---
title: "Снижение ошибок LLM"
source: "https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM"
wiki: "systems-analysis.info/wiki"
article: "Снижение_ошибок_LLM"
language: "ru"
categories:
  - "Категория:Russian"
  - "Категория:Большие языковые модели"
  - "Категория:Машинное обучение"
revision_id: 401
wiki_created_at: 2026-09-06T22:08:20Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:08:20Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:19:35Z
---

# Снижение ошибок LLM

**Снижение ошибок в [больших языковых моделях](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели")** (LLM) — это комплекс методов и технологий, направленных на повышение точности, надежности и безопасности систем искусственного интеллекта, основанных на трансформерной архитектуре. Проблема ошибок, в частности галлюцинаций, является одним из ключевых барьеров для широкого внедрения LLM в критически важные области. По данным исследований 2024–2025 годов, частота галлюцинаций в публично доступных LLM составляет от 3% до 16%<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_note-vectara2024-1)</sup>.

## Типология ошибок

Современная классификация ошибок LLM включает несколько основных категорий, каждая из которых требует специфических подходов к митигации (смягчению последствий).

### Галлюцинации

**Галлюцинации** представляют собой генерацию правдоподобного, но фактически неверного контента. Согласно исследованию Хуанга и др. (2023), выделяют два основных типа<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_note-huang2023survey-2)</sup>:

- **Фактические галлюцинации** — расхождение с проверяемыми фактами, включая создание несуществующих фактов (фабрикация). В исследовании 2024 года Стэнфордский университет обнаружил, что LLM изобрели более 120 несуществующих судебных дел<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_note-ai_index2024-3)</sup>.
- **Логические галлюцинации** — нарушение логической последовательности в рассуждениях.

Статистика 2024 года показывает, что чат-боты галлюцинируют в 27% случаев, при этом 46% сгенерированных текстов содержат фактические ошибки<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_note-ai_index2024-3)</sup>.

### Систематические смещения (Bias)

Смещения в LLM проявляются в виде социальных предубеждений (например, ассоциации профессий с определенным полом) и демографических различий в производительности. Исследования 2024 года показали, что среди 10 протестированных моделей разность в оценках для разных демографических групп может достигать 4 баллов из 10.

### Токсичность

Токсичность определяется как генерация оскорбительного, вредного или дискриминационного контента. Метрика токсичности варьируется в широком диапазоне в зависимости от модели и контекста использования.

## Методы снижения ошибок

Стратегии по борьбе с ошибками можно разделить на две большие группы: методы, модифицирующие модель и процесс обучения, и методы, применяемые на этапе вывода (инференса).

### Модификация модели и процесса обучения

#### Fine-tuning и Instruction Tuning

**Supervised Fine-Tuning (SFT)** позволяет адаптировать предобученные модели к специфическим задачам. Для снижения вычислительных затрат применяются методы **Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)**, такие как LoRA и QLoRA, которые могут сократить затраты на дообучение до 99% при сохранении эффективности.

#### Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF)

RLHF — это двухэтапный процесс, в ходе которого сначала обучается модель вознаграждения на основе человеческих предпочтений, а затем основная LLM оптимизируется для генерации ответов, которые максимизируют это вознаграждение. Метод показал свою эффективность в моделях InstructGPT и GPT-4, значительно повысив их соответствие ожиданиям пользователей<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_note-openai2024-4)</sup>.

#### [Constitutional AI](https://systems-analysis.info/wiki/Constitutional_AI "Constitutional AI")

Разработанный компанией Anthropic, метод **Constitutional AI** является альтернативой [RLHF](https://systems-analysis.info/wiki/RLHF "RLHF"). Вместо прямой обратной связи от человека модель обучается следовать набору принципов («конституции»). Это снижает потребность в человеческом надзоре на 80-90% и эффективно предотвращает генерацию вредоносного контента<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_note-anthropic_cai-5)</sup>.

#### Архитектурные решения

- **Mixture of Experts (MoE)**: Архитектура с разреженной активацией, позволяющая значительно увеличить емкость модели без пропорционального роста вычислительных затрат. Предполагается, что GPT-4 использует 8 экспертов по 220 млрд параметров каждый.
- **Модификации механизма внимания**: Техники, такие как **Grouped Query Attention (GQA)** (в моделях [Llama](https://systems-analysis.info/wiki/LLaMA "LLaMA") 3) и **Sparse Attention**, снижают вычислительную сложность и требования к памяти, позволяя обрабатывать более длинные контексты.

### Методы на этапе вывода (инференса)

#### Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG — один из самых эффективных методов снижения фактических ошибок. Перед генерацией ответа система обращается к внешней базе знаний (например, Википедия, корпоративная документация, научные статьи), извлекает релевантную информацию и передает ее модели вместе с исходным запросом. Это «заземляет» ответ на проверенных фактах. Системы RAG достигают 56,8% *exact match* на бенчмарке **TriviaQA** и превосходят традиционные модели на 60–80% в снижении фактических ошибок.

#### Продвинутые техники промптинга

- **Chain-of-Thought (CoT)**: Промптинг, который побуждает модель генерировать пошаговую цепочку рассуждений перед тем, как дать окончательный ответ. Это значительно улучшает результаты в задачах, требующих логических и математических вычислений.
- **Chain of Draft (CoD)**: Эволюция CoT, при которой модель итеративно редактирует черновики своего ответа, что позволяет достичь сопоставимой с CoT точности при использовании значительно меньшего количества [токенов](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен").

#### Внутренняя самокоррекция (Intrinsic Self-Correction)

Исследования TACL 2024 года показали, что способность LLM к самокоррекции без внешней информации ограничена. Эффективная самокоррекция, как правило, требует использования внешних инструментов, таких как интерпретаторы кода для проверки вычислений или поисковые системы для валидации фактов<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_note-tacl2024-6)</sup>.

## Методы оценки ошибок

Для измерения прогресса в снижении ошибок используются специализированные метрики и бенчмарки.

- **Традиционные метрики**: [Perplexity](https://systems-analysis.info/wiki/Perplexity "Perplexity"), [BLEU](https://systems-analysis.info/wiki/BLEU "BLEU") и [ROUGE](https://systems-analysis.info/wiki/ROUGE "ROUGE"). Они полезны для оценки беглости и совпадения n-грамм, но плохо справляются с оценкой фактической точности.
- **Современные подходы**:
  - **FactScore** разлагает длинные тексты на атомарные факты и оценивает процент фактов, подтверждаемых базой знаний.
  - **SAFE (Search-Augmented Factuality Evaluator)** — метод от Google, который использует поиск для проверки фактов и достигает 72% согласованности с оценками человека, работая в 20 раз дешевле.
  - **TruthfulQA** — бенчмарк, фокусирующийся на способности моделей избегать генерации популярных заблуждений.

## См. также

- [LLM‑as‑a‑Judge](https://systems-analysis.info/wiki/LLM%E2%80%91as%E2%80%91a%E2%80%91Judge "LLM‑as‑a‑Judge")
- [Архитектуры LLM](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%90%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D1%8B_LLM "Архитектуры LLM")
- [Бенчмарки LLM](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%B5%D0%BD%D1%87%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B8_LLM "Бенчмарки LLM")
- [Галлюцинации и некорректные ответы LLM](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%93%D0%B0%D0%BB%D0%BB%D1%8E%D1%86%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8_%D0%BD%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BE%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%82%D1%8B_LLM "Галлюцинации и некорректные ответы LLM")
- [Метрики качества LLM](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B8_%D0%BA%D0%B0%D1%87%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0_LLM "Метрики качества LLM")

## Литература

- Huang, L. et al. (2023). *A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions*. <a href="https://arxiv.org/abs/2311.05232" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2311.05232</a>.
- Min, S. et al. (2023). *FActScore: Fine-Grained Atomic Evaluation of Factual Precision in Long-Form Text Generation*. <a href="https://arxiv.org/abs/2305.14251" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2305.14251</a>.
- Wei, J. et al. (2024). *Long-Form Factuality in Large Language Models (SAFE)*. <a href="https://arxiv.org/abs/2403.18802" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2403.18802</a>.
- Lewis, P. et al. (2020). *Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks*. <a href="https://arxiv.org/abs/2005.11401" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2005.11401</a>.
- Hu, E. et al. (2021). *LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2106.09685" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2106.09685</a>.
- Ouyang, L. et al. (2022). *Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback*. <a href="https://arxiv.org/abs/2203.02155" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2203.02155</a>.
- Madaan, A. et al. (2023). *Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback*. <a href="https://arxiv.org/abs/2303.17651" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2303.17651</a>.
- Wang, X. et al. (2022). *Self-Consistency Improves Chain-of-Thought Reasoning in Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2203.11171" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2203.11171</a>.
- Anthropic (2024). *Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback*. <a href="https://arxiv.org/abs/2212.08073" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2212.08073</a>.
- Maslej, N. et al. (2024). *Artificial Intelligence Index Report 2024*. <a href="https://arxiv.org/abs/2405.19522" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2405.19522</a>.

## Примечания

1.  <span id="cite_note-vectara2024-1">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_ref-vectara2024_1-0) «Hallucination Leaderboard». *Vectara*. (2024-2025). Проверено 4 июля 2025.</span>
2.  <span id="cite_note-huang2023survey-2">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_ref-huang2023survey_2-0) Huang, L., et al. (2023). «A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions». *arXiv:2311.05232*.</span>
3.  <span id="cite_note-ai_index2024-3">↑ <sup>[3,0](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_ref-ai_index2024_3-0)</sup> <sup>[3,1](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_ref-ai_index2024_3-1)</sup> Stanford Human-Centered AI (2024). «AI Index Report 2024».</span>
4.  <span id="cite_note-openai2024-4">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_ref-openai2024_4-0) OpenAI (2024). «Learning to Reason with LLMs». *Technical Blog*.</span>
5.  <span id="cite_note-anthropic_cai-5">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_ref-anthropic_cai_5-0) Anthropic (2024). «Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback». *Research Paper*.</span>
6.  <span id="cite_note-tacl2024-6">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA_LLM#cite_ref-tacl2024_6-0) «When Can LLMs Actually Correct Their Own Mistakes?». *Transactions of the Association for Computational Linguistics*. (2024).</span>