Γιατί τα LLMs παράγουν ψευδείς πληροφορίες και πώς μπορείτε να το μειώσετε;

Question

Accepted Answer

Ένα LLM **παράγει ψευδείς πληροφορίες** όταν παράγει κείμενο που ακούγεται σίγουρο και λογικό, αλλά είναι στην πραγματικότητα ανακριβές ή επινοημένο. Για να κατανοήσετε γιατί συμβαίνει αυτό, πρέπει πρώτα να κατανοήσετε τι κάνει στην πραγματικότητα το μοντέλο.

## Πώς λειτουργεί ένα LLM (συνοπτικά)

Σε υψηλό επίπεδο, ένα LLM είναι ένας **predictor του επόμενου token**. Δεδομένου του κειμένου μέχρι στιγμής, προβλέπει το πιο πιθανό επόμενο token (λέξη/τμήμα) βάσει των **στατιστικών σχημάτων που έμαθε κατά την εκπαίδευση** — όχι κοιτάζοντας τα γεγονότα σε μια βάση δεδομένων.

```text
input: "The capital of Australia is"
model: P(next token) → "Canberra" 0.71, "Sydney" 0.18, ...
→ samples a token, appends it, repeats
```

## Γιατί συμβαίνουν ψευδείς πληροφορίες

- **Παράγει, δεν ανακτά.** Το μοντέλο παράγει *λογικό* κείμενο, όχι *επαληθευμένα* γεγονότα. Η ευχέρεια και η αλήθεια είναι ανεξάρτητες.
- **Χωρίς ενσωματωμένο έλεγχο αλήθειας.** Τίποτα μέσα στο μοντέλο δεν συγκρίνει την έξοδο με την πραγματικότητα.
- **Τα κενά συμπληρώνονται με σιγουριά.** Όταν τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι περιορισμένα, διφορούμενα ή λείπουν (σπάνια APIs, πρόσφατα γεγονότα, σκοτεινές προσωπικότητες), το μοντέλο εξακολουθεί να εκπέμπει τη στατιστικά πιθανή συνέχεια — η οποία μπορεί να είναι λάθος.
- **Η σιγουριά δεν είναι ορθότητα.** Μια επινοημένη παραπομπή φαίνεται ακριβώς όπως ευχερής είναι μια πραγματική.

## Πώς να το μειώσετε

- **Αγκύρωση με RAG / πηγές.** Ανακτήστε σχετικά έγγραφα και τοποθετήστε τα στο prompt, ώστε το μοντέλο να απαντά *από* πραγματικό κείμενο αντί για μνήμη.
- **Ζητήστε παραπομπές** και ελέγξτε τις — επινοημένες αναφορές αποκαλύπτουν ψευδείς πληροφορίες.
- **Χαμηλώστε τη θερμοκρασία** για factual tasks, ώστε το μοντέλο να επιλέγει tokens υψηλής πιθανότητας (πιο ασφαλή).
- **Επιτρέψτε "Δεν ξέρω."** Ρητά οδηγήστε το μοντέλο να το πει όταν είναι αβέβαιο, αφαιρώντας την πίεση να επινοήσει.
- **Επαληθεύστε με εργαλεία.** Εκτελέστε τον κώδικα, ερωτήστε έναν αριθμομηχανή/αναζήτηση/βάση δεδομένων ή καλέστε ένα API αντί να εμπιστευθείτε την ανάκληση του μοντέλου.
- **Περιορίστε το πεδίο εφαρμογής.** Συγκεκριμένα, καλά οριοθετημένα prompts παράγουν λιγότερες ψευδείς πληροφορίες από ανοιχτόχειρα.

## Γιατί έχει σημασία

Τα LLMs είναι ολοένα και περισσότερο ενσωματωμένα σε προϊόντα που πραγματικοί χρήστες εμπιστεύονται. Επειδή το μοντέλο **παράγει λογικό κείμενο αντί να ανακτά γεγονότα**, οι ψευδείς πληροφορίες είναι μια εγγενής συμπεριφορά, όχι ένα περιστασιακό σφάλμα — οπότε οι μηχανικοί πρέπει να σχεδιάσουν γύρω από αυτό. Το να ξέρετε *γιατί* συμβαίνει (πρόβλεψη επόμενου token χωρίς έλεγχο αλήθειας) σας λέει *πώς* να το μετριάσετε: αγκύρωση, παραπομπές, χαμηλότερη θερμοκρασία, άδεια να αποχωρήσετε και εξωτερική επαλήθευση. Η αντιμετώπιση της εξόδου του LLM ως σχέδιο προς έλεγχο — όχι ως μαντείο — είναι η διαφορά μεταξύ ενός αξιόπιστου χαρακτηριστικού και μιας σίγουρης ευθύνης.