различных приложениях.

Вероятность отсутствия противоречий (Non-Contradiction Probability) представляет собой метрику, используемую для оценки соответствия ответа языковой модели установленным знаниям и фактам. Данный метод предполагает оценку вероятности того, что сгенерированный текст не противоречит существующей базе знаний, полученной из надежных источников. Для расчета этой вероятности используются различные методы, включая сравнение утверждений в ответе с информацией, содержащейся в структурированных базах данных или корпусах текстов. Чем выше значение вероятности отсутствия противоречий, тем более вероятно, что ответ является точным и не содержит галлюцинаций. Применение этой метрики позволяет выявлять неправдоподобные или ошибочные утверждения, генерируемые языковой моделью, и повышает надежность системы в целом.

Легковесные классификаторы: новый подход к обнаружению ошибок

Легковесные классификаторы предназначены для выявления галлюцинаций при вызове инструментов (tool-calling) путем анализа контекстных эмбеддингов, генерируемых большими языковыми моделями (LLM). Эти классификаторы функционируют, принимая векторные представления контекста, созданные LLM в процессе генерации ответа, и анализируя их на предмет признаков, указывающих на некорректное или необоснованное использование инструментов. Анализ эмбеддингов позволяет выявить несоответствия между запросом пользователя, контекстом и фактическим вызовом инструмента, что и является основой для обнаружения галлюцинаций.

Классификаторы, предназначенные для обнаружения галлюцинаций, обучаются на основе анализа паттернов, указывающих на некорректное использование инструментов. В процессе обучения модели выявляют специфические признаки в данных, сигнализирующие об ошибках при вызове инструментов, такие как несоответствие параметров, неверный тип данных или использование неактуальных версий инструментов. Этот подход позволяет отделить случаи ошибочного использования от нормальной работы, обеспечивая более точное обнаружение ошибок и снижая количество ложных срабатываний. Обучение ориентировано на выявление этих паттернов, что обеспечивает целевой подход к обнаружению ошибок, в отличие от общих методов проверки.

Оптимизатор AdamW играет ключевую роль в процессе обучения классификатора, предназначенного для выявления галлюцинаций при использовании инструментов. AdamW, являясь вариантом алгоритма стохастического градиентного спуска, эффективно сочетает в себе адаптивную скорость обучения для каждого параметра с регуляризацией весов, предотвращая переобучение модели. Это достигается за счет добавления к функции потерь члена, пропорционального $L_2$ -норме весов, что способствует обобщающей способности классификатора и повышает точность обнаружения некорректного использования инструментов. Применение AdamW обеспечивает более быструю сходимость и стабильное обучение, что критически важно для достижения высокой производительности классификатора в задачах обнаружения галлюцинаций.

В процессе классификации для выявления галлюцинаций используется семантическая близость для проверки соответствия вызова инструмента предполагаемому смысловому содержанию. Этот подход предполагает вычисление степени семантической схожести между запросом пользователя и семантическим представлением вызова инструмента. Высокая степень схожести указывает на корректное использование инструмента, в то время как низкая степень может свидетельствовать о галлюцинации или неверной интерпретации намерения пользователя. Для измерения семантической близости применяются различные методы, включая косинусное сходство векторов эмбеддингов, полученных с помощью языковых моделей. Оценка семантической близости позволяет более точно идентифицировать случаи некорректного использования инструментов, чем простые проверки синтаксической корректности.

При тестировании на модели GPT-OSS-20B данная методика обнаружения галлюцинаций демонстрирует точность до 86%. Это свидетельствует о высокой эффективности подхода в задачах оперативного выявления некорректных вызовов инструментов и, как следствие, снижения вероятности ошибок, генерируемых языковой моделью в режиме реального времени. Достигнутая точность подтверждает возможность практического применения метода для повышения надежности систем, использующих большие языковые модели.

Этапы тестирования: LLM в действии

Набор данных Glaive представляет собой ценный ресурс для оценки и сравнительного анализа языковых моделей, дополненных инструментами, в различных областях применения. Этот набор позволяет исследователям и разработчикам объективно измерять эффективность моделей в решении задач, требующих взаимодействия с внешними инструментами, таких как поиск информации, выполнение вычислений или доступ к API. Разнообразие представленных в Glaive сценариев и типов инструментов обеспечивает всестороннюю оценку возможностей моделей в реальных условиях, выявляя их сильные и слабые стороны. Благодаря Glaive, становится возможным более точное сравнение различных архитектур и методов обучения, что способствует дальнейшему развитию и совершенствованию языковых моделей, способных эффективно использовать инструменты для решения сложных задач.

Активно ведутся испытания и совершенствование языковых моделей, таких как Qwen7B, GPT-OSS-20B и Llama-3.1-8B, с использованием специализированного набора данных Glaive. Этот процесс позволяет исследователям тщательно оценить возможности каждой модели в различных областях применения, выявляя сильные и слабые стороны. Регулярные тесты и последующая корректировка параметров моделей на основе полученных результатов способствуют повышению их точности, надёжности и способности эффективно использовать инструменты для решения сложных задач. Особое внимание уделяется оптимизации моделей для минимизации так называемых «галлюцинаций» — неверных или бессмысленных ответов, что критически важно для практического применения.

Исследования показали, что предложенный метод демонстрирует стабильно высокие результаты при работе с различными языковыми моделями. В частности, при тестировании на модели Qwen-7B достигнута точность в 72.7%, что свидетельствует о её способности к эффективному решению задач. Более того, при использовании модели GPT-OSS-20B точность значительно возрастает, достигая 86%. Эта закономерность указывает на то, что метод успешно адаптируется к различным архитектурам и масштабам моделей, обеспечивая надежную и воспроизводимую производительность в широком спектре приложений. Полученные данные подтверждают перспективность данного подхода для дальнейшей оптимизации и улучшения работы языковых моделей.

Исследования показали, что предложенный подход демонстрирует высокую точность и полноту — 86% для каждого показателя — при использовании модели GPT-OSS-20B. Это свидетельствует о значительной способности системы корректно определять необходимость использования инструментов и, что особенно важно, избегать так называемых “галлюцинаций” при вызове этих инструментов. По сути, модель способна надежно отличать ситуации, когда использование внешних инструментов действительно необходимо для решения задачи, от случаев, когда это излишне или даже ошибочно, что является критически важным для обеспечения достоверности и надежности результатов работы системы.

Самообучение играет ключевую роль в подготовке современных языковых моделей, позволяя им извлекать знания из огромных объемов неразмеченных данных. Вместо того чтобы полагаться на дорогостоящую и трудоемкую ручную разметку, модели самостоятельно выявляют закономерности и связи в тексте, предсказывая пропущенные фрагменты или восстанавливая поврежденные данные. Этот процесс позволяет значительно расширить возможности обучения, поскольку модель получает доступ к практически неограниченному объему информации из различных источников, таких как веб-страницы, книги и статьи. В результате, модели становятся более адаптивными, способны понимать нюансы языка и генерировать более связные и осмысленные тексты, не требуя постоянного вмешательства человека.

Будущее надежных агентов: к интерпретируемости и доверию

Механистическая интерпретируемость представляет собой целенаправленное исследование внутреннего устройства нейронных сетей, стремящееся раскрыть принципы, по которым большие языковые модели (LLM) обрабатывают информацию и принимают решения. Вместо того чтобы рассматривать LLM как непрозрачный “черный ящик”, исследователи стремятся идентифицировать и понять отдельные компоненты и связи внутри сети, выявляя, какие конкретные нейроны и слои отвечают за определенные функции или понятия. Этот подход позволяет не только проследить логику работы модели, но и выявить потенциальные уязвимости или предвзятости, скрытые в ее структуре, что является ключевым шагом на пути к созданию более надежных и предсказуемых систем искусственного интеллекта. По сути, механистическая интерпретируемость стремится превратить LLM из загадочного оракула в прозрачный и понятный механизм.

Понимание внутренних представлений больших языковых моделей открывает новые возможности для диагностики и исправления ошибок, в частности, так называемых «галлюцинаций» при использовании инструментов. Исследователи обнаружили, что анализ промежуточных слоёв нейронной сети позволяет выявить, какие конкретно активации приводят к неверным вызовам инструментов или ложным заключениям. Изучая, как модель интерпретирует запрос и формирует план действий, можно определить, где именно происходит сбой в логике и разработать стратегии для его устранения. Такой подход позволяет не просто маскировать симптомы, но и корректировать внутренние механизмы модели, повышая надёжность и предсказуемость её поведения при работе с внешними инструментами и, следовательно, создавая более безопасные и эффективные системы искусственного интеллекта.

Понимание внутренних механизмов работы языковых моделей становится ключевым фактором для создания действительно надежных и заслуживающих доверия агентов. Ограниченная прозрачность современных систем искусственного интеллекта порождает опасения относительно их предсказуемости и безопасности. Углубленное изучение того, как модели обрабатывают информацию и принимают решения, позволяет не только выявлять и корректировать ошибки, включая галлюцинации при использовании инструментов, но и создавать системы, способные объяснять свои действия. Такая прозрачность необходима для обеспечения ответственности и контроля над агентами, особенно в критически важных областях, таких как здравоохранение, финансы и автономное управление. В конечном итоге, способность понимать и доверять искусственному интеллекту станет определяющим фактором его широкого внедрения и положительного влияния на общество.

Продолжающиеся исследования в области интерпретируемости искусственного интеллекта не просто расширяют возможности существующих систем, но и предвещают революционные изменения в самой парадигме создания агентов. В будущем, агенты смогут не только выполнять сложные задачи, но и предоставлять ясные объяснения своих действий, раскрывая логику принятия решений. Такая прозрачность является ключевым фактором для формирования доверия и обеспечения ответственности, что особенно важно в критически важных областях, таких как здравоохранение, финансы и автономное управление. В конечном итоге, это позволит создать системы, которые будут не просто “умными”, но и предсказуемыми, надежными и подконтрольными, открывая новую эру в развитии искусственного интеллекта.

Исследование внутренних представлений больших языковых моделей, как показано в данной работе, неизбежно приводит к осознанию хрупкости даже самых передовых систем. Авторы стремятся выявить «галлюцинации» при выборе инструментов, но в этом поиске ошибок кроется фундаментальная истина: любая элегантная теория рано или поздно столкнется с жестокой реальностью эксплуатации. Как однажды заметил Дональд Дэвис: «Сложность — это не недостаток, а признак жизни». Именно эта сложность, проявляющаяся в непредсказуемости внутренних представлений, и требует постоянного мониторинга и адаптации, ведь предсказать все возможные сценарии использования — задача невыполнимая. Ведь, как известно, продакшен всегда найдёт способ сломать даже самую изящную архитектуру.

Что дальше?

Предложенный метод, безусловно, добавляет ещё один слой сложности в вечную борьбу с галлюцинациями больших языковых моделей. Однако, не стоит забывать, что каждая «революционная» метрика — это всего лишь временная передышка перед тем, как продакшен найдёт новый, изощрённый способ сломать элегантную теорию. Выявление некорректных вызовов инструментов — это хорошо, но куда более интересным представляется вопрос о том, как заставить эти самые модели думать, прежде чем что-то вызывать. Иначе, это просто ещё один тест, который будет успешно пройден в лабораторных условиях, а затем с треском провален на реальных данных.

Перспективы, конечно, есть. Более глубокое изучение внутренних представлений, возможно, позволит не только детектировать, но и предотвращать галлюцинации на ранних стадиях генерации. Но, как показывает практика, автоматизация, спасающая нас от рутины, неизбежно порождает новые, более экзотические баги. Вполне вероятно, что следующая итерация этого исследования столкнётся с необходимостью борьбы не с ошибками в вызовах инструментов, а с ошибками в самой системе обнаружения этих ошибок.

В конечном счёте, вопрос не в том, насколько точно можно обнаружить галлюцинации, а в том, насколько хорошо можно смириться с их неизбежностью. Ведь в мире, где алгоритмы правят бал, надежда на безошибочность — это всего лишь иллюзия, а стабильность системы определяется не чистотой кода, а её способностью не падать по понедельникам.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05214.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-11 20:59