LLM-Halluzination tritt auf, wenn ein Sprachmodell faktisch falsche oder erfundene Informationen mit hoher Sicherheit ausgibt. Hauptursachen:
Trainingsrauschen: Ungenaue oder minderwertige Quelldaten.
Wissenslücken: Das Modell hat keine Kenntnis spezifischer Fakten.
Prompt-Mehrdeutigkeit: Vage oder widersprüchliche Benutzeranfragen.
Minderung durch bessere Daten:
Die Fütterung von Modellen mit saubereren, repräsentativeren Datensätzen—zuverlässig gescrapt über Proxied rotierende mobile IPs—reduziert Rauschen und verbessert die faktische Grundlage. Kombinieren Sie Proxy-basierte Datenpipelines mit Post-Training-Verifizierungsschritten, um Halluzinationen zu reduzieren.