Разбираемся, что такое галлюцинации в больших языковых моделях, почему ИИ «выдумывает» факты, как это распознать и снизить риск ошибок.
Галлюцинации LLM — это ситуации, когда большая языковая модель уверенно выдает выдуманную информацию: неправильно цитирует законы, «придумывает» источники, искажает факты или логически противоречит сама себе. Снаружи ответ может выглядеть убедительно и грамотно, но по сути быть ошибочным.
Для обычных пользователей галлюцинации — это риск принять красивый текст за истину. Кто-то полагается на генеративный ИИ при учебе, поиске медицинской информации, подготовке отчетов, планировании поездок. Ошибка нейросети здесь легко превращается в неверное решение, потраченное время или испорченные отношения с клиентами и партнерами.
Для бизнеса последствия серьезнее:
Разработчики и интеграторы генеративного ИИ сталкиваются с другой стороной проблемы. Им приходится отвечать за качество ответов ИИ, безопасность, объяснимость и настройку систем. Без четкого понимания природы галлюцинаций и ограничений языковых моделей сложно строить надежные решения для клиентов.
Галлюцинации LLM маскируются под уверенные, стройные объяснения. Модель не говорит «я не знаю», а выдает «правдоподобный» ответ. Пользователь, особенно новичок, редко сомневается в тексте, который звучит профессионально.
Риски:
Поэтому разговор о галлюцинациях — это разговор не только о качестве алгоритмов, но и о безопасности ИИ, доверии и ответственности.
Цель материала — трезво разобрать, что такое галлюцинации LLM и почему они возникают, без мистики и маркетинга. К концу статьи читатель:
Это поможет здраво оценивать возможности и ограничения языковых моделей: использовать их как мощный инструмент, но не путать с безошибочным источником истины.
Под галлюцинацией языковой модели (LLM) обычно понимают уверенный, звучащий правдоподобно ответ, который не соответствует реальности — модель «выдумывает» факты, связи или источники, хотя формулирует их твёрдо и без оговорок.
Ключевой момент: модель не знает, что ошибается. Она не врёт намеренно, а просто продолжает текст по статистическим закономерностям, иногда производя откровенно ложный, но очень убедительный результат.
Важно отличать галлюцинацию от обычных погрешностей ответа:
Галлюцинация начинается там, где модель:
Условно галлюцинации можно разделить на несколько типов.
1. Фактические галлюцинации
Модель придумывает или искажает факты: даты, имена, формулы, юридические нормы, технические характеристики.
Пример:
«Язык программирования Rust был разработан компанией Google и впервые представлен в 1998 году».
На самом деле Rust разрабатывался Mozilla, а не Google, и значительно позже.
2. Логические галлюцинации
Ответ формально звучит складно, но внутри него нарушена логика: неверные выводы, противоречия, «магическое» появление фактов, которые не следуют из исходных данных.
Пример:
«Так как выборка мала (5 наблюдений), мы можем с высокой статистической мощностью отвергнуть нулевую гипотезу и обобщить выводы на популяцию».
Сама по себе малость выборки уменьшает статистическую мощность, а не увеличивает её.
3. Стилистические и контекстные галлюцинации
Модель не искажает факты напрямую, но приписывает контексты, намерения или эмоции, которых не было, или подменяет стиль и жанр так, что смысл искажается.
Пример:
«Исследователи в статье явно признают провал эксперимента и выражают разочарование».
В оригинальной статье может не быть ни слова о «провале» или «разочаровании» — это интерпретация, которую модель выдумала, «прочитав между строк».
Галлюцинации опасны тем, что маскируются под уверенный, аккуратный текст, особенно когда речь идёт о законах, медицине, финансах или технической документации. Пользователь видит красивую формулировку, списки, ссылки — и подсознательно доверяет ответу.
Понимание того, что именно считается галлюцинацией, помогает:
Большая языковая модель (LLM) не «думает» и не «понимает» текст так, как человек. Её основная задача — предсказывать следующий фрагмент текста (токен) на основе уже увиденных.
Внутри модели каждый токен (слово, часть слова, знак) представляется числом. Модель получает последовательность токенов и считает, с какой вероятностью следующим будет каждый возможный токен из словаря.
Упрощённо процесс выглядит так:
Модель нигде не «сверяется с реальностью» — она лишь продолжает последовательность на основе статистики из обучающих данных.
LLM не имеет:
Её «знания» — это закономерности, закодированные в весах нейросети: какие слова и фразы обычно следуют друг за другом, как они связаны по смыслу, в каких контекстах встречаются.
Модель может блестяще имитировать рассуждение, стиль и терминологию, но это именно имитация. Она не отличает «правду» от «неправды» — только более правдоподобные продолжения от менее правдоподобных.
LLM обучают на огромных массивах текстов: книги, статьи, форумы, документация, иногда — специализированные корпоративные данные.
Во время обучения модель многократно решает задачу: по началу текста угадать следующее слово. Ошибки используются для настройки весов сети. Так она учится:
Качество и чистота корпуса напрямую влияют на точность и надёжность ответов. Шумные, устаревшие или противоречивые данные увеличивают вероятность ошибок.
Распределение вероятностей — это ещё не текст. Чтобы превратить его в ответ, используется декодирование:
Для задач, где важна точность (инструкции, код, юридические ответы), обычно используют более «холодные» и детерминированные настройки. Для идей, мозговых штурмов и креативных текстов — более «тёплые» и стохастические.
Понимание этих принципов помогает лучше оценивать ответы модели: это не истина из базы знаний, а статистически правдоподобное продолжение текста, зависящее от данных и настроек генерации.
Галлюцинации LLM — это не «поломка» нейросети, а естественное следствие того, как устроены большие языковые модели. Они оптимизированы не под истину, а под правдоподобный текст. Разберёмся в ключевых причинах.
LLM учатся на огромных массивах текстов. В них много:
Модель не умеет «понять, что было на самом деле» — она учится статистическим закономерностям в данных. Если в обучающей выборке часто встречается неточная формулировка, она с высокой вероятностью будет появляться и в ответах.
Отсюда часть типичных ошибок нейросетей: уверенные, но неверные ссылки на «факты», которые когда‑то где‑то были написаны, или уже потеряли актуальность.
Базовая цель LLM — предсказывать следующий токен (фрагмент текста) так, чтобы продолжение выглядело естественным. Пользователь же ожидает:
Эти цели не совпадают. Генеративный ИИ оптимизируется за качество текста, а не за проверку фактов. Даже при дообучении с обратной связью от людей (RLHF) модель лишь частично сдвигают в сторону «правдивости», но фундаментальная цель — генерация правдоподобной последовательности — остаётся прежней.
У любой LLM есть ограничение на длину контекста. Длинные документы, цепочки писем или большие базы знаний приходится обрезать или выбирать частями.
Если ключевая информация не попала в контекст, модель будет вынуждена «додумывать» ответ по общим шаблонам. Отсюда:
Даже когда вы подключаете внешние источники (retrieval, RAG), качество подбора фрагментов критично: неверный или неполный отбор напрямую увеличивает вероятность галлюцинаций.
Большие языковые модели хорошо работают там, где запрос похож на то, что они уже «видели» при обучении. Как только запрос уходит в редкие, специфические или новые темы, начинается режим extrapolation — модель пытается применять общие шаблоны к незнакомым ситуациям.
Примеры:
Для бизнеса это особенно важно. Используя LLM для принятия решений, вы часто находитесь в зонах, где данных чуть или почти нет. Вероятность галлюцинаций там выше, а без дополнительной проверки фактов ИИ‑ответы попадают в отчёты, документы и код.
Итог: галлюцинации — следствие ограничений данных, цели обучения, контекста и домена. Понимание этих причин помогает выстроить более безопасное использование LLM, грамотные процессы верификации и ожидания к точности генерации текста.
Чаще всего ошибки языковой модели заметны там, где требуется точная проверяемая информация:
Во всех этих сценариях модель может звучать убедительно, но выдавать информацию, которой нигде нет.
Типичный пример — просьба сослаться на научные статьи по узкой теме. Модель способна сгенерировать:
Проблема в том, что такой статьи или DOI не существует. Структура записи верная, элементы похожи на настоящие, но комбинация полностью выдумана.
Похожая ситуация — сгенерированные ссылки на документацию или страницы блога компании. URL выглядит логично (/blog/model-safety-guide), но при переходе даёт 404. Модель «догадалась», как могла бы называться страница, а не вспомнила реальный адрес.
При многозвенных задачах, где нужно рассуждать шаг за шагом, появляются логические сбои:
Пример: модель решает задачу по вероятности, получает в одном шаге результат 0,7, а в следующем рассуждает как будто это 70 из 100 независимых экспериментов и делает дальнейшие выводы, которые математически не следуют.
В программировании модель может сначала описать корректный алгоритм, а затем предложить код, который ему не соответствует: путает порядок операций, забывает важные проверки, использует переменные, которые не объявляла:
result = process(data)
if success:
print(result)
Здесь переменная success нигде не определяется, но в тексте объяснения модель уверяет, что «проверяет успешность операции».
Языковая модель оптимизируется не под истину, а под правдоподобие текста. Если по статистике для данного запроса обычно следует уверенный, категоричный ответ, модель продолжит ту же манеру.
Поэтому:
Для пользователя это один из самых опасных аспектов: галлюцинация маскируется под уверенный, логичный, стильно оформленный ответ, из-за чего ошибка легко проскакивает в отчёты, презентации, код или бизнес-решения без дополнительной проверки.
Даже опытный пользователь иногда не сразу замечает, что модель «придумала» часть ответа. Ниже — практические приёмы, которые помогают отлавливать такие случаи.
Обратите внимание на стиль и структуру ответа:
Если ответ выглядит «слишком уверенным, чтобы быть правдой» — это сигнал проверить факты.
Простой протокол проверки:
Полезные формулировки, которые снижают риск «слепого доверия»:
Даже если модель даёт ссылки, их нужно открывать и проверять: совпадает ли текст, есть ли вообще упомянутый раздел, соответствует ли цитата оригиналу.
Пример 1. Выдуманная функция в библиотеке
Запрос: «Есть ли в pandas функция DataFrame.super_groupby и как её использовать?»
Модель уверенно описывает параметры, приводит пример кода, ссылается на «удобное расширение groupby».
Как заметить галлюцинацию:
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'super_groupby'.Вывод: функция придумана, описание — галлюцинация.
Пример 2. Неверная ссылка на статью закона
Запрос: «Какие требования к хранению персональных данных в России по закону X? Приведи номер статьи и основные положения».
Модель даёт:
Проверка:
Вывод: модель смешала фрагменты разных норм и «додумала» недостающие части.
Когда ответ модели важен для бизнеса или личных решений, полезно:
Такой простой ритуал заметно снижает риск принять галлюцинацию модели за достоверную информацию.
Свести галлюцинации LLM к нулю пока нельзя, но их частоту и тяжесть можно существенно уменьшить. Разработчики используют комбинацию архитектурных решений, дообучения и внешних инструментов.
Instruction tuning (обучение следованию инструкциям) помогает модели лучше понимать формулировку запроса и формат ожидаемого ответа. Модель дообучают на наборах «инструкция → хороший ответ», что делает поведение более предсказуемым и уменьшает риск произвольных, «фантазийных» выводов.
Следующий слой — RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Люди-асессоры ранжируют ответы модели: где она ошиблась, где придумала несуществующие факты, где повела себя небезопасно. На основе этих оценок модель дообучают с подкреплением, поощряя честное признание незнания и наказуя уверенные галлюцинации. Это улучшает качество ответов ИИ и снижает вероятность вредных или вводящих в заблуждение генераций.
Чтобы не заставлять модель «угадывать» факты, к ней подключают внешние сервисы:
Языковая модель выступает интерфейсом, который формулирует запрос к инструменту, а затем оборачивает полученные данные в связный текст. Это особенно важно для LLM для бизнеса, где цена ошибки высока.
Retrieval‑Augmented Generation (RAG) сочетает генеративный ИИ и поиск по векторным индексам. Процесс обычно выглядит так:
Такой подход уменьшает галлюцинации, особенно при работе с узкоспециализированной или актуальной информацией (правила, регламенты, цены, остатки).
Ещё один путь — специализированные доменные модели. Их дообучают на корпусах одного предметного поля: медицина, юриспруденция, финансы, техподдержка. Это позволяет «выбить» из распределения редкие и странные паттерны, которые приводят к абсурдным выводам.
Критична и фильтрация обучающих данных: удаление заведомо ложных, противоречивых, токсичных и спамных источников. Чем чище и однороднее корпус, тем меньше модель «усваивает» примеры, поощряющие выдумки и логически несогласованные тексты.
На практике лучшие результаты даёт комбинация всех подходов: хорошее базовое обучение, instruction tuning и RLHF, плюс RAG и инструменты поверх модели. Именно так сейчас строятся системы, где важны точность генерации текста, проверка фактов ИИ и безопасность ИИ в продакшене.
Работа с LLM становится намного надежнее, если относиться к модели не как к «источнику истины», а как к умному, но ошибающемуся ассистенту. Ниже — практические приемы, которые сильно снижают риск галлюцинаций и ошибок.
Чем расплывчатее вопрос, тем выше шанс, что модель начнет «додумывать» детали.
Плохо:
Объясни мне про отчеты.
Лучше:
Объясни, как в РФ по РСБУ формировать отчет о движении денежных средств для малого предприятия в сфере услуг. Приведи структуру отчета и кратко опиши назначение каждого раздела.
Практические советы:
Чем меньше догадок требуется модели, тем ниже вероятность галлюцинаций.
Модель может звучать категорично, даже когда «не уверена». Это опасная иллюзия уверенности.
Добавьте к запросу формулировки:
Это полезно:
Если модель ставит себе высокую уверенность там, где вы знаете, что ответ неверен, — используйте это как сигнал: нужна более строгая проверка во всех похожих кейсах.
LLM может придумывать статьи, документы и даже DOI, которые выглядят убедительно, но не существуют.
Рекомендации:
Если ссылок нет или они сомнительные, так и фиксируйте: выводы модели не подтверждены внешними источниками.
Для рабочих задач (документы, код, анализ данных, юридические и медицинские вопросы) обязательно закладывайте этап человеческой проверки.
Примеры безопасного процесса:
Для бизнеса это означает: LLM хорошо работает как ускоритель рутины и генератор вариантов, а не как автономный эксперт. Так вы получаете выгоду от генеративного ИИ, не жертвуя качеством и безопасностью.
Даже самые продвинутые методы снижения галлюцинаций LLM дают лишь частичный эффект. Генеративный ИИ остаётся вероятностной системой, а не источником истины, поэтому полностью устранить выдуманные ответы пока нельзя.
Большие языковые модели учатся предсказывать следующий токен по статистике огромных корпусов текстов. Они не «знают» факты, а лишь улавливают закономерности в том, как о фактах пишут люди. Отсюда несколько фундаментальных ограничений:
Даже при подключении внешних источников (поиск, базы знаний, специализированные корпоративные данные) LLM остаётся генератором текста. Она может неверно интерпретировать документ, неправильно сопоставить контекст и снова «сочинить» детали.
Настройка моделей — это постоянный баланс между креативностью и точностью генерации текста.
Снижение так называемой «температуры» и ввод строгих правил уменьшают количество грубых ошибок нейросетей, но делают ответы сухими и менее полезными для задач, где требуется вариативность (маркетинг, тексты для соцсетей, идея продуктов).
Наоборот, более «свободная» генерация лучше подходит для мозговых штурмов, но повышает риск галлюцинаций LLM: появляются вымышленные источники, ссылки, факты и цитаты.
Для бизнеса это означает необходимость чётко разделять сценарии:
Пока нет универсального режима работы, который одинаково хорошо решал бы обе задачи.
Автоматическая оценка фактической точности — отдельная нерешённая проблема:
В результате даже связка «LLM + автоматический фактчекер» не даёт гарантии, что ответ полностью корректен. Человеческий контроль остаётся необходимым, особенно в критичных доменах.
Ошибки нейросетей — это не только вопрос качества ответов ИИ, но и серьёзные риски:
Пока технологии не позволяют полностью контролировать галлюцинации LLM, компаниям приходится выстраивать процессы: ограничивать критичные сценарии, вводить обязательную экспертную верификацию, описывать в политиках использования ограничение ответственности и предупреждать пользователей о возможных ошибках.
Главный вывод: текущие подходы снижают частоту и опасность галлюцинаций, но не отменяют необходимость осознанного и осторожного использования языковых моделей.
Следующее поколение LLM будет всё меньше «придумывать» факты и всё больше опираться на формализованные источники знаний.
Основные направления:
Галлюцинации всё чаще будут отлавливаться ещё до того, как ответ увидит пользователь.
Ключевые подходы:
Надёжность ответов всё больше обеспечивается не одной моделью, а экосистемой сервисов.
Пользователи и компании в ближайшие годы получат:
Полного исчезновения галлюцинаций ожидать не стоит: языковые модели по-прежнему остаются вероятностными системами. Однако их роль будет смещаться от «автора» к «умному интерфейсу» к проверяемым данным и бизнес-логике — а значит, и риски для пользователей будут постепенно снижаться.
Галлюцинация LLM — это случай, когда модель выдаёт уверенный и связный ответ, который на самом деле не соответствует реальности.
Она может:
Модель не врёт намеренно: она просто продолжает текст по статистике из обучающих данных и не умеет отделять истину от вымысла.
Для бизнеса галлюцинации — это не просто «ошибки текста», а конкретные риски.
Возможные последствия:
Поэтому LLM нельзя пускать напрямую в критичные процессы без верификации человеком и встроенных механизмов проверки фактов.
Обычная неточность — это неполный, упрощённый или осторожный ответ: модель может что‑то упустить, но явно не выдумывает факты.
Признаки галлюцинации:
Если текст звучит слишком категорично и детально, а проверить сказанное сложно, стоит считать такой ответ подозрительным и перепроверять.
Чаще всего выдумки проявляются там, где нужны точные и проверяемые данные:
Риск особенно высок в узких, новых или малоописанных темах, где в обучающих данных у модели мало надёжных примеров.
Минимальный практический протокол:
Чем конкретнее и богаче контекстом запрос, тем меньше модель «додумывает» сама.
Практические приёмы:
Это сокращает пространство догадок и снижает вероятность выдуманных деталей.
Разработчики используют комбинацию методов:
Это не устраняет галлюцинации полностью, но заметно снижает их частоту и тяжесть.
Полностью избавиться от галлюцинаций пока нельзя, потому что языковая модель оптимизируется под правдоподобный текст, а не под истину.
Фундаментальные ограничения:
Даже при использовании поиска и баз знаний LLM может неправильно интерпретировать документы. Поэтому нужен человек в цикле и чёткие рамки применения.
Безопасное встраивание LLM в бизнес‑процессы строится вокруг принципа «человек принимает решение, модель помогает».
Рекомендуется:
Так вы получите выгоду от генеративного ИИ, не подвергая бизнес излишним рискам.
Ожидается, что будущие системы будут меньше «фантазировать» и больше опираться на формализованные знания и проверку фактов.
Ключевые тенденции:
Галлюцинации не исчезнут полностью, но в промышленных продуктах они станут реже и более прозрачно обозначаться для пользователя.