ЦА: middle +
#productmanagement
Пост для тех, кто прям столкнулся с галлюцинациями модели и не знает, как этим управлять и что делать.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ
Галлюцинация модели - это её специфическое поведение, когда модель с высокой уверенностью выдает правдоподобные, но полностью вымышленные данные.
Модель может:
- утверждать неверный факт
- давать неверные ссылки на источник
- искажать или дополнять исходный документ/контекст
☺️☺️☺️☺️Галлюцинации - это не только забота разработчиков!
Продакту нужно уметь определять требования к качеству, оценивать риски и да, обеспечивать баланс между словами "срочно запускай" и тем, что говорить пользователям в момент "странных" ответов модели.
И я решила поговорить о галлюцинациях с позиции некоторого гайда/инструкции/шагов, которые уже являются базой в работе с LLM и которые были изобретены вот буквально за последние 1,5 года.
Продакт-гайд по работе с галлюцинациями
✅ Шаг 0. Политика ответа «не знаю»
⚫️Введение answerability classifier: модель сначала решает, может ли ответить.
Если уверенности мало -> отказ от ответа с альтернативой.
Например выбор: "уточнить", "поиск источника", "позвать человека" (в случае чата поддержки).
✅ Шаг 1. Заземление (grounding)
⚫️RAG (retrieval-augmented): всегда отвечаем на базе найденных документов.
⚫️Инструменты: калькулятор/поиск/бэкенд-API вместо "додумывания".
⚫️Жёсткая цитируемость: каждое утверждение должно быть со ссылкой.
✅ Шаг 2. UX-страховка
⚫️Карточки источников с "тап для развертывания" и просмотра источников.
⚫️Бейдж "проверено/непроверено", "prove/not prove".
⚫️Щадящие формулировки ("похоже", "по данным источника") там, где уместно.
⚫️Кнопки-доп действия: "проверить факт", "сообщить об ошибке" → HADI-цикл.
✅ Шаг 3. Операционка
⚫️Red-teaming по сценариям высокого риска.
⚫️Политики отката: фича-флаг, version pinning модели/индекса.
⚫️Логи: сохраняем вопрос, версию промпта, версию индекса, источники, ответ.
Для ML-команды:
- Верификация ответа (second pass): второй модельный проход проверяет факты против контекста.
- Декодирование и промптинг: Снизить temperature, ограничить top-p, запретить "додумывать при пустом контексте".
👍 опыт :
могу сказать, что работая, я просто ненавидела Red-team, а сейчас я понимаю, что это невероятно мощный инструмент для развития и поиска уязвимостей. Тебе мега сложно на это решится, но именно это и двигает тебя, твой продукт и дает то огромное кол-во изменений, которые ты и по факту и должен совершить.
👍 - если пост зашел
🧡 - для передачи частички тепла в этот дождливый день
🔜 Следующая тема: T-shape people, кто это такие и почему все за ними охотятся