--- title: "Chain-of-Verification (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Chain-of-Verification_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Prompt engineering" revision_id: 877 wiki_created_at: 2026-09-06T22:40:07Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:40:07Z downloaded_at: 2026-09-07T22:42:49Z --- # Chain-of-Verification (HU) **Chain-of-Verification (CoVe)** — egy olyan módszer, amelyet a **hallucinációk** (faktikusan helytelen, de hihetőnek tűnő válaszok generálása) számának csökkentésére javasoltak nagy nyelvi modellekben (**LLM**)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-arxiv-original-1). A megközelítést a Meta AI kutatócsoportja dolgozta ki **Shehzaad Dhuliawala** vezetésével, és a „Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models" (2023) című munkában mutatták be; az LLM **önellenőrzési** és **önkorrekciós** (self-verification) módszereinek osztályába tartozik[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2). A CoVe alapgondolata az, hogy a generált választ maga a modell ellenőrzi lépésről lépésre, külső források bevonása nélkül[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2). Ez arra ösztönzi a rendszert, hogy több „ésszerű" erőfeszítést fordítson a válasz önvizsgálatára és saját hibáinak kijavítására, mielőtt a választ a felhasználónak bemutatja[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2). ## Háttér: hallucinációk a nyelvi modellekben A nagy nyelvi modellek (LLM) gyakran szenvednek a „hallucinációk" jelenségétől – olyan válaszokat generálnak, amelyek hihetőnek tűnnek, de faktikusan helytelenek[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-medium-cove-3). Ez a probléma az NLP területén széles körben elismert megoldatlan kérdés: még a modern modellek is nagy magabiztossággal közölhetnek hamis információkat, félrevezetve a felhasználókat[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-arxiv-original-1). Például egy modell meggyőzően „kitalálhat" egy nem létező tényt, vagy összekeverheti egy ismert személy életrajzi adatait. Mivel az ilyen faktikus hibákat részletes ellenőrzés nélkül nehéz észrevenni, a kutatók aktívan fejlesztenek módszereket az LLM válaszaiban előforduló hallucinációk számának csökkentésére. ## A CoVe módszer lépései A Chain-of-Verification módszer négy egymást követő lépésen keresztül valósul meg[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2): 1. **Alapválasz generálása**. A modell különleges utasítások nélkül létrehozza az eredeti kérdésre adott kezdeti választ (a válasz alaphipotézise)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-medium-cove-3). Ez a tervezett válasz kiindulópontként szolgál, és tartalmazhat hallucinációkat, amelyeket a következő lépésekben kell felderíteni. 2. **Ellenőrző kérdések tervezése**. Az eredeti kérdés és a generált válasz alapján a modell pontosító kérdések listáját fogalmazza meg, amelyek az alapválasz állításainak faktikus helyességét ellenőrzik[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-medium-cove-3). Ezek a **verification questions** a válasz kulcstényeire irányulnak, és segítenek feltárni az esetleges hibákat vagy pontatlanságokat. 3. **Az ellenőrzés végrehajtása (verifikáció)**. Ezt követően a modell sorban és egymástól függetlenül válaszol minden egyes megfogalmazott ellenőrző kérdésre, igyekezvén nem támaszkodni az eredeti válaszra az elfogultság elkerülése érdekében[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-medium-cove-3). A kapott válaszokat összehasonlítják az eredeti válasszal, hogy ellentmondásokat vagy hibákat tárjanak fel: így azonosítják az eredeti válasz azon részeit, amelyeket a tények nem támasztanak alá. 4. **A végleges válasz kialakítása**. Végül a feltárt eltérések alapján a modell generál egy javított, végleges választ[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-medium-cove-3). Ebbe a válaszba az ellenőrzés eredményeinek figyelembevételével korrekciókat illesztenek be, ami növeli faktikus pontosságát és csökkenti a hallucinációk valószínűségét. Ezeket a lépéseket mindegyikét ugyanannak az LLM-nek küldött további lekérdezésekkel hajtják végre, de eltérő utasításokkal[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2). Vagyis a modell felváltva tölt be válaszadói, majd ellenőrzői (kérdéseket tesz fel és megválaszolja azokat), és végül a végleges kimenet szerkesztőjének szerepét. ## Az ellenőrzés megvalósítási változatai A módszer szerzői az ellenőrzési lépés megvalósítására több módot is kipróbáltak, amelyek abban különböznek egymástól, hogyan teszik fel és válaszolják meg az ellenőrző kérdéseket[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2): - **Összevont megközelítés (Joint)**. A modell egyetlen lekérdezés keretében generálja mind az ellenőrző kérdéseket, mind a rájuk adott válaszokat. Ez a változat kevésbé előnyös, mivel a modell, amely azonnal válaszol, hallucináálhatja a tényeket és megismételheti az eredeti válasz hibáit az eltolódás miatt[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-medium-cove-3). - **Kétlépéses megközelítés (2-Step)**. Az ellenőrző kérdéseket először egy külön lekérdezéssel generálják, majd egy következő lekérdezésben a modell megválaszolja a kialakított kérdéslistát[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-medium-cove-3). A lépések szétválasztása segít elkerülni az eredeti válasz hatását a kérdések generálásakor. - **Különálló ellenőrzés (Factored)**. A modell **külön-külön válaszol minden egyes** ellenőrző kérdésre, több egymást követő lekérdezés segítségével (kérdésenként egy)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-medium-cove-3). Ez a megközelítés megakadályozza az eredeti válasz részeinek egyszerű kimásolását: az ellenőrző kérdésekre adott válaszok autonóm módon fogalmazódnak meg, ami csökkenti az eredeti hallucináció megismétlésének kockázatát. Hátránya a megnövekedett számítási költség, mivel a lekérdezések száma arányosan nő a kérdések számával. - **Különálló ellenőrzés felülvizsgálattal (Factored + Revise)**. Miután az összes ellenőrző kérdésre megérkezett a válasz, a modell elvégez egy további összehasonlítási és **revíziós** lépést. Egy külön lekérdezés segítségével összehangolja a kapott tényeket az eredeti válasszal, és kifejezetten jelöli az eltéréseket, majd javításokkal generálja a végleges választ[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-medium-cove-3). Ez a kiegészítő lépés arra készteti a rendszert, hogy alaposabban elemezze az eltéréseket, és integrálja a javított információkat a végső kimenetbe. ## Kísérleti eredmények A Chain-of-Verification módszert számos, a válaszok faktikus pontossága szempontjából érzékeny feladaton tesztelték[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-arxiv-original-1). Ezek közé tartoztak: tudásbázis-alapú tényfelsoroló kérdések (Wikidata-listák és Wikipedia-kategóriák), több szövegrészből adódó, több választ igénylő kérdések (MultiSpanQA), valamint részletes szöveg generálásának feladatai (például életrajzok)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-arxiv-original-1). Az eredmények azt mutatták, hogy a CoVe alkalmazásával az önellenőrzés nélküli eredeti modellekhez képest **jelentősen csökkent a hallucinációk száma** minden feladattípusnál[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-arxiv-original-1). Különösen hatékonynak bizonyult a factored + revise változat – a különálló ellenőrzés a tények végső összevetésével. Ez a megközelítés adta a legjobb pontossági mutatókat: például életrajzi szöveg generálásának feladatában a CoVe alkalmazása a **LLaMA-65B** modellre (65 milliárd paraméteres LLM) a **FactScore** faktológiai mérőszámát ~63,7-ről ~71,4 pontra növelte[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2). A FactScore növekedése azt jelzi, hogy a végleges válaszok több ellenőrzött tényt és kevesebb kitalált információt tartalmaztak. Sőt, a verifikációs láncot alkalmazó LLM képes volt felülmúlni még néhány erősebb vagy speciálisan felszerelt rendszert is. Így a CoVe-val kiegészített LLaMA-65B magasabb FactScore-t ért el, mint a **ChatGPT** (az OpenAI modellje), és megelőzte a **Perplexity.ai**-t — egy olyan modellt, amelyet internetes kereséssel egészítettek ki a válaszok faktikus alátámasztása érdekében[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2). Ez figyelemre méltó, mivel a Perplexity külső forrásokat használ az információkereséshez, míg a CoVe a minőség javítását kizárólag a modell belső következtetési és önellenőrzési képességeire támaszkodva éri el[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2). Igaz, a legritkább tényeknél (ahol specifikus tudásra van szükség) a Perplexityhez hasonló retrieval-rendszer még mindig előnnyel rendelkezik, azonban a legtöbb kérdésnél a CoVe pontosabb válaszokat adott[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2). ## Korlátok és kilátások Megjegyzendő, hogy bár a Chain-of-Verification észrevehetően csökkenti a hallucinációk arányát, teljes mértékben nem képes kiküszöbölni azokat. A modell továbbra is elkövethet hibákat, ha az ellenőrző kérdések nem fedtek le valamely helytelen részletet, vagy ha maga az LLM nem ismeri a helyes tényt. Emellett a CoVe **növeli a számítási terhelést**: egyetlen felhasználói lekérdezéshez több egymást követő modellhívást kell elvégezni (válasz generálása, kérdések generálása, megválaszolásuk, végső összeállítás), míg egy szokásos modell egyetlen lépésben válaszol[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2). Mindazonáltal a szerzők megmutatják, hogy az összesített költségek tekintetében a CoVe összehasonlítható más, többlépéses hallucinációfelderítési megközelítésekkel, és praktikus megoldásnak tekinthető[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2). A Meta AI kutatói munkájukban a módszer lehetséges fejlesztési irányait is megjelölték. Az egyik kézenfekvő út a **CoVe kombinálása külső eszközök használatával**, például egy internetes keresési modul vagy tudásbázisok csatlakoztatása a verifikációs lépés során[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2). Ez lehetővé tenné megbízható információk megszerzését külső forrásokból, és még megbízhatóbban lehetne megerősíteni vagy cáfolni az eredeti válasz tényeit. Így a Chain-of-Verification lépést jelent a felelősebb és pontosabb AI-rendszerek felé: megmutatja, hogy ha rákényszerítjük a modellt **saját válaszának kritikus felülvizsgálatára**, akkor annak minősége lényegesen javítható, és a generált szövegben a kitalált tények terjesztése csökkenthető[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_note-aclanthology-findings-2). ## Hivatkozások - Az eredeti „Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models" cikk az arXiv-on - A „Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models" cikk az ACL Anthology-ban - Chain of Verification (CoVe) — Understanding & Implementation — cikk a Mediumon ## Irodalom - Dhuliawala, S. et al. (2023). *Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models*. arXiv:2309.11495. - Manakul, P. et al. (2023). *SelfCheckGPT: Zero-Resource Black-Box Hallucination Detection for Generative Large Language Models*. arXiv:2303.08896. - Yang, B. et al. (2025). *Hallucination Detection in Large Language Models with Metamorphic Relations*. arXiv:2502.15844. - Liang, X. et al. (2024). *Internal Consistency and Self-Feedback in Large Language Models: A Survey*. arXiv:2407.14507. - Lightman, H. et al. (2023). *Let's Verify Step by Step*. arXiv:2305.20050. - Ling, Z. et al. (2023). *Deductive Verification of Chain-of-Thought Reasoning*. arXiv:2306.03872. - Lyu, Q. et al. (2023). *Faithful Chain-of-Thought Reasoning*. arXiv:2301.13379. - Madaan, A. et al. (2023). *Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback*. arXiv:2303.17651. - Wei, J. et al. (2022). *Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models*. arXiv:2201.11903. - Wang, X. et al. (2022). *Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models*. arXiv:2203.11171. - Yao, S. et al. (2023). *Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models*. arXiv:2305.10601. ## Megjegyzések 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-arxiv-original_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-arxiv-original_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-arxiv-original_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-arxiv-original_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-arxiv-original_1-4) Dhuliawala, Shehzaad et al. «Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models». *arXiv*. [1] 2. ↑ [2.00](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-0) [2.01](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-1) [2.02](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-2) [2.03](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-3) [2.04](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-4) [2.05](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-5) [2.06](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-6) [2.07](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-7) [2.08](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-8) [2.09](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-9) [2.10](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-10) [2.11](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-11) [2.12](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-12) [2.13](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-13) [2.14](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-aclanthology-findings_2-14) Dhuliawala, Shehzaad et al. «Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models». *ACL Anthology*. [2] 3. ↑ [3.0](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-medium-cove_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-medium-cove_3-1) [3.2](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-medium-cove_3-2) [3.3](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-medium-cove_3-3) [3.4](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-medium-cove_3-4) [3.5](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-medium-cove_3-5) [3.6](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-medium-cove_3-6) [3.7](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-medium-cove_3-7) [3.8](https://systems-analysis.info/int/Chain-of-Verification_(HU)#cite_ref-medium-cove_3-8) chowdhury, sourajit roy. «Chain of Verification (CoVe) — Understanding & Implementation». *Medium*. [3]