Галлюцинации LLM происходят, когда языковая модель выдаёт фактически неверную или вымышленную информацию с высокой уверенностью. Основные причины:
Шум в обучении: Неверные или низкокачественные исходные данные.
Пробелы в знаниях: Модель не имеет доступа к определённым фактам.
Неоднозначность запроса: Расплывчатые или противоречивые запросы пользователя.
Снижение с помощью лучших данных:
Обучение моделей на более чистых, более репрезентативных наборах данных — надёжно собранных через вращающиеся мобильные IP Proxied — уменьшает шум и улучшает фактическую основу. Сочетайте прокси-ориентированные конвейеры данных с шагами проверки после обучения, чтобы уменьшить галлюцинации.