Галлюцинации нейросети — это выдуманные или неточные факты, неверные ссылки, ложные атрибуции и логические несостыковки в ответах модели. В эпоху генеративных нейросетей и особенно языковых моделей (LLM) борьба с галлюцинациями превращается в инженерную задачу с четкими процессами: оценка качества, метрики модели, валидация, fact‑checking и prompt‑контроль. Если вы только погружаетесь в тему, начните с базовых материалов: что такое нейросети, как они работают и основы глубокого обучения.
Галлюцинации — это не «поломка», а естественное следствие вероятностной природы генерации. Модель предсказывает следующий токен по распределению вероятностей и «заполняет пробелы», даже когда фактов нет в её внутреннем знании или контексте.
Основные источники:
Понимание типов помогает корректно выстроить оценку качества и валидацию на уровне данных и вывода.
Оценка качества — это система, а не разовый тест. Полезно разделять три слоя:
Также выделяют офлайн‑оценку (быстрая, повторяемая) и онлайн‑оценку (на реальных пользователях: удовлетворенность, CTR, конверсия, скорость). В идеале — сначала офлайн‑фильтр, затем безопасный онлайн‑эксперимент.
Ниже — ориентир по часто используемым метрикам. Выбирайте набор под конкретную задачу (чат‑ответы, суммаризация, извлечение фактов, RAG, генерация изображений).
| Метрика | Что измеряет | Где применяют | Плюсы | Ограничения |
|---|---|---|---|---|
| Accuracy / Exact Match (EM) | Доля точных совпадений ответа с эталоном | QA с однозначным ответом, извлечение | Простая интерпретация | Не учитывает частично верные ответы |
| F1 (token/char) | Пересечение сущностей/токенов | Извлечение фактов, NER | Чувствительна к частичной верности | Не измеряет правдивость нарратива |
| BLEU / ROUGE / chrF++ | Сходство с эталонным текстом | Суммаризация, перевод | Дёшево, воспроизводимо | Слабо коррелирует с качеством смысла |
| BERTScore / COMET | Семантическое сходство | Перевод, перефраз | Лучше отражает смысл | Тяжелее считать, нужны модели |
| Perplexity (перплексность) | Насколько текст предсказуем для модели | Общая плавность | Быстро и доступно | Не равна правдивости |
| Truthfulness / Hallucination rate | Доля фактических ошибок | Энциклопедические ответы, справка | Прямо про «правду» | Нужны источники/аннотирование |
| Faithfulness / Attributable (RAG) | Привязку к данным и корректные цитаты | Ассистенты с поиском | Борется с галлюцинациями | Требует пайплайна RAG |
| Toxicity / Safety rate | Токсичность, PII, политика | Модерация, безопасность вывода | Снижает риски | Ложные срабатывания |
| ECE (калибровка уверенности) | Соответствие уверенности точности | Агентные и экспертные ответы | Управляет отказами | Сложность внедрения |
| FID / IS (изображения) | Качество и разнообразие картинок | Генерация изображений | Де‑факто бенчмарки | Не про «фактичность» |
Для RAG и ответов со ссылками добавьте метрики привязки к источникам:
| Метрика (RAG) | Как считать | Цель |
|---|---|---|
| Citation Precision / Recall | Доля корректных/полных цитат | Снижение ложных и пропущенных ссылок |
| Faithfulness@k | Доля утверждений, подтвержденных топ‑k пассажами | Борьба с выдуманными фактами |
| Answerable / Abstention rate | Правильные отказы при недостатке данных | Безопасное поведение модели |
Пример простой рубрики для разметчиков:
| Уровень | Описание | Допуск |
|---|---|---|
| Critical | Фактическая ошибка или опасная рекомендация | Запретить публикацию |
| Major | Существенная неточность, неверная ссылка | Требуется правка |
| Minor | Стиль, мелкие огрехи формата | Допустимо с пометкой |
Пошаговые приёмы, которые реально уменьшают галлюцинации и повышают надежность модели:
Галлюцинации повышают риски — от репутационных до юридических. Комбинируйте модерацию и правила:
Рекомендуемый набор наблюдаемых метрик и процессов:
День 1–2: формализуйте требования к ответам (формат, ссылки, политика отказов). Подготовьте 100–300 эталонных примеров.
День 3–5: подключите RAG к вашей базе; настройте промпт‑контроль и схемы валидации; зафиксируйте параметры декодирования.
День 6–8: соберите офлайн‑метрики (EM/F1 для фактов, faithfulness, токсичность). Настройте автотесты промптов.
День 9–11: запустите ограниченный A/B, соберите онлайновые KPI и обратную связь, включите «человек в цикле» для критичных кейсов.
День 12–14: разберите ошибки, дообучите или перетюньте промпты, обновите базу знаний, утвердите чек‑листы и алерты.
Галлюцинации нейросети не исчезнут полностью, но системный подход — оценка качества, разумные метрики модели, строгая валидация и fact‑checking — делает их контролируемыми. Добавьте prompt‑контроль, правки человеком в критичных потоках и мониторинг в продакшене — и получите надежность модели и безопасность вывода, достаточные для бизнеса.
Готовы прокачать свой стек? Изучите смежные разделы: prompt‑инженерия, few‑shot‑техники, безопасность, этика и закон. Подберите инструменты из нашего списка нейросетей и посмотрите практики в разделе AI для бизнеса.