[Перевод] Почему галлюцинации ломают каждую LLM — и что с этим делать

ИИ повсюду. Но никто не знает, будет ли он работать завтра так же, как сегодня.

ИИ захватил мир. Но есть проблема

Туристические приложения рекомендуют направления. Чат-боты обрабатывают жалобы. Ассистенты программирования пишут целые функции.

Но вот загвоздка: мы понятия не имеем, будут ли эти системы работать стабильно.

Большие языковые модели обеспечивают работу значительной части современных приложений. При этом они фундаментально непредсказуемы.

---

Код против черного ящика

В традиционном программировании вы точно знаете, что происходит с любыми входными данными.

Пишете функцию, которая складывает два числа? Можете проследить логику строка за строкой. Можете математически доказать, что она даст правильный ответ каждый раз без исключения.

С LLM все иначе.

Вы задаете вопрос - получаете ответ. Как модель пришла к этому ответу? Понятия не имеете.

---

Один запрос - два разных мира

Допустим, мы создаем туристическое приложение. Цель проста: показывать места для посещения на основе запроса пользователя.

Традиционный подход:

• Разобрать запрос, извлечь ключевую информацию

• Запросить базу данных с конкретными параметрами

• Вернуть топ-2 результата

Все детерминировано. Если логика правильная - работает для любого запроса. Гарантированно.

Подход с LLM:

Модель читает промпт и генерирует ответ. Звучит просто. Но вот два запроса:

• «Покажи мне топ-2 дождливых мест для посещения в марте»

• «Покажи мне два лучших дождливых места, которые я могу посетить в марте»

Намерение идентично. Но LLM может выдать совершенно разные ответы.

Как доверять системе, которая нестабильна по своей природе?

---

Программисты ненавидят черные ящики

Фундаментальная проблема LLM: нет способа проверить «логику», потому что явной логики не существует.

Мы видим только вход и выход. Что происходит внутри - загадка.

С детерминированным кодом все просто. Что-то сломалось? Открываете код, находите точное место сбоя, исправляете.

С LLM этот подход не работает.

---

Как разработчики тестируют ИИ сегодня

Честный ответ: с помощью эвристик и надежды.

Вот что делает большинство:

1. Пробуют кучу возможных запросов

2. Вручную проверяют, что выдает LLM

3. Убеждаются, что результаты выглядят корректно

4. Надеются, что ничего не сломается для других запросов

Это похоже на бета-тестирование в традиционной разработке. Но с LLM такой подход буксует.

---

Порочный круг исправлений

Когда пользователь сообщает о проблеме, вы не можете найти «источник». Нет интерпретируемой логики. Непонятно, что именно пошло не так.

Что делают разработчики:

• Меняют промпт и надеются, что это поможет

• Тестируют снова

• Проверяют, не сломалось ли что-то еще

Главный вопрос остается без ответа: как узнать, что изменение промпта исправило проблему в целом, а не просто залатало конкретный случай?

---

Свет в конце туннеля

Надежность LLM - большая область исследований прямо сейчас.

Над чем работают:

• Понимание того, что происходит внутри моделей, для лучшей отладки

• Математические фреймворки для доказательства свойств выходных данных

• Ограничение моделей для генерации в определенных форматах

• Систематические подходы к проектированию промптов

Но мы еще не там. Пока разработчики застряли с эвристическим тестированием и надеждой на лучшее.

Пока исследователи ищут решения, практики продолжают работать с тем, что есть. И лучший способ понять ограничения LLM - тестировать их самостоятельно на реальных задачах.

Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub!

Для доступа к сервису не требуется VPN, и можно использовать российскую карту.

---

Честность - лучшая политика

Суть проблемы: детерминированный код дает логику, которую можно проверить. LLM дает черный ящик, который можно только прощупывать.

Разработчики не могут быть уверены, что исправление одной проблемы не сломает что-то другое. Не могут гарантировать, что приложение будет работать корректно для всех пользователей.

Если вы создаете что-то с LLM - будьте честны с пользователями об этих ограничениях. Это не слабость. Это зрелость.

Источник