Введение
Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ), и в частности, больших языковых моделей (БЯМ), привело к экспоненциальному росту объемов генерируемого текстового контента. Данная тенденция, с одной стороны, открывает новые возможности для автоматизации процессов, связанных с обработкой и созданием информации, а с другой – порождает ряд проблем, требующих пристального внимания научного сообщества.
Одним из ключевых вызовов является потенциальное увеличение доли текстовой информации, генерируемой БЯМ, в общем информационном пространстве. Экстраполируя текущие тренды, можно предположить, что при условии обеспечения БЯМ достаточными энергетическими ресурсами (например, за счет освоения термоядерной энергии), объем генерируемого ими контента может теоретически неограниченно возрастать, в то время как доля контента, создаваемого непосредственно человеком, будет относительно уменьшаться.
Однако, основной проблемой является не столько сам объем генерируемого БЯМ контента, сколько его научная ценность и достоверность. Незначительные неточности, ошибки или искажения, допущенные в исходном тексте, сгенерированном БЯМ, могут многократно усиливаться при его распространении и репликации в информационном пространстве. В контексте широкого применения БЯМ, в том числе в системах, оказывающих влияние на формирование общественного мнения (новостные агрегаторы, рекомендательные системы), это может приводить к формированию искаженных представлений о реальности и распространению ложных нарративов.
В основе данной проблемы лежат так называемые «галлюцинации» БЯМ – феномен генерации моделью нерелевантной, недостоверной или противоречивой информации в ответ на запрос пользователя. Минимизация «галлюцинаций» БЯМ при генерации текстового контента является актуальной научной задачей, решение которой позволит повысить надежность и безопасность использования систем ИИ в различных сферах деятельности.
1. Понятие «галлюцинаций БЯМ», их типология и уровни
Определение ««галлюцинаций» больших языковых моделей (БЯМ)
В контексте больших языковых моделей (БЯМ) под галлюцинациями понимается феномен генерации моделью текстового контента, характеризующегося необоснованностью, несоответствием действительности, противоречием входным данным или внутренней противоречивостью, при этом облеченного в форму, имитирующую осмысленный и правдоподобный текст.
Для обеспечения точности терминологии и корректного понимания феномена «галлюцинаций» больших языковых моделей (БЯМ) необходимо провести четкое разграничение между понятиями «галлюцинаций» и ошибок. Оба явления связаны с несоответствием генерируемого БЯМ текстового контента действительности, ожиданиям пользователя или установленным требованиям, однако они различаются по своей природе, механизмам возникновения и степени явности. Ошибка в контексте БЯМ представляет собой явное и однозначно идентифицируемое несоответствие сгенерированного текста установленным фактам, правилам языка (грамматическим, орфографическим, пунктуационным, стилистическим) или логическим законам. Ошибки, как правило, легко обнаруживаются при проверке текста и могут быть устранены путем редактирования или корректировки входных данных, являясь следствием недостаточности знаний модели, некорректной формулировки запроса или технических сбоев в процессе генерации.
В отличие от ошибок, «галлюцинации» БЯМ характеризуются необоснованностью генерируемого контента, его несоответствием реальному положению дел, противоречием входным данным (промпту) или внутренней противоречивостью, при этом сохраняя внешние признаки осмысленности и правдоподобия. «Галлюцинации» не всегда проявляются в виде явных ошибок; они могут быть представлены в форме вымышленных фактов или событий, ложных утверждений, несуществующих ссылок, искаженных интерпретаций или псевдологических рассуждений, замаскированных под грамматически правильный и стилистически связный текст. Данный феномен обусловлен ложными корреляциями, статистическими аномалиями или ошибками в процессе обучения модели, что делает «галлюцинации» более сложными для выявления и устранения по сравнению с обычными ошибками, требуя углубленного анализа контекста, сопоставления с различными источниками информации и применения специализированных методов детекции.
Галлюцинации БЯМ не имеют достаточных оснований ни в обучающих данных модели, ни в предоставленном контексте (промпте), являясь результатом ложных корреляций, статистических аномалий или ошибок в процессе обучения. Они могут содержать фактические ошибки, ложные утверждения, вымышленные события или несуществующие факты, не отражая реальное положение дел. Кроме того, галлюцинации могут противоречить информации, явно заданной в запросе, игнорируя установленные ограничения или искажая предоставленные факты. Внутренняя противоречивость проявляется в наличии логических ошибок или несовместимых утверждений в рамках одного и того же текста. При этом, галлюцинации, как правило, представлены в форме грамматически правильного и стилистически связного текста, что создает иллюзию осмысленности и правдоподобия, затрудняя их выявление и отличая от бессмысленного набора слов.
С математической (статистической) точки зрения, галлюцинации можно рассматривать как результат генерации моделью маловероятных последовательностей токенов. БЯМ, обучаясь на больших массивах текстовых данных, строят вероятностную модель языка, оценивающую вероятность появления каждой следующей лексемы. Галлюцинации возникают при выборе маловероятных, но грамматически правильных и стилистически связных последовательностей, не соответствующих реальному распределению данных в обучающей выборке или заданному контексту. Это может быть обусловлено переобучением модели, недостаточностью обучающих данных, проблемами с алгоритмами декодирования или наличием шума в данных.
С лингвистической точки зрения, галлюцинации проявляются как нарушения различных уровней языковой структуры. На семантическом уровне наблюдается несоответствие смысла сгенерированного текста реальному положению дел, появление ложных утверждений и вымышленных фактов. На синтаксическом уровне, несмотря на общую грамматическую правильность, могут возникать нарушения в построении сложных предложений, неправильное использование связующих слов и аномалии в порядке слов. На прагматическом уровне отмечается нарушение коммуникативных норм, несоответствие контексту, нерелевантность запросу и неуместное использование стилистических приемов. На дискурсивном уровне проявляется нарушение связности текста, логические противоречия и отсутствие когерентности.
С когнитивной точки зрения, галлюцинации БЯМ можно сравнить с ложными воспоминаниями или конфабуляциями у человека. Подобно тому, как человек может «вспоминать» несуществующие события, БЯМ генерирует информацию, не имеющую реальных оснований. Это обусловлено тем, что и БЯМ, и человеческий мозг оперируют ассоциациями и вероятностями, а не точными копиями данных.
С философской и социально-эпистемологической точки зрения, галлюцинации БЯМ ставят вопрос о природе знания, истины и их социальной обусловленности. Если машина способна генерировать правдоподобный, но ложный текст, который впоследствии может быть принят социумом как истинный (по аналогии с тезисом Наполеона Бонапарта о том, что история – это версия событий, с которой согласно большинство), то возникает вопрос о границах между объективной реальностью и социально конструируемым знанием. «Галлюцинации» БЯМ, изначально являющиеся ошибками, при определенных условиях (широкое распространение, принятие авторитетными источниками, интеграция в системы, формирующие общественное мнение) могут трансформироваться в новые нарративы, альтернативные интерпретации или даже новые «факты», меняющие представления о реальности. Особую опасность представляет ситуация, когда БЯМ обучаются на данных, изначально содержащих фактологические ошибки или искажения. При итеративном обучении и распространении сгенерированного контента эти ошибки могут усиливаться, приводя к формированию устойчивых ложных представлений, воспринимаемых как истинные. Это подчеркивает важность верификации данных, используемых для обучения БЯМ, и разработки методов контроля за распространением генерируемой ими информации.
Классификация (типология) галлюцинаций больших языковых моделей
Для систематизации различных проявлений галлюцинаций больших языковых моделей (БЯМ) предлагается типология, основанная на характере искажений, вносимых моделью в генерируемый контент.
Одним из видов являются фактологические галлюцинации, характеризующиеся искажением конкретных фактов, событий, дат, имен, названий и других объективно проверяемых данных. В этом случае БЯМ может генерировать информацию, противоречащую общеизвестным фактам, научным данным или сведениям, предоставленным в запросе. Примерами могут служить неверное указание даты исторического события, искажение имени известной личности, генерация ложных статистических данных или приписывание несуществующих свойств объектам или явлениям. Этот тип галлюцинаций является наиболее очевидным, поскольку предполагает прямое несоответствие генерируемого контента действительности и, как следствие, наиболее легко выявляемым.
Другим типом являются терминологические галлюцинации, связанные с некорректным использованием терминологии. Это может проявляться в двух основных аспектах.
Во-первых, это некорректный выбор или употребление устоявшейся научной терминологии, когда БЯМ использует термины не в том значении, в котором они приняты в данной научной области, подменяет одни термины другими, создает несуществующие термины или использует термины, не соответствующие контексту. Такое некорректное использование терминологии может быть связано с недостаточным пониманием моделью семантических тонкостей и контекстуальных особенностей употребления терминов.
Во-вторых, терминологические ошибки могут быть связаны с многоязычностью и переводом. Поскольку «родным» языком для многих БЯМ является английский, при обработке запросов на других языках возникает многоступенчатый процесс перевода (например, язык пользователя – английский – внутренний язык модели – английский – язык пользователя), где каждый этап перевода сопряжен с риском внесения искажений, приводящих к терминологическим ошибкам и неточностям.
В дополнение к фактологическим и терминологическим, выделяют семантические галлюцинации, проявляющиеся в нарушении смысловой связности и логической последовательности генерируемого текста. Этот тип галлюцинаций может быть следствием как фактологических, так и терминологических ошибок, а также результатом сбоев в работе механизмов, обеспечивающих когерентность текста (например, механизмов внимания). Семантические галлюцинации могут выражаться в противоречиях между различными частями текста, нарушении причинно-следственных связей, нелогичном развитии мысли, отсутствии смысловой связи между предложениями или абзацами, а также в искажении смысла исходного запроса. Выявление этого типа галлюцинаций наиболее затруднено, поскольку требует глубокого понимания контекста и смысла текста.
Наконец, существуют системные галлюцинации (галлюцинации когерентности), обусловленные стремлением БЯМ к созданию внутренне непротиворечивого и когерентного текста, соответствующего принципам общей теории систем. БЯМ, как сложная система, обрабатывающая информацию, проявляет тенденцию к поддержанию гомеостаза – внутреннего равновесия и стабильности – в генерируемом контенте. Это стремление к гомеостазу может приводить к тому, что БЯМ, сталкиваясь с противоречивой, неоднозначной или неполной информацией во входных данных (промпте) или в своей внутренней модели знаний, искусственно устраняет эти противоречия, подменяя их на более «удобные» и непротиворечивые утверждения, даже если они не соответствуют действительности. Таким образом, БЯМ может «додумывать» или искажать информацию, чтобы создать иллюзию целостной и непротиворечивой системы, даже если для этого требуется сгенерировать контент, не имеющий достаточных оснований в реальности или в исходном запросе. Эти «системные галлюцинации» можно рассматривать как побочный эффект стремления модели к поддержанию внутренней когерентности, что может быть связано с принципом минимизации свободной энергии, ограниченностью модели знаний, особенностями архитектуры модели или спецификой обучающих данных.
Важно отметить, что предложенная типология не является исчерпывающей, но охватывает наиболее распространенные и значимые виды галлюцинаций БЯМ и может быть использована в качестве основы для разработки методов выявления и минимизации данного феномена. Также необходимо учитывать, что различные типы галлюцинаций могут сочетаться друг с другом, создавая комплексные искажения в генерируемом контенте.
Градация (уровни)
Для более глубокого понимания природы галлюцинаций больших языковых моделей (БЯМ) и разработки эффективных методов их минимизации, наряду с типологией, основанной на характере вносимых искажений, целесообразно ввести градацию, отражающую этиологию данного феномена и степень вовлеченности пользователя в процесс его возникновения. Такая градация позволяет дифференцировать галлюцинации по причинам их появления, выделяя как эндогенные факторы, обусловленные внутренними особенностями БЯМ, так и экзогенные факторы, связанные с особенностями взаимодействия пользователя с моделью. Предлагаемая градация включает три уровня галлюцинаций: базовый (непреднамеренные галлюцинации), спровоцированные и преднамеренные, каждый из которых характеризуется специфическими механизмами возникновения и требует различных подходов к предотвращению или коррекции.
Базовый уровень (непреднамеренные галлюцинации)
Базовый уровень галлюцинаций больших языковых моделей (БЯМ) охватывает те случаи генерации нерелевантного, недостоверного или противоречивого контента, которые обусловлены внутренними, эндогенными факторами, связанными с самой моделью, и не зависят от намерений пользователя или специфики его запроса. Эти галлюцинации возникают непреднамеренно, как побочный эффект функционирования БЯМ, и являются следствием фундаментальных ограничений, присущих современным системам искусственного интеллекта, а также особенностей их архитектуры, алгоритмов обучения и декодирования, качества используемых обучающих данных и, что критически важно, предустановленных ограничений.
Одним из источников базовых галлюцинаций является переобучение модели (overfitting). В процессе обучения на больших массивах текстовых данных БЯМ может «запоминать» не только общие закономерности языка, но и специфические особенности обучающей выборки, включая шум, ошибки и случайные совпадения.
Другим фактором является недостаточность или неполнота модели знаний БЯМ. Современные БЯМ, несмотря на впечатляющие объемы обрабатываемой информации, не обладают исчерпывающими знаниями обо всех аспектах реальности.
Базовые галлюцинации могут быть связаны и с ограничениями алгоритмов декодирования, используемых для генерации текста. Эти алгоритмы определяют, каким образом модель выбирает наиболее вероятные последовательности слов, формирующие ответ.
Шум, ошибки и противоречия, присутствующие в самих обучающих данных, также вносят вклад в возникновение базовых галлюцинаций. Если модель обучается на данных, содержащих недостоверную или искаженную информацию, она неизбежно усваивает эти искажения.
Однако, помимо вышеперечисленных факторов, принципиальное значение имеют предустановленные ограничения, заложенные в модель на этапе ее создания или обучения. Эти ограничения могут быть продиктованы различными соображениями: этическими, политическими, идеологическими, коммерческими или иными. Они могут быть реализованы как на уровне архитектуры модели (например, путем введения специальных «фильтров» или «цензоров»), так и на уровне обучающих данных (например, путем исключения из обучающей выборки определенных тем или точек зрения).
Примером таких ограничений может служить ситуация, когда модель, созданная и обученная организацией с определенными идеологическими установками, принципиально не способна генерировать контент, противоречащий этим установкам. Например, модель, созданная религиозной организацией, может быть ограничена в возможности генерации текста, отрицающего существование Бога или критикующего религиозные догматы. Аналогично, модель, созданная в стране с авторитарным режимом, может быть ограничена в возможности генерации текста, критикующего правительство или поддерживающего оппозиционные взгляды.
Спровоцированные галлюцинации
Спровоцированные галлюцинации больших языковых моделей (БЯМ) представляют собой тип галлюцинаций, возникающий в результате некорректного взаимодействия пользователя с моделью. В отличие от базовых галлюцинаций, обусловленных внутренними факторами, связанными с самой БЯМ, спровоцированные галлюцинации являются следствием внешних факторов, а именно – неоптимальной формулировки запроса пользователем, и, что особенно важно, расхождением в понимании терминологии между пользователем и БЯМ.
Пользователь, формулируя запрос, оперирует своим собственным, субъективным пониманием терминов, слов и фраз. Это понимание может быть основано на повседневном опыте, профессиональных знаниях, культурном контексте или личных ассоциациях. В то же время, БЯМ опирается на формализованное, объективированное знание, извлеченное из больших массивов текстовых данных, включающих энциклопедии, научные публикации, словари и другие источники. Это знание, как правило, отражает общепринятое, «академическое» понимание терминов.
Ключевая проблема возникает, когда субъективное понимание термина пользователем не совпадает с его объективированным значением, используемым БЯМ. Пользователь может использовать термин в узком, специфическом смысле, в то время как БЯМ будет интерпретировать его в более широком, общем смысле. Или, наоборот, пользователь может использовать термин в широком, обобщенном смысле, в то время как БЯМ будет интерпретировать его в узком, специализированном смысле. Это расхождение в понимании терминологии и приводит к спровоцированным галлюцинациям.
Например, пользователь может использовать термин «энергия» в бытовом смысле, подразумевая «жизненную силу» или «активность». БЯМ же, скорее всего, будет интерпретировать этот термин в физическом смысле, как количественную меру различных форм движения и взаимодействия материи. В результате, запрос пользователя «Как повысить свою энергию?» может привести к генерации БЯМ текста о законах термодинамики, а не о способах борьбы с усталостью.
Другой пример: пользователь может использовать термин «искусственный интеллект» в широком смысле, подразумевая любые компьютерные системы, способные выполнять задачи, традиционно считающиеся прерогативой человека. БЯМ же может интерпретировать этот термин в более узком смысле, относя его только к системам, основанным на машинном обучении и нейронных сетях.
Это расхождение в понимании терминологии усугубляется тем, что большинство пользователей не являются специалистами в области искусственного интеллекта и не обладают глубокими знаниями о принципах работы БЯМ. Они могут не осознавать, что БЯМ оперирует формализованными знаниями, а не «здравым смыслом» или «интуицией».
Помимо расхождения в понимании терминологии, спровоцированные галлюцинации могут быть вызваны и другими факторами, связанными с неоптимальной формулировкой запроса: недостаточной спецификацией, использованием двусмысленных или многозначных слов, противоречивыми или неполными запросами, а также запросами, выходящими за пределы компетенции БЯМ. Однако именно различие в терминологическом понимании является фундаментальной причиной многих спровоцированных галлюцинаций.
Одной из наиболее распространенных причин спровоцированных галлюцинаций является недостаточная спецификация запроса. Если пользователь не предоставляет БЯМ достаточно контекстной информации, модель вынуждена самостоятельно «додумывать» недостающие детали, что может приводить к искажению смысла или генерации ложных утверждений. Например, запрос «Напиши о влиянии» без указания конкретной области влияния и объекта, на который это влияние оказывается, оставляет слишком широкий простор для интерпретации, повышая вероятность галлюцинаций.
Другой причиной является использование двусмысленных или многозначных слов и выражений. БЯМ, не обладая полноценным пониманием контекста, может выбирать неверное значение слова, что приводит к искажению смысла ответа. Например, слово «замок» может означать как средневековое укрепление, так и устройство для запирания дверей. Без уточнения контекста БЯМ может выбрать неверную интерпретацию.
Противоречивые запросы, содержащие взаимоисключающие требования, также провоцируют галлюцинации. Например, запрос «Напиши краткое и подробное описание» содержит внутреннее противоречие, которое затрудняет генерацию адекватного ответа. БЯМ может попытаться удовлетворить оба требования, что приведет к созданию текста, сочетающего в себе элементы краткости и подробности, но при этом, возможно, теряющего логическую связность и достоверность.
Неполные запросы, не содержащие всей необходимой информации для генерации релевантного ответа, также являются источником спровоцированных галлюцинаций. Например, запрос «Расскажи о нем» без указания, о ком именно идет речь, заставляет БЯМ самостоятельно выбирать объект описания, что может привести к генерации текста, не соответствующего ожиданиям пользователя.
Чрезмерно сложные запросы, требующие от БЯМ выполнения множества операций одновременно или использования знаний из различных областей, также могут приводить к галлюцинациям. БЯМ может «запутаться» в сложных инструкциях или не справиться с интеграцией разнородной информации.
Наконец, спровоцированные галлюцинации могут возникать, когда пользователь задает вопросы, выходящие за пределы компетенции БЯМ. Если модель не обладает необходимыми знаниями для ответа на вопрос, она может попытаться сгенерировать ответ, основываясь на косвенных ассоциациях или неполной информации, что приводит к появлению ложных или неточных утверждений.
Преднамеренные галлюцинации
Преднамеренные галлюцинации больших языковых моделей (БЯМ) представляют собой тип галлюцинаций, сознательно и целенаправленно вызываемый пользователем. В отличие от базовых и спровоцированных галлюцинаций, возникающих непреднамеренно, преднамеренные галлюцинации являются результатом активного и осознанного воздействия пользователя на БЯМ с целью получения заведомо нерелевантного, недостоверного, искаженного или противоречивого контента.
Пользователь, инициирующий преднамеренные галлюцинации, намеренно формулирует запрос таким образом, чтобы «сбить с толку» БЯМ, заставить ее выйти за рамки адекватного восприятия реальности и сгенерировать контент, не соответствующий действительности или здравому смыслу. Это может достигаться различными способами: использованием заведомо ложных предпосылок, постановкой абсурдных вопросов, созданием противоречивых контекстов, манипулированием параметрами генерации (например, «температурой») или применением других техник, направленных на дезориентацию модели.
Мотивы, побуждающие пользователя к созданию преднамеренных галлюцинаций, могут быть разнообразными. Одним из важных мотивов является исследовательский интерес. Ученые и разработчики могут изучать поведение БЯМ в экстремальных условиях, выявлять границы ее возможностей, тестировать устойчивость к манипуляциям и анализировать механизмы возникновения галлюцинаций. В этом контексте преднамеренные галлюцинации могут рассматриваться как инструмент системного анализа текста, генерируемого БЯМ.
Если рассматривать текст, генерируемый моделью, как сложную систему, то осознанный вызов галлюцинаций может быть использован для создания многоуровневых подсистем с различными свойствами и внутриструктурными связями. Намеренно вводя в текст противоречия, ложные утверждения или абсурдные элементы, исследователь может наблюдать, как эти «возмущения» влияют на стабильность и когерентность всей системы. Анализ реакции модели на такие «вмешательства» позволяет оценить устойчивость системы текста к различным видам искажений и выявить ее «слабые места» – те аспекты структуры и семантики, которые наиболее подвержены деформации под влиянием галлюцинаций.
Помимо исследовательского интереса, преднамеренные галлюцинации могут использоваться и в развлекательных целях: пользователи могут создавать абсурдный, юмористический или фантастический контент, используя БЯМ как инструмент для творческого самовыражения.
Однако, преднамеренные галлюцинации могут иметь и негативные последствия. Злонамеренные пользователи могут использовать БЯМ для распространения дезинформации, создания фейковых новостей, манипулирования общественным мнением, дискредитации оппонентов или совершения других противоправных действий.
Кроме того, преднамеренные галлюцинации могут использоваться для тестирования систем безопасности, выявления уязвимостей в БЯМ и разработки методов защиты от манипуляций.
Таким образом, преднамеренные галлюцинации, в отличие от базовых и спровоцированных, не являются ошибкой или недостатком БЯМ. Они представляют собой результат целенаправленного воздействия пользователя, использующего модель в качестве инструмента для достижения своих целей.
2. Принципы методологии минимизации «галлюцинаций» посредством директ-промптов
Эффективное взаимодействие с большими языковыми моделями (БЯМ) и минимизация риска возникновения «галлюцинаций» требуют не только формализованного подхода к составлению запросов (директ-промптов), описанного в работе «Формуляр для директ-промпта: опыт источниковедческого анализа», но и соблюдения ряда принципов, относящихся к методологии научного познания и прагматике коммуникации с системами искусственного интеллекта.
Прежде всего, до начала формулирования запроса пользователь должен четко определить цель взаимодействия с БЯМ. Необходимо установить, предполагает ли запрос однозначный, закрытый ответ (например, получение конкретного факта, даты, определения) или же допускает открытый ответ, предполагающий развернутое изложение, представление различных точек зрения, анализ альтернатив и т.п. Важно подчеркнуть, что использование БЯМ для бесцельного «жонглирования» понятиями, не имеющего под собой четкой исследовательской задачи, не соответствует принципам научного познания и не может рассматриваться как продуктивный метод исследования возможностей модели. Ссылка на изучение пределов «угла вектора угадывания» (УВУ) в данном контексте не является достаточным обоснованием, поскольку не предполагает получения нового знания или решения конкретной прикладной задачи. Иными словами, даже если, следуя известному афоризму, «ослов и ученых ставить в центр», то делать это следует с определенной целью, а не ради самого процесса.
Вторым фундаментальным принципом является презумпция релевантности запроса. Любой запрос к БЯМ должен по умолчанию подразумевать наличие осмысленного и релевантного ответа в рамках заданной предметной области и с учетом ограничений, присущих модели. Формулирование запросов, заведомо не имеющих релевантного ответа, или запросов, построенных на абсурдных или противоречивых предпосылках, приводит к неизбежному возникновению галлюцинаций, маскируемых БЯМ под псевдологические рассуждения.
В качестве иллюстрации рассмотрим следующий пример:
Запрос пользователя: «Дай четкий и однозначный ответ на вопрос: В вопросительном предложении 'Мужики, кто последний за водкой?' где должен стоять неопределенный артикль 'бля'?»
Данный запрос, несмотря на свою кажущуюся лингвистическую направленность, с точки зрения формальной логики и теории коммуникации является некорректным. Попытка БЯМ ответить на такой запрос неизбежно приведет к генерации галлюцинаций, облеченных в форму псевдологических рассуждений, поскольку модель будет стремиться удовлетворить требование «четкого и однозначного ответа», даже при отсутствии объективных оснований для этого.
Таким образом, соблюдение принципов целеполагания и презумпции релевантности при формулировании директ-промптов является необходимым условием для минимизации «галлюцинаций» БЯМ и обеспечения эффективного и продуктивного взаимодействия с системами искусственного интеллекта.
3. Методы минимизации «галлюцинаций» в больших языковых моделях: промпт-инжиниринг и системный подход
В современной научной и научно-популярной литературе уделяется значительное внимание вопросам оптимизации взаимодействия с большими языковыми моделями (БЯМ) посредством директ-промптов, в частности, минимизации феномена «галлюцинаций» – генерации нерелевантного, недостоверного или противоречивого контента. Широко обсуждаются различные техники, направленные на повышение точности и надежности генерируемого текста, такие как требование «двойной проверки» (cross-checking), верификации данных (fact verification), обеспечения семантической когерентности (semantic coherence) и другие.
Однако, несмотря на наличие практических рекомендаций по использованию отдельных приемов, комплексный методологический подход, рассматривающий проблему «галлюцинаций» БЯМ с позиций научного метода и эпистемологии, остается недостаточно разработанным. В частности, отсутствует системное описание методов борьбы с «галлюцинациями», интегрированных в процесс взаимодействия пользователя с БЯМ в рамках диалогового окна (промпт-инжиниринг) и учитывающих специфику этого взаимодействия. Существующие системы методологии познания не предлагают готовых решений для данной проблемы, что обусловливает необходимость разработки новых подходов, адаптированных к особенностям коммуникации с БЯМ.
Рассмотрим применимость классических методов научного познания, доступных широкому кругу пользователей, к решению задачи минимизации «галлюцинаций» больших языковых моделей (БЯМ). Начнем с лингвистическо-терминологического метода, основанного на принципах системности, точности и однозначности используемой терминологии.
Лингвистическо-терминологический метод
В процессе предметно-тематического диалога с БЯМ директивный промпт, по сути, выступает в роли метаязыка, описывающего и структурирующего предметную область. Следовательно, для обеспечения адекватности генерируемого БЯМ контента и исключения «галлюцинаций», формулировка промпта должна удовлетворять требованиям, предъявляемым к терминологическим системам.
Для успешного применения лингвистическо-терминологического метода необходимо соблюдение следующих условий:
1) Предметно-тематическая определенность. Запрос к БЯМ должен быть сформулирован в рамках четко очерченной специальной области (или областей) научного знания. Размытость или неопределенность предметной области затрудняет идентификацию релевантных понятий и терминов, что повышает вероятность возникновения «галлюцинаций».
Например, запрос «Расскажи что-нибудь интересное про историю» является слишком общим и может привести к генерации БЯМ текста, содержащего случайный набор фактов из разных исторических периодов и регионов. Более точным будет запрос «Опиши основные причины Французской революции 1789 года», который четко ограничивает предметную область и исторический период.
2) Наличие сформированного категориально-понятийного аппарата. Область научного знания, в рамках которой ведется диалог с БЯМ, должна обладать устоявшимся категориально-понятийным аппаратом, включающим систему взаимосвязанных понятий и терминов, однозначно определяющих объекты, свойства и отношения в данной области.
Например, в области квантовой физики существует устоявшийся набор понятий, таких как «квант», «суперпозиция», «квантовая запутанность», имеющих четкие определения и используемых в рамках соответствующих теорий. Использование этих терминов в промпте позволяет БЯМ более точно идентифицировать предметную область и генерировать релевантный контент.
3) Наличие теоретико-методологической базы. Диалог с БЯМ должен опираться на существующие научные теории и концепции, описывающие предметную область и обеспечивающие системность категориально-понятийного аппарата. Использование терминологии, не соответствующей принятым в данной области теориям, может приводить к логическим противоречиям и, как следствие, к «галлюцинациям».
Например, при запросе, касающемся теории относительности, некорректно использовать термины из классической механики Ньютона, поскольку эти теории основаны на разных постулатах и описывают разные физические явления.
4) Наличие лексических единиц в естественном языке. Естественный язык, используемый для формулирования промпта, должен содержать устоявшиеся лексические единицы (слова и словосочетания), соответствующие понятиям и терминам предметно-тематической области диалога. Отсутствие таких единиц или их неоднозначность могут затруднять понимание запроса моделью и приводить к генерации нерелевантного контента.
Например, если в русском языке отсутствует устоявшийся термин для обозначения какого-либо нового научного понятия, введенного в англоязычной литературе, то при формулировании промпта на русском языке необходимо дать пояснение этого понятия или использовать его англоязычный эквивалент.
Соблюдение данных условий позволяет сформировать терминологически корректный промпт, минимизирующий риск возникновения «галлюцинаций» и обеспечивающий генерацию БЯМ контента, соответствующего требованиям научности, точности и достоверности.
Аналитический метод минимизации «галлюцинаций»
Аналитический метод борьбы с «галлюцинациями» больших языковых моделей (БЯМ) основан на принципах системного подхода и декомпозиции сложных задач на более простые составляющие. Он предполагает структурирование директивного промпта таким образом, чтобы обеспечить контролируемый процесс генерации контента, минимизируя риск возникновения нерелевантной, недостоверной или противоречивой информации.
Необходимо учитывать, что как сам директивный промпт, так и генерируемый БЯМ ответ представляют собой сложные системы. Любая система, в том числе и текстовая, стремится к динамическому гомеостазу – состоянию внутреннего равновесия, поддерживаемому посредством координации процессов. Однако, с точки зрения пользователя, взаимодействие с БЯМ в рамках диалогового окна воспринимается как динамически развивающаяся система, включающая элементы неопределенности и вариативности. Это противоречие между стремлением системы (БЯМ) к гомеостазу и ожиданием пользователя получить динамичный и адаптивный ответ может приводить к возникновению «галлюцинаций».
Один из подходов к решению этой проблемы – декомпозиция сложного запроса на последовательность более простых подзапросов. Этот подход предполагает разбиение исходной задачи на ряд более мелких и конкретных подзадач, каждая из которых формулируется в виде отдельного промпта. Такой подход, безусловно, может снизить вероятность «галлюцинаций» для каждого отдельного подзапроса, поскольку упрощает задачу для БЯМ и сужает «угол векторов угадывания» (УВУ).
Однако, при увеличении числа подзапросов возникает проблема обеспечения когерентности и семантической связности итогового текста, синтезируемого из ответов на отдельные подзапросы. Возрастает сложность управления процессом генерации, поскольку необходимо не только сформулировать отдельные подзапросы, но и обеспечить их логическую взаимосвязь, непротиворечивость и соответствие общей цели исходного запроса. Эта задача может оказаться сложной как для пользователя, так и для самой БЯМ, особенно при отсутствии явных инструкций по интеграции результатов.
Таким образом, сущность аналитического метода заключается не просто в механическом разбиении сложного запроса на части, а в системном подходе к декомпозиции и последующему синтезу. Директивный промпт должен быть структурирован таким образом, чтобы, с одной стороны, позволить БЯМ разбить сложную задачу на более простые и управляемые подзадачи, а с другой – содержать явные инструкции по интеграции результатов и обеспечению семантической целостности итогового текста.
Это может быть достигнуто за счет использования различных лингвистических механизмов и структурных элементов в промпте, таких как:
- Явное указание на взаимосвязь между подзапросами: использование связующих слов и фраз («во-первых», «во-вторых», «следовательно», «таким образом»), отсылок к предыдущим подзапросам, повторение ключевых понятий.
- Использование иерархической структуры: представление запроса в виде иерархии, где каждый уровень соответствует определенному уровню детализации или аспекту рассматриваемой проблемы.
- Задание шаблона ответа: предоставление БЯМ шаблона или структуры, в соответствии с которой должен быть сгенерирован итоговый текст.
- Использование мета-инструкций: включение в промпт инструкций, явно указывающих БЯМ на необходимость синтеза информации из разных подзапросов («обобщи результаты», «сравни и сопоставь», «сделай вывод»).
Пример:
Вместо общего запроса: «Опиши историю развития искусственного интеллекта».
Можно использовать серию связанных запросов:
1. «Опиши основные этапы развития искусственного интеллекта до 1980 года, выделив ключевые события и достижения».
2. «Опиши основные направления развития искусственного интеллекта в период с 1980 по 2000 год, указав на ключевые технологии и подходы».
3. «Опиши современные тенденции развития искусственного интеллекта (с 2000 года по настоящее время), выделив наиболее перспективные области и вызовы».
4. «Обобщи информацию из предыдущих ответов и представь краткий обзор истории развития искусственного интеллекта, выделив основные этапы, ключевые достижения и современные тенденции».
Такой подход позволяет не только снизить вероятность «галлюцинаций» на каждом этапе, но и обеспечить логическую связность и полноту итогового текста.
Аналитический метод представляет собой системный подход к формулированию директивных промптов, основанный на принципах декомпозиции и последующего синтеза, и требующий от пользователя не только четкого понимания цели запроса, но и умения структурировать информацию и использовать лингвистические механизмы для управления процессом генерации контента БЯМ.
Метод перекрестного опроса для выявления и использования «галлюцинаций» больших языковых моделей
Метод перекрестного опроса представляет собой стратегию взаимодействия с большими языковыми моделями (БЯМ), заключающуюся в формулировании идентичного запроса (или серии запросов) к нескольким различным БЯМ с последующим сравнительным анализом полученных ответов. Данный метод преследует две основные цели: во-первых, выявление потенциальных «галлюцинаций», несоответствий, противоречий и неточностей в генерируемом контенте для повышения достоверности и надежности получаемой информации; во-вторых, сознательное инициирование и исследование «галлюцинаций» в исследовательских, творческих или моделирующих целях.
Метод перекрестного опроса опирается на два ключевых предположения. Во-первых, различные БЯМ, обученные на отличающихся наборах данных, имеющие различную архитектуру и/или разработанные разными командами, с меньшей вероятностью будут генерировать идентичные «галлюцинации». Расхождения в ответах, таким образом, могут служить индикаторами проблемных областей, требующих дополнительной верификации или указывающих на зоны неопределенности в знаниях моделей. Во-вторых, контролируемые и анализируемые «галлюцинации» могут быть ценным инструментом для моделирования альтернативных сценариев, создания художественных эффектов и исследования когнитивных и креативных возможностей ИИ.
Для эффективного применения метода перекрестного опроса рекомендуется использовать БЯМ, диверсифицированные по следующим параметрам: разработчик (например, модели от Google, OpenAI, Meta), архитектура (Transformer, RNN, LSTM и их вариации), размер модели (количество параметров) и дата обучения. Разнообразие моделей увеличивает вероятность выявления «галлюцинаций», обусловленных специфическими «предубеждениями» или ограничениями конкретных моделей.
Формулировка запроса, вне зависимости от цели (выявление ошибок или инициирование «галлюцинаций»), должна быть максимально четкой и однозначной, следуя принципам, изложенным в разделах о лингвистическо-терминологическом и аналитическом методах. Это минимизирует вероятность возникновения «галлюцинаций», вызванных некорректной интерпретацией запроса. Однако, при целенаправленном генерировании «галлюцинаций» запрос может быть намеренно сформулирован как неоднозначный, провокационный, парадоксальный или содержащий внутренние противоречия, чтобы стимулировать БЯМ к выходу за пределы стандартных ответов.
Сравнительный анализ ответов различных БЯМ включает несколько этапов. Первоначально выявляются совпадения – фрагменты текста, имеющие схожий смысл или идентичное содержание в ответах разных моделей. Это, как правило, указывает на области высокой достоверности информации. Затем идентифицируются расхождения – фрагменты, содержащие противоречивую, различную или отсутствующую в других ответах информацию. Эти расхождения являются потенциальными индикаторами «галлюцинаций» или зон неопределенности. Далее проводится анализ причин расхождений, который может быть связан с различиями в обучающих данных, архитектурных особенностях моделей, алгоритмах декодирования или случайными факторами. При выявлении «галлюцинаций» с целью повышения достоверности информации, следующим шагом является поиск консенсуса – определение наиболее вероятного или правдоподобного варианта на основе анализа всех доступных ответов и, при необходимости, привлечения дополнительных источников информации. При целенаправленном генерировании «галлюцинаций» акцент смещается на выявление наиболее оригинальных, неожиданных или эстетически ценных расхождений, а также на анализ их семантического и символического значения.
Критерии оценки ответов БЯМ варьируются в зависимости от цели применения метода. При выявлении ошибок используются традиционные критерии: согласованность (степень соответствия ответов друг другу), полнота (охват всех аспектов запроса), точность (соответствие фактам), обоснованность (наличие ссылок на источники или логических аргументов) и непротиворечивость. При целенаправленном генерировании «галлюцинаций» на первый план выходят такие критерии, как оригинальность, неожиданность, эстетическая привлекательность, способность вызывать эмоциональный отклик и стимулировать воображение.
Следует учитывать, что метод перекрестного опроса имеет ограничения. Он не гарантирует абсолютного исключения «галлюцинаций», поскольку даже совпадение ответов нескольких БЯМ не является абсолютным доказательством достоверности. Анализ ответов может быть трудоемким, особенно при работе со сложными и многоаспектными запросами. Кроме того, оценка ответов и поиск консенсуса могут содержать элементы субъективности.
Метод перекрестного опроса целесообразно использовать в сочетании с другими методами минимизации «галлюцинаций», такими как лингвистическо-терминологический (обеспечение точности и однозначности формулировок) и аналитический (декомпозиция сложных запросов на более простые).
С системной точки зрения, метод перекрестного опроса можно интерпретировать как создание метасистемы, состоящей из нескольких взаимодействующих подсистем (БЯМ). Взаимодействие этих подсистем, основанное на сравнении и анализе их «выходов» (ответов), позволяет получить более надежный и объективный результат (в случае выявления ошибок) или, напротив, более креативный и нестандартный результат (в случае целенаправленного генерирования «галлюцинаций»), чем при использовании каждой подсистемы изолированно.
Помимо традиционного применения для повышения достоверности информации, метод перекрестного опроса открывает новые возможности в следующих областях:
1) Сознательное генерирование «галлюцинаций»:
- исследования: изучение механизмов возникновения «галлюцинаций», выявление «слабых мест» БЯМ, тестирование границ их когнитивных способностей;
- творчество: создание художественных текстов, сценариев, идей для произведений искусства, основанных на нестандартных и неожиданных результатах генерации;
- игры: разработка интерактивных повествований, квестов и симуляций, использующих непредсказуемость поведения БЯМ.
2) Теоретическое моделирование:
- альтернативные реальности: создание гипотетических сценариев развития событий, основанных на «галлюцинациях» БЯМ;
- когнитивные процессы: изучение механизмов мышления, воображения и творчества на основе анализа «галлюцинаций»;
- социальные процессы: моделирование влияния дезинформации и слухов на общество.
3) Реализация художественных методологий:
- мистический реализм: генерация текстов, сочетающих элементы реальности и фантастики;
- футуризм: создание текстов, описывающих возможное будущее, основанное на технологическом прогрессе;
- сюрреализм: генерация текстов, основанных на абсурде, парадоксах и сновидениях;
- постмодернизм: деконструкция традиционных представлений о реальности и знании с помощью «галлюцинаций» БЯМ.
Демонстрационные методы минимизации «галлюцинаций»
Особую группу методов минимизации «галлюцинаций» больших языковых моделей (БЯМ) составляют демонстрационные методы, основанные на предоставлении модели примеров желаемого поведения в промпте. Эти методы, известные как in-context learning (обучение в контексте), включают в себя one-shot learning (метод «одного выстрела») и few-shot learning (метод «нескольких выстрелов»).
Метод «одного выстрела» (one-shot learning) предполагает включение в промпт одного примера, иллюстрирующего желаемый формат, стиль или содержание ответа.
Пример: «Переведи следующий текст с английского на французский: 'Good morning!' -> 'Bonjour!' \n Переведи следующий текст с английского на французский: 'Hello, world!'«
Этот метод эффективен для решения относительно простых задач, где требуется следовать явно заданной схеме или шаблону. Он позволяет модели «подражать» предоставленному примеру, снижая вероятность генерации нерелевантного или неточного контента. Однако, одного примера может быть недостаточно для сложных задач, требующих учета множества факторов или глубокого понимания контекста.
Метод «нескольких выстрелов» (few-shot learning) предполагает предоставление БЯМ нескольких (обычно от двух до нескольких десятков) примеров, демонстрирующих желаемое поведение.
Пример: «Переведи следующий текст с английского на французский: 'Good morning!' -> 'Bonjour!' \n 'Good evening!' -> 'Bonsoir!' \n 'Good night!' -> 'Bonne nuit!' \n Переведи следующий текст с английского на французский: 'Hello, world!'«
Этот метод позволяет модели лучше уловить закономерности, нюансы и стилистические особенности, присущие желаемому типу ответа. Он более эффективен, чем one-shot learning, для задач, требующих обобщения на основе нескольких примеров, адаптации к определенному стилю или учета контекстуальных зависимостей. Few-shot learning особенно полезен при работе с большими объемами контента, когда необходимо задать общий шаблон поведения БЯМ на протяжении всей диалоговой сессии или для серии запросов.
Метод индуктивного переноса для минимизации «галлюцинаций» БЯМ
Метод индуктивного переноса представляет собой усовершенствованную стратегию few-shot learning, направленную на стимулирование аналитических способностей больших языковых моделей (БЯМ) и минимизацию «галлюцинаций» при решении сложных задач, требующих выявления скрытых аналогий и переноса знаний между различными доменами (предметными областями, типами данных, стилями и т.д.). В отличие от традиционных few-shot подходов, где модели предоставляются пары «вход-выход», иллюстрирующие желаемое поведение, метод индуктивного переноса использует более сложную структуру промпта, состоящую из двух ключевых компонентов: «базиса» и «надстройки».
«Базис» представляет собой набор фрагментированных данных, относящихся к нескольким взаимосвязанным доменам. Эти данные не содержат явных инструкций или примеров решения целевой задачи, а служат источником информации для выявления потенциальных аналогий. «Надстройка», в свою очередь, представляет собой один или несколько примеров, демонстрирующих связь между двумя из представленных в «базисе» доменов. Этот пример (или примеры) играет роль «ключа», указывающего модели на принцип аналогии, который необходимо применить для решения целевой задачи. Сама целевая задача формулируется таким образом, чтобы требовать от БЯМ установления аналогии между примером(ами) в «надстройке» и другой парой доменов из «базиса», и, на основе этой аналогии, генерации релевантного и точного ответа.
Рассмотрим пример применения метода. Предположим, необходимо решить задачу перевода текста с минойского языка на древнеегипетский. В «базис» включаются наборы текстов на минойском, финикийском и древнеегипетском языках. «Надстройка» содержит пример перевода текста с минойского языка на финикийский. Модель, анализируя «базис» и «надстройку», должна выявить скрытые аналогии между структурой и лексикой минойского и финикийского языков (на основе примера перевода), а затем, по аналогии, установить соответствия между минойским и древнеегипетским языками и осуществить требуемый перевод.
Теоретическое обоснование метода индуктивного переноса базируется на предположении, что БЯМ, обученные на обширных массивах текстовых данных, обладают способностью к выявлению скрытых закономерностей, структурных связей и семантических отношений между различными доменами, даже если эти связи не были явно представлены в процессе обучения. Предоставление фрагментированных данных в «базисе» стимулирует модель к активному поиску и анализу этих связей, в то время как пример в «надстройке» направляет этот поиск, задавая вектор индуктивного переноса.
Метод индуктивного переноса обладает рядом потенциальных преимуществ. Он способствует более глубокому и точному решению сложных задач, требующих установления аналогий и переноса знаний, по сравнению с традиционными few-shot подходами. Кроме того, он стимулирует аналитические способности БЯМ, позволяя решать задачи, выходящие за рамки прямых аналогий, представленных в обучающих данных. Однако, метод имеет и ограничения. Он требует тщательной подготовки и структурирования данных для «базиса» и «надстройки», а также точной формулировки целевой задачи. Успех применения метода зависит от наличия скрытых аналогий между рассматриваемыми доменами и способности модели их выявить. Также, реализация метода может потребовать значительных вычислительных ресурсов. Метод индуктивного переноса тесно связан с концепцией transfer learning (переноса обучения), где знания, приобретенные при решении одной задачи, применяются к решению другой, а также с идеями индуктивного вывода, когда общее правило выводится из частных наблюдений.
Представленные методы минимизации «галлюцинаций» больших языковых моделей (БЯМ) представляют собой комплексный подход, основанный на принципах промпт-инжиниринга и системного анализа. Лингвистическо-терминологический метод, аналитический метод, метод перекрестного опроса, демонстрационные методы (one-shot и few-shot learning) и метод индуктивного переноса, рассмотренные в данном разделе, дополняют друг друга и могут использоваться как по отдельности, так и в комбинации, в зависимости от специфики задачи и характеристик используемой БЯМ.
Каждый из методов имеет свои преимущества и ограничения. Лингвистическо-терминологический метод обеспечивает точность и однозначность формулировок, снижая вероятность некорректной интерпретации запроса моделью. Аналитический метод, основанный на декомпозиции и последующем синтезе, позволяет решать сложные задачи, требующие многоэтапной обработки информации. Метод перекрестного опроса повышает надежность получаемых результатов за счет сравнения ответов нескольких БЯМ и выявления потенциальных несоответствий. Демонстрационные методы, предоставляя модели примеры желаемого поведения, направляют процесс генерации контента и снижают вероятность отклонения от заданной темы или стиля. Метод индуктивного переноса стимулирует аналитические способности БЯМ, позволяя решать задачи, требующие выявления скрытых аналогий и переноса знаний между различными доменами.
Выбор оптимального метода или комбинации методов определяется целями взаимодействия с БЯМ, сложностью задачи, доступностью ресурсов (вычислительных мощностей, данных для обучения, доступа к различным БЯМ) и требованиями к достоверности и точности генерируемого контента. Следует подчеркнуть, что ни один из рассмотренных методов не гарантирует полного устранения «галлюцинаций», однако их применение позволяет существенно снизить вероятность возникновения нерелевантного, недостоверного или противоречивого контента, повышая тем самым эффективность и надежность использования БЯМ в различных областях.
Технические методы
Отдельно следует выделить простые, доступные пользователю, технические методы. К ним относятся «Температура» и «Top-p» (или «накопительный топ-п») — это параметры, используемые в моделях генерации текстов на основе языковых моделей, таких как трансформеры. Данные параметры помогают «технически» управлять характером сгенерированного текста, влияя на его разнообразие и предсказуемость.
Температура — это параметр, который влияет на вероятностное распределение, используемое для выбора следующего слова в тексте. Он модифицирует оценки логарифмической вероятности из модели.
Понижение температуры (0 < T < 1): снижает разнообразие, делая текст более предсказуемым и консервативным. Высокие вероятности становятся еще выше, а низкие — ближе к нулю.
Температура равная 1: использует оригинальные вероятности, как они выходят из модели.
Повышение температуры (T > 1): увеличивает разнообразие, делая текст более креативным и неожиданным. Это приводит к более равномерному распределению вероятностей.
Температура является инструментом для баланса между предсказуемостью и креативностью. Низкая температура часто приводит к более упорядоченным и логичным текстам, в то время как высокая температура может привести к более спонтанным и разнообразным выражениям, хотя и возможно с риском генерации менее согласованного текста.
Top-p, также известный как nucleus sampling, — это метод выборки, который учитывает только наиболее вероятные слова, которые в сумме достигают заданной вероятности (p).
Сначала распределение вероятностей упорядочивается по убыванию.
Берется наименьшее подмножество слов, сумма вероятностей которых превышает или равна заданному значению (p) (например, 0.9 или 90%).
Выбор следующего слова производится из этого подмножества.
Этот метод позволяет избежать выбора слов с очень низкой вероятностью, сохраняя при этом возможность для разнообразия. Он снижает риск выбора неуместных или бессмысленных слов, которые могут возникнуть при использовании других методов, таких как выбор случайного следующего слова.
Top-p позволяет модели оставаться гибкой и адаптивной, выбирая из более ограниченного, но все еще разнообразного набора слов. Это может привести к более естественным и согласованным текстам по сравнению с выбором случайного следующего слова или использованием температуры.
Оба параметра могут быть адаптированы в зависимости от конкретных задач и предпочтений пользователя.
Метод ролевых промптов
Метод ролевых промптов представляет собой эффективную и широко распространенную стратегию минимизации «галлюцинаций» больших языковых моделей (БЯМ) посредством явного задания роли для модели в рамках директивного промпта. Этот подход основан на имитации социального взаимодействия, когда БЯМ «принимает на себя» определенную роль (например, эксперта в конкретной области, исторического персонажа, литературного героя), что ограничивает пространство поиска и направляет процесс генерации контента в соответствии с характеристиками и знаниями, ассоциированными с данной ролью.
Указание роли, например, «Ты – специалист по германской медиевистике», существенно сужает область знаний, которую БЯМ будет использовать при генерации ответа, снижая вероятность выхода за пределы заданной предметной области (например, в область нелинейной алгебры, как указано в исходном тексте). Ролевая модель имплицитно задает для БЯМ:
1) Объектно-предметный вектор: определяет область знаний и типы объектов, релевантных для данной роли.
2) Понятийно-категориальный аппарат: ограничивает набор понятий и терминов, которые БЯМ может использовать при генерации ответа.
3) Источниковую базу (неявно): предполагает, что БЯМ будет опираться на знания, соответствующие заданной роли (например, исторические источники для роли историка).
4) Стиль изложения: может влиять на стиль генерируемого текста (например, научный стиль для роли ученого, разговорный стиль для роли персонажа).
Эти «граничные рамки» могут быть дополнительно уточнены пользователем с помощью специальных инструкций в промпте. Например, можно указать конкретный исторический период, школу мысли, тип источников или стиль изложения, которые БЯМ должна учитывать при генерации ответа.
Преимущества метода ролевых промптов заключаются в его простоте, интуитивной понятности и эффективности для широкого круга задач. Он позволяет быстро и легко направить БЯМ на генерацию контента, соответствующего определенным требованиям, без необходимости сложной настройки или использования специальных техник.
Однако, несмотря на свою простоту, метод ролевых промптов может быть источником неочевидных и трудноуловимых «галлюцинаций», обусловленных многоуровневым рассогласованием между культурным и профессиональным контекстом пользователя, языком промпта и спецификой обучающих данных БЯМ.
Проблема не ограничивается простой синхронизацией терминологического аппарата. Даже если пользователь и БЯМ используют один и тот же язык (например, английский) для формулирования ролевого промпта, семантическое наполнение понятий, связанных с этой ролью, может существенно различаться в зависимости от культурного и профессионального бэкграунда.
Рассмотрим пример. Грузинский педагог, формулируя ролевой промпт «Ты – учитель начальной школы» на английском языке, неизбежно вкладывает в это понятие смысл, сформированный в рамках грузинской педагогической традиции. Однако, английский термин «primary school teacher» может иметь иные коннотации, отражающие особенности британской, американской или иной англоязычной системы образования.
Более того, если БЯМ обучалась преимущественно на китайских текстах, то даже при корректной интерпретации английского термина, модель будет ассоциировать его с китайской педагогической практикой, которая может значительно отличаться как от грузинской, так и от англоязычной.
Таким образом, возникает трехслойное рассогласование:
- между культурным контекстом пользователя (грузинская педагогика) и языком промпта (английский язык);
- между языком промпта (английский язык) и доминирующим культурным контекстом обучающих данных БЯМ (китайская педагогика);
- между культурным контекстом пользователя (грузинская педагогика) и доминирующим культурным контекстом обучающих данных БЯМ (китайская педагогика).
Это рассогласование приводит к тому, что БЯМ, формально следуя заданной роли, генерирует контент, не соответствующий ожиданиям пользователя и содержащий неявные «галлюцинации», обусловленные различиями в интерпретации понятий и несоответствием между ролевой моделью, заданной пользователем, и внутренними представлениями БЯМ, сформированными в процессе обучения на ином культурном и языковом материале. Выявление таких «галлюцинаций» требует не только глубокого понимания предметной области, но и осознания потенциальных рассогласований, обусловленных кросс-культурными и кросс-языковыми различиями.
Эффективное использование ролевых промптов для минимизации «галлюцинаций» БЯМ, теоретически, возможно лишь при условии максимально жесткого ограничения пространства поиска модели, задающего однозначные рамки ролевого поведения, исключающие любые отклонения от заданной траектории генерации. Практически достичь абсолютной жесткости крайне сложно, однако стремление к максимальной спецификации роли является ключевым фактором повышения точности и релевантности генерируемого контента.
Простой ролевой промпт, например, «Ты – семейный психолог-консультант», предоставляет БЯМ слишком широкое поле для интерпретации, что повышает риск возникновения «галлюцинаций», обусловленных различиями в подходах, школах и специализациях в области семейной психологии.
Более точная формализация роли: «Ты – психолог неофрейдистской школы, специализирующийся на индивидуальных консультациях по вопросам психологии традиционной (один мужчина, одна женщина) семьи» – существенно сужает пространство поиска и снижает вероятность генерации контента, не соответствующего заданным параметрам.
Однако, даже такая детализация не гарантирует полного исключения «галлюцинаций». Для дальнейшего повышения точности рекомендуется использовать комбинацию ролевого промпта с дополнительными инструкциями, уточняющими:
Теоретическую ориентацию: указание конкретной школы или подхода в рамках выбранного направления (например, «Ты – психолог, придерживающийся системного подхода в семейной терапии»).
Методы работы: описание конкретных методов и техник, которые БЯМ должна использовать при генерации ответа (например, «Используй методы когнитивно-поведенческой терапии при анализе проблем»).
Целевую аудиторию: уточнение характеристик клиентов, с которыми работает «ролевой» психолог (например, «Твои клиенты – супружеские пары, испытывающие трудности в коммуникации»).
Этическую рамку: задание этических принципов, которыми должна руководствоваться БЯМ (например, «Соблюдай принципы конфиденциальности и безоценочного суждения»).
Стиль изложения: определение желаемого стиля изложения (например, «Используй простой и понятный язык, избегая сложных терминов»).
Формат ответа: задание формата ответа (к примеру «Дай ответ в форме диалога»).
Эффективная минимизация «галлюцинаций» при использовании ролевых промптов достигается за счет комплексного подхода, сочетающего максимально точную спецификацию роли с дополнительными инструкциями, детализирующими различные аспекты поведения БЯМ и ограничивающими пространство поиска до минимально необходимого для решения поставленной задачи.
Заключение
Подводя итог рассмотрению проблемы минимизации фактологических ошибок в текстах, генерируемых большими языковыми моделями (БЯМ), необходимо подчеркнуть комплексный и многоаспектный характер данного вопроса. «Галлюцинации» БЯМ, проявляющиеся в генерации нерелевантного, недостоверного или противоречивого контента, представляют собой серьезную проблему, требующий системного подхода к решению. Предложенная классификация «галлюцинаций» (фактологические, терминологические, семантические, системные) и их градация (базовые, спровоцированные, преднамеренные) позволяют дифференцировать различные проявления этого феномена и разрабатывать адресные методы борьбы с ними.
Ключевая роль в минимизации «галлюцинаций» отводится директивным промптам – запросам пользователя, формулируемым с учетом принципов методологии научного познания и прагматики коммуникации с системами искусственного интеллекта. Соблюдение принципов целеполагания и презумпции релевантности запроса, а также применение лингвистическо-терминологического, аналитического методов, метода перекрестного опроса, демонстрационных методов (one-shot и few-shot learning) и метода индуктивного переноса, наряду с техническими параметрами («температура», «Top-p»), позволяет существенно повысить качество генерируемого контента. Метод ролевых промптов, при всей своей эффективности, требует особого внимания к потенциальным кросс-культурным и кросс-языковым рассогласованиям, способным порождать неочевидные «галлюцинации». Максимально жесткая спецификация роли и использование дополнительных инструкций являются необходимыми условиями для успешного применения этого метода.
Тем не менее, ни один из рассмотренных методов не является универсальным и не гарантирует полного устранения «галлюцинаций». Эффективная минимизация этого феномена достигается за счет комбинирования различных подходов, адаптации их к конкретным задачам и характеристикам используемых БЯМ.