--- title: "LLM-hallucinációk" source: "https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "LLM-hallucinációk" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 3573 wiki_created_at: 2026-09-06T23:22:49Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:22:49Z downloaded_at: 2026-09-07T22:57:40Z --- # LLM-hallucinációk **Hallucináció** (ang. *hallucination*) a nagy nyelvi modellek (LLM) kontextusában az a jelenség, amelynek során a modell magabiztosan generál hitelesnek látszó (*plausible*) választ, amely valójában nem felel meg a valóságnak, az adott kontextusnak, vagy belső ellentmondást tartalmaz[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-lakera-guide-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-astera-guide-2). A modell tényeket, részleteket vagy logikai következtetéseket „talál ki", amelyek nem szerepelnek a forrásadatokban. Fontos megjegyezni, hogy a hallucináció nem hiba vagy bug a hagyományos értelemben. A modell úgy működik, ahogyan megtervezték: a szöveges adatokból kinyert minták alapján a legvalószínűbb folytatást jósolja meg. Nincs beépített igazságellenőrző mechanizmusa[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-wikipedia-hallucination-3). A hallucinációk abban különböznek az egyszerű hibáktól, hogy magabiztosan előadott, de hamis információt tartalmaznak, amelybe gyakran nem létező tények, hivatkozások vagy események kerülnek[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-openai-description-4). Ez a jelenség olyannyira jelentőssé vált, hogy 2023-ban a Cambridge-i szótár új jelentést adott a „hallucination\\ terminusnak, amelyet a mesterséges intelligenciával kapcsolatban használnak[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-cambridge-dict-5). ## A hallucinációk meghatározása és osztályozása Bár különböző terminusokat használnak (például „konfabuláció\\, „kitalálás\\), az LLM-ek hallucinációi két fő kategóriába sorolhatók: a **tényszerű hitelességgel** összefüggők és a **forráshoz való hűséggel** (kontextuális koherenciával) összefüggők[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-nexla-guide-6). ### Tényszerű hallucinációk Ez az az eset, amikor a modell tényszerűen téves információt közöl a valós világról. A modell hamis „tényt\\ igazságként állít be[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-lakera-guide-1). - **Példa**: *„Charles Lindbergh volt az első ember, aki a Hold felszínére lépett"* – teljesen kitalált tény. - **Hamis idézetek és hivatkozások**: A modell kitalálhat egy nem létező tudományos munkára vagy törvényre való hivatkozást, utánozva egy valódi hivatkozás formátumát[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-astera-guide-2). Ez aláássa a modellek iránti bizalmat, különösen olyan alkalmazásokban, ahol pontosság szükséges (oktatás, hírek, tanácsadás)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-quickcreator-tips-7). ### Logikai hibák A modell következetlenséget vagy hibát követ el az érvelésben. Az egyes tények a válaszban helyesek lehetnek, de a következtetés logikátlan vagy ellentmond az elemi logikának[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-astera-guide-2). Ez gyakran összetett érvelési feladatoknál, matematikai és oksági problémáknál fordul elő, ahol a modell szavak valószínűségi kapcsolataival operál, nem formális logikával[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-astera-guide-2)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-astera-guide-2). - **Példa**: *„Mivel a madarak repülnek, az űrhajósok nem érzik a gravitációt"* – a szöveg összefüggőnek tűnik, de logikailag helytelen. ### Kontextuális hallucinációk A modell válasza nem egyezik meg az adott kontextussal vagy utasítással. A modell „kiesik\\ a kontextusból, felesleges információkat ad hozzá, vagy figyelmen kívül hagyja a szükségeseket[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-lakera-guide-1). - **Utasítás megsértése**: Amikor a modellt arra kérik, hogy „fordítsa le a szöveget spanyolra\\, angolul válaszol[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-lakera-guide-1). - **Nem a forrásból származó információ**: Összefoglalási feladatnál a modell az eredeti dokumentumban nem szereplő tényeket „ad hozzá\\, vagy eltorzítja azokat[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-lakera-guide-1). - **Kontextusok keveredése**: A válasz közepén a modell hirtelen egy másik területről kezd beszélni. Például az NBA-komisszár **Adam Silver** kapcsán feltett kérdésre a modell átválthat elődjére, **David Stern**-re, összekeverve a két különböző kontextust[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-nexla-guide-6). ### Inkonzisztencia A hallucináció egy olyan változata, amelynél a modell egyetlen válaszon belül vagy válaszok sorozatában ellentmond önmagának[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-nexla-guide-6). Egy kutatásban azt találták, hogy a ChatGPT válaszainak önellentmondásossági aránya körülbelül 14%[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-nexla-guide-6)[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-nexla-guide-6). - **Példa**: *„Az X vállalatot 1990-ben alapították... majd néhány mondattal később ...az X vállalat, amelyet 2000-ben hoztak létre..."* ### Hallucinációk kódban A kódon tanított LLM-ek szintaktikailag helyes, de nem működő kódrészleteket generálhatnak, amelyek nem létező függvényeket, könyvtárakat vagy paramétereket használnak[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-astera-guide-2). Például a modell generálhat \`import quantum\` sort Pythonban, noha ilyen szabványos modul nem létezik. 2024-ben bevezették a „code hallucination\\ terminust, és létrehozták a **CodeMirage** benchmarkot a probléma rendszerezésére[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-codemirage-paper-8). ## A kialakulás okai A hallucinációk jelensége tényezők összességéből fakad, a modell architektúrájától az adatok minőségéig. - **Architektúra és tanítási elv**: A legtöbb LLM (például a GPT) autoregresszív transformer, amelyet a következő token előrejelzésére tanítottak. Céljuk a szöveg valószínűségének maximalizálása, nem az állítások igazságának ellenőrzése[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-astera-guide-2). A modell nem különbözteti meg a tényeket és a fikciót a tanítóadatokban, mindent szöveges mintaként érzékel[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-astera-guide-2). - **A tanítóadatok minősége**: Az LLM-eket az internetről származó hatalmas szövegkorpuszokon tanítják, amelyek számos pontatlanságot, mítoszt és elavult információt tartalmaznak[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-lakera-guide-1). A modell megjegyzi és reprodukálja ezeket a hibákat. Szintén fontos a **knowledge cutoff** – az az időpont, ameddig a modellnek van információja. - **A szöveggenerálás módja**: A generálás sztochasztikus jellege (hőmérséklettel való mintavételezés) lehetővé teszi, hogy a modell „kreatívabb\\, de kevésbé pontos válaszokat hozzon létre. A korlátozott kontextushossz ahhoz vezethet, hogy a modell „elfelejti\\ a párbeszéd korábbi részleteit, és ellentmond önmagának[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-nexla-guide-6). ## Értékelési és mérési módszerek A hallucinációk felderítésére és mérésére automatikus metrikákat, emberi értékelést és speciális benchmarkokat alkalmaznak. - **Automatikus metrikák**: Olyan megközelítéseket foglalnak magukban, ahol egy másik LLM „bíróként\\ (**LLM-as-a-judge**) értékeli a válasz helyességét[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-evidently-blog-9), vagy elemzik a modell entrópiáját (bizonytalanságát) generálás közben[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-kolena-blog-10). - **Emberi annotáció**: Az „arany standardnak\\ számít. Szakértők vagy crowd-értékelők manuálisan értékelik a válaszokat, megjelölve a hibákat. Ezt a módszert alkalmazzák a modellek RLHF-fel való tanításakor[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-chatgpt-comparison-11). - **Benchmarkok és stressztesztek**: Speciális adathalmazokat hoztak létre, mint például a **TruthfulQA**, amely olyan kérdéseket tartalmaz, amelyek arra provokálják a modellt, hogy elterjedt mítoszokat reprodukáljon[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-mastering-llm-accuracy-12). Léteznek olyan ranglista oldalak is, mint például a **Hugging Face Hallucination Leaderboard**, ahol a modellek hallucinációs szintje szerint hasonlítják össze őket[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-llm-benchmarks-arize-13). ## A mérséklés és megelőzés módszerei - **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**: A legsikeresebb megközelítés, amely „hozzáköti\\ a modellt a külső tudáshoz. A válasz generálása előtt a modell releváns információt kap egy adatbázisból, keresőrendszerből vagy API-ból. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy válaszát ellenőrzött adatokra alapozza, ne pedig találgatásokra[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-astera-guide-2). - **Gondolatláncok (Chain-of-Thought) és önellenőrzés**: A modell először lépésről lépésre generálja az érvelést, mielőtt megadja a végső választ, ami növeli a pontosságot. Fejlettebb módszerekben, mint a **Self-Verification**, a modell vázlatos választ generál, majd feladatot kap annak ellenőrzésére és javítására[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-rag-cove-paper-14). - **Beépített szabályok és szűrők**: A modelleket arra tanítják, hogy megtagadják a választ, ha nem biztosak. Például az Anthropic Claude modelljei a „szavahihetőség\\ elvét követik, és gyakran válaszolnak azzal, hogy „Nem tudok erről biztosan...\\, ahelyett hogy tényeket találnának ki[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-chatgpt-comparison-11). - **Integráció külső eszközökkel**: Az olyan modellek, mint a Gemini, automatikusan felismerhetik, mikor van szükségük külső eszközre (például kalkulátorra számításokhoz vagy keresőre friss hírekhez), és azt használják, ami jelentősen csökkenti a hallucinációk számát[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-chatgpt-comparison-11). ## Kockázatok és következmények - **Jogi és reputációs kockázatok**: A jogi szférában a hallucinációknak komoly következményei lehetnek. Széles körben ismertté vált a **Mata v. Avianca (2023)** eset, amelyben egy ügyvéd ChatGPT-t használt bírósági precedensek keresésére, és az több nem létező ügyet talált ki. Az ügyvédeket megbírságolták, az incidens pedig tanulságos példává vált arra, hogy az AI-ban nem szabad ellenőrzés nélkül megbízni[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-lakera-guide-1). - **Dezinformáció terjedése**: Társadalmi szinten az LLM-ek fokozhatják az álhírek problémáját. Ismert a Meta **Galactica** modelljének esete, amelyet tudósok segítésére hoztak létre, de pszeudotudományos szövegeket kezdett generálni kitalált kísérletekkel és hivatkozásokkal. Három nappal a nyilvános közzététel után a modellhez való hozzáférést lezárták[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-galactica-failure-15). - **Téves döntések meghozatala**: A felhasználók, különösen a kevésbé tapasztaltak, hajlamosak megbízni az AI magabiztosan megfogalmazott válaszaiban, ami pénzügyi, orvosi és más kritikus területeken helytelen döntésekhez vezethet[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-quickcreator-tips-7). ## Gyakorlati példák - **Az Air Canada-eset (2023)**: A légitársaság chatbotja egy nem létező jegy-visszatérítési politikát talált ki. Amikor az ügyfél kérte annak alkalmazását, a vállalat megtagadta. A kanadai Közlekedési Törvényszék kötelezte az Air Canadát, hogy viselje a felelősséget a chatbotja által közölt információkért, és térítse meg az ügyfél kárát[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-evidently-blog-9). - **Rágalmazási per az OpenAI ellen (2023)**: Mark Walters rádióműsorvezető beperelte az OpenAI-t, mert a ChatGPT egy újságíró megkeresésére adott válaszában tévesen megvádolta őt csalással. Ez az eset rávilágított arra, hogy a vállalatoknak jogi felelősségük van a modelljeik által generált tartalmakért[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_note-nexla-guide-6). ## Hivatkozások - The Beginner's Guide to Hallucinations in Large Language Models – részletes útmutató a Lakerától - Survey of Hallucination in Natural Language Generation – tudományos áttekintés a jelenségről az arXiv-on ## Irodalom - Holtzman, A. et al. (2020). *The Curious Case of Neural Text Degeneration*. arXiv:1904.09751. - Caccia, M. et al. (2018). *Language GANs Falling Short*. arXiv:1811.02549. - Fan, A. et al. (2018). *Hierarchical Neural Story Generation*. arXiv:1805.04833. - Su, Y.; Collier, N. (2022). *Contrastive Search Is What You Need for Neural Text Generation*. arXiv:2210.14140. - Meister, C. et al. (2023). *Locally Typical Sampling*. arXiv:2202.00666. - O'Brien, S.; Lewis, M. (2023). *Contrastive Decoding Improves Reasoning in Large Language Models*. arXiv:2309.09117. - Finlayson, M. et al. (2024). *Basis-Aware Truncation Sampling for Neural Text Generation*. arXiv:2412.14352. - Tan, Q. et al. (2024). *A Thorough Examination of Decoding Methods in the Era of Large Language Models*. arXiv:2402.06925. - Yu, S. et al. (2023). *Conformal Nucleus Sampling*. arXiv:2305.02633. - Chen, S. J. et al. (2024). *Decoding Game: On Minimax Optimality of Heuristic Text Generation Methods*. arXiv:2410.03968. ## Megjegyzések 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-lakera-guide_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-lakera-guide_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-lakera-guide_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-lakera-guide_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-lakera-guide_1-4) [1.5](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-lakera-guide_1-5) [1.6](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-lakera-guide_1-6) «The Beginner's Guide to Hallucinations in Large Language Models». *Lakera*. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-astera-guide_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-astera-guide_2-1) [2.2](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-astera-guide_2-2) [2.3](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-astera-guide_2-3) [2.4](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-astera-guide_2-4) [2.5](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-astera-guide_2-5) [2.6](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-astera-guide_2-6) [2.7](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-astera-guide_2-7) [2.8](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-astera-guide_2-8) «What Is LLM Hallucination and How To Prevent It». *Astera*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-wikipedia-hallucination_3-0) «Hallucination (artificial intelligence)». In *Wikipedia*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-openai-description_4-0) «OpenAI describes LLM hallucinations as 'making up facts' in moments of uncertainty'». *\[источник не указан в тексте\]*. 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-cambridge-dict_5-0) «Cambridge Dictionary adds new definition for 'hallucinate'». *\[источник не указан в тексте\]*. 6. ↑ [6.0](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-nexla-guide_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-nexla-guide_6-1) [6.2](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-nexla-guide_6-2) [6.3](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-nexla-guide_6-3) [6.4](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-nexla-guide_6-4) [6.5](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-nexla-guide_6-5) [6.6](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-nexla-guide_6-6) «LLM Hallucination—Types, Causes, and Solutions». *Nexla*. [4] 7. ↑ [7.0](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-quickcreator-tips_7-0) [7.1](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-quickcreator-tips_7-1) «Effective Tips to Prevent AI Hallucinations in Generative AI». *QuickCreator*. [5] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-codemirage-paper_8-0) \[2408.08333\] CodeMirage: Hallucinations in Code Generated by Large Language Models. *arXiv*. [6] 9. ↑ [9.0](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-evidently-blog_9-0) [9.1](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-evidently-blog_9-1) «LLM hallucinations and failures: lessons from 4 examples». *Evidently AI Blog*. [7] 10. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-kolena-blog_10-0) «How to Perform Hallucination Detection for LLMs». *Kolena*. [8] 11. ↑ [11.0](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-chatgpt-comparison_11-0) [11.1](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-chatgpt-comparison_11-1) [11.2](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-chatgpt-comparison_11-2) «ChatGPT vs Google Gemini vs Anthropic Claude: Comprehensive Comparison & Report». *DataStudios*. [9] 12. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-mastering-llm-accuracy_12-0) «Mastering LLM Accuracy: How to Test, Detect, and Fix Hallucinations in AI Models». *Stephen Weber on Medium*. [10] 13. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-llm-benchmarks-arize_13-0) «LLM Benchmarks and Leaderboards: Avoiding Foundation Model Mistakes». *Arize Blog*. [11] 14. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-rag-cove-paper_14-0) «Improving the Reliability of LLMs: Combining Chain-of-Thought Reasoning and Retrieval-Augmented Generation». *arXiv*. [12] 15. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-hallucin%C3%A1ci%C3%B3k#cite_ref-galactica-failure_15-0) «Why Meta Took Down its 'Hallucinating' AI Model Galactica?». *Analytics India Magazine*. [13]