Как остановить «галлюцинации» нейросети при генерации текстов

Языковые модели сегодня умеют многое: они генерируют тексты в разных стилях, переводят, резюмируют и отвечают на сложные вопросы. Но при всей их функциональности остаётся одна распространённая проблема — склонность к так называемым «галлюцинациям», когда модель уверенно выдаёт выдуманную или неточную информацию.

Это не технический сбой. Это особенность самой архитектуры языковых моделей: они не проверяют факты, а предсказывают наиболее вероятное продолжение текста. Поэтому даже логичный и связный ответ может оказаться недостоверным.

Важно понимать: поведение модели во многом зависит от того, как сформулирован запрос. Чёткая постановка задачи, указание цели и формата ответа помогают снизить вероятность галлюцинаций ещё до начала генерации.

В этой статье мы разберёмся:

• почему нейросети склонны к вымыслам;
• чем проактивный подход к формулировке запроса эффективнее постфактум-проверки текста;
• какие ошибки в промптах чаще всего приводят к недостоверным результатам и как их избежать.

Почему нейросети «галлюцинируют»

Одна из типичных ошибок языковых моделей — так называемые «галлюцинации», когда система уверенно выдаёт информацию, которая не соответствует действительности. Это не баг, а следствие принципов работы таких моделей: они не знают истину, а лишь предсказывают наиболее вероятное продолжение текста на основе ранее усвоенных данных.

Обученные на больших объёмах текстов, эти системы могут формировать логичные и связные ответы даже тогда, когда совершают ошибку. Если запрос сформулирован неоднозначно или уже включает недостоверное утверждение, модель может легко «достроить» ответ таким образом, чтобы он соответствовал ожидаемой структуре фразы.

Ключевая причина подобных отклонений от реальных фактов — недостаточный контекст либо неточная постановка задачи. Чем менее конкретен запрос пользователя, тем выше вероятность появления вымысла в ответе модели.

Понимание этого механизма важно для эффективного взаимодействия с ИИ-инструментами: именно способ формулирования запроса напрямую влияет на достоверность результата генерации. В этой статье мы рассмотрим способы управления рисками ещё до начала генерации ответа.

Превентивная стратегия: зачем управлять галлюцинациями до генерации

Ошибки языковых моделей чаще всего обнаруживаются уже после завершения генерации — когда текст необходимо перепроверить. Такой подход реактивен: он позволяет устранить последствия, но не предотвращает саму проблему. Более результативным оказывается метод профилактики ошибок ещё до начала работы модели — через чёткую формулировку запроса.

Чётко сформулированный запрос направляет модель, ограничивает диапазон интерпретаций, уточняет цель ответа и повышает вероятность получения достоверной информации. Это можно сравнить с медициной: провести диагностику вовремя проще, чем потом бороться с осложнениями. Аналогично здесь — задать правильный вопрос быстрее и надёжнее, чем разбирать недостоверные фрагменты постфактум.

Сравнение двух подходов:

Подход	Когда применяется	Что дает	Основной недостаток
Реактивный	После генерации текста	Возможность исправить ошибки	Затраты времени и ресурсов
Превентивный	До генерации текста	Снижение риска вымысла	Требует навыков точного промптинга

Практика показывает: даже простое уточнение задачи или роли (например: «Ты научный редактор», «Дай список из проверенных источников») помогает снизить вероятность появления ложных утверждений — особенно в условиях неполного контекста или высокой неопределённости данных.

Именно поэтому следующий раздел будет посвящён тому, как именно формировать такие защитные промпты для минимизации ошибок ещё до начала ответа модели.

Как правильно формулировать запросы для снижения галлюцинаций

Чтобы снизить риск появления вымысла в ответах языковых моделей, ключевое значение имеет точная формулировка запроса. Нечёткая задача или отсутствие контекста часто провоцируют модель «достраивать» детали — что увеличивает вероятность отклонений от фактов.

Чётко построенный промпт направляет поведение модели: он ограничивает рамки темы, задаёт формат ответа и уточняет её роль в задании. Такой подход помогает сократить количество ошибок уже на этапе генерации — особенно при работе с неоднозначными вопросами или неполным вводом данных.

Существует несколько практических техник управления качеством вывода через форму запроса. Среди них основными являются:

• zero-shot prompting — инструкция без примеров, но с чёткой постановкой роли и цели;
• few-shot prompting — демонстрация логики решения задачи через встроенные примеры прямо в тексте запроса.

Обе стратегии повышают достоверность результатов при использовании нейросетей для аналитических или информационных задач. Далее мы разберём каждую технику подробнее.

Zero-shot prompting: как формулировка роли и цели влияет на ответ

Zero-shot prompting — это метод подачи инструкции языковой модели без предварительных примеров. Он основан на чёткой постановке задачи и помогает направить поведение модели уже на этапе генерации ответа.

Этот подход позволяет системе ориентироваться на заданные параметры задачи — контекст, роль и формат результата — даже при отсутствии обучающих примеров в самом запросе.

Ключевые элементы zero-shot промпта:

• Указание роли модели (например: «Ты историк», «Ты редактор научного журнала»);
• Ясная формулировка задачи («Сформулируй краткое описание события...»);
• Ограничение формата или объёма ответа («Дай ответ в виде списка», «Не более 100 слов»).

Если запрос слишком общий или не задаёт рамок интерпретации, модель склонна к вымыслу. Например:

Что ты знаешь о Николае Иванове?

Такой вопрос оставляет слишком много свободы для домысливания фактов — особенно если персонаж малоизвестен.

Улучшенный вариант:

Ты — биограф, специализирующийся на деятелях российской науки XX века. Подготовь краткую справку (до 100 слов) о Николае Иванове, упоминая только проверенные факты. Если информация отсутствует — прямо укажи это.

Такой промпт снижает риск галлюцинаций за счёт:

• ограничения тона (официальный стиль),
• указания допустимого объёма,
• прямого разрешения сообщить об отсутствии данных вместо вымысла.

Zero-shot подход особенно полезен для коротких задач с ограничением токенов либо когда существует риск информационного пробела в обучении модели. При точной постановке он обеспечивает быстрый результат без необходимости приводить дополнительные примеры внутри запроса.

Few-shot prompting: использование примеров для снижения вымысла

Few-shot prompting предполагает включение одного или нескольких демонстрационных примеров прямо в текст запроса. Такая техника помогает языковой модели уловить не только желаемый формат ответа, но также стиль подачи и логику рассуждений — что помогает снизить вероятность появления вымышленных фактов за счёт ориентации модели на заданный шаблон поведения.

В отличие от zero-shot подхода, здесь модель получает не только инструкцию, но и образец ожидаемого результата. Это особенно полезно при работе с темами, где высок риск домысливания из-за нехватки данных — например, исторические события или упоминания малоизвестных персоналий.

Теперь сравним два варианта:

Без контекста:

Кто впервые использовал искусственный интеллект для анализа ДНК?

Такой вопрос может побудить модель сформировать предположительный ответ — даже если достоверная информация отсутствует в её базе знаний. В результате она способна выдать правдоподобное имя или дату без подтверждения источниками.

С few-shot примером:

Ты научный журналист. Отвечай строго по открытым источникам. Если нет подтверждённых данных — так и скажи. Пример: Вопрос: Кто первым применил ИИ для диагностики сердечных заболеваний? Ответ: Одним из первых была команда Stanford Medicine в 2017 году, использовавшая нейросети для анализа ЭКГ-сигналов. Теперь аналогично: кто впервые применил ИИ для анализа ДНК?

Такой формат:

• задаёт стиль ответа (конкретные имена + ссылки);
• показывает допустимость отсутствия точного ответа;
• ограничивает свободу интерпретаций у модели до рамок реальных данных.

Несмотря на необходимость дополнительной подготовки (поиск релевантных примеров), этот метод позволяет лучше управлять качеством вывода модели — особенно при работе с фактологической информацией или сложными темами с высоким риском галлюцинаций.

Частые ошибки при формулировке промптов и как их избежать

Даже при использовании базовых техник zero-shot и few-shot prompting нередко встречаются ошибки в формулировке запросов, которые приводят к недостоверным результатам.

Заключение

Предотвращение галлюцинаций в ответах языковых моделей начинается ещё на этапе формулировки запроса. Именно промпт определяет, насколько достоверным, релевантным и контролируемым окажется результат генерации. И хотя сами модели пока не умеют отличать факты от вымысла, мы можем управлять их поведением через точную постановку задачи.

Методики zero-shot и few-shot prompting предоставляют практические инструменты для снижения риска ошибок — за счёт указания роли модели, уточнения контекста, формата ответа и добавления примеров. А знание типичных промпт-ошибок помогает заранее устранить слабые места ещё до начала генерации текста.

Чем точнее сформулирован запрос, тем выше вероятность получить достоверный результат — без необходимости его перепроверять или переписывать вручную.