Zakaj LLM-ji halucinarijo in kako to zmanjšati?

Question

Accepted Answer

LLM **halucinarij**, ko proizvede besedilo, ki se sliši zaupljivo in verjetno, vendar je dejansko napačno ali izmišljeno. Da bi razumeli zakaj, morate najprej razumeti, kaj model dejansko počne.

## Kako LLM deluje (na kratko)

Na visoki ravni je LLM **napovednik naslednjega tokena**. Glede na tekst do zdaj napove najbolj verjetni naslednji token (besedo/del) na podlagi **statističnih vzorcev, naučenih med treningom** — ne s pogledom dejstev v bazi podatkov.

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

## Zakaj se halucilacije pojavijo

- **Generira, ne pridobiva.** Model proizvaja *verjetno* besedilo, ne *preverjenih* dejstev. Tekoče govorjenje in resnica sta neodvisna.
- **Ni vgrajenega preverjanja resnice.** Nič znotraj modela ne primerja rezultata z dejanostjo.
- **Vrzeli se samozavestno napolnijo.** Ko je podatke za trening malo, so nejasni ali manjkajo (redka API-ja, nedavni dogodki, neznani ljudje), model še vedno излучuje statistično verjetno nadaljevanje — ki je lahko napačno.
- **Zaupanje ni pravilnost.** Izmišljena navajala so videti enako tekoče kot pravo.

## Kako to zmanjšati

- **Tal z RAG-om / viri.** Pridobite relevantne dokumente in jih vstavite v poziv, da model odgovarja *iz* pravega besedila namesto spomina.
- **Zahtevajte navedke** in jih preverite — izmišljeni viri razkriejo halucilacijo.
- **Znižajte temperaturo** za faktične naloge, tako da model izbere tokene z visoko verjetnostjo (varnejši).
- **Dovolite "Ne vem."** Eksplicitno naročite modelu, da tako reče, kadar je negotov, in s tem odstranite pritisk za izmišljanje.
- **Preverite z orodji.** Zaženite kodo, povpraševajte kalkulator/iskanje/bazo podatkov ali pokličite API namesto da zaupate modelu.
- **Omejite obseg.** Specifični, dobro definirani pozivi halucinarijo manj kot odprti.

## Zakaj je to važno

LLM-ji so v rastoči meri vgrajeni v produkte, ki jim upravičeno zaupajo pravi uporabniki. Ker model **generira verjetno besedilo, ne pa pridobiva dejstev**, je halucilacija inherentno obnašanje, ne le naključna napaka — zato morajo inženirji zasnovati sistema okrog tega. Knowing *why* se to dogaja (napredovanje naslednjega tokena brez preverjanja resnice) vam pove *how* to zmanjšati: utemeljitev, navedki, nižja temperatura, dovoljenje za abstinencuo in zunanjo preverjanje. Obravnavanje rezultata LLM kot osnutka, ki ga je treba preveriti — ne kot orakla — je razlika med zanesljivo funkcijo in samozavestno odgovornostjo.