Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет исключить фактические ошибки в ответах языковых моделей, опираясь на структурированные знания и формальную верификацию.
В статье представлена архитектура Licensing Oracle, гарантирующая достоверность генерируемого текста за счет сопоставления с графами знаний и использования ограничений SHACL.
Несмотря на впечатляющие успехи в генерации естественного языка, современные языковые модели склонны к «галлюцинациям» – выдаче ложной информации. В статье ‘Stemming Hallucination in Language Models Using a Licensing Oracle’ предложен архитектурный подход, позволяющий искоренить эти ошибки путем проверки генерируемых утверждений на соответствие структурированным базам знаний. Авторы демонстрируют, что разработанный «Лицензирующий Оракул» обеспечивает стопроцентную точность в удержании от ответов при отсутствии подтверждений в базе знаний, гарантируя надежность фактологических ответов. Способны ли подобные архитектурные инновации стать основой для создания действительно достоверных и эпистемически обоснованных моделей искусственного интеллекта?
Галлюцинации Моделей: Предвестники Хаоса
Современные языковые модели, несмотря на впечатляющую производительность, склонны к “галлюцинациям” – генерации фактических ошибок или бессмысленной информации. Эта проблема критична для приложений, требующих высокой достоверности. Причина кроется в устройстве семантического пространства моделей: вместо глубокого понимания смысла, они опираются на статистические закономерности. Это формирует “плоское” семантическое пространство, где значение определяется частотой совместного появления слов, а не привязкой к верифицируемым знаниям. Зависимость от статистики, а не понимания, ограничивает надежность и доверие к языковым моделям в критически важных областях. Архитектура, основанная на предсказании следующего слова, лишь откладывает неизбежный хаос неточностей.
Основание Языка в Структурированных Знаниях: Путь к Истине
Перспективным решением для повышения надежности языковых моделей является интеграция со “структурированными знаниями” в виде графов знаний. Этот подход выходит за рамки статистических корреляций, устанавливая явные связи между понятиями и сущностями. Вместо простого предсказания следующего слова, модель получает возможность оперировать формальным представлением знаний о мире. Обосновывая языковые конструкции в формальном представлении знаний, предполагается ограничить выводы модели проверяемыми фактами и логическими заключениями, снижая вероятность генерации неправдоподобной или противоречивой информации.
Оракул Лицензирования: Формальная Валидация Истинности
Архитектурное решение «Оракул лицензирования» смягчает эффект галлюцинаций путем введения ограничений на истинность генерируемых утверждений. В его основе – методы формальной валидации, в частности, SHACL (Shapes Constraint Language), проверяющие соответствие генерируемых утверждений структурированному графу знаний, выступающему источником достоверной информации. Процесс валидации гарантирует, что модель “лицензирует” для публикации только те утверждения, которые могут быть однозначно подтверждены данными, обеспечивая более высокую надежность и достоверность контента.
Эпистемическая Дисциплина: Измерение и Достижение
Ключевым показателем оценки подхода является «Точность Воздержания» ($Abstention Precision$) – корректность решений модели воздержаться от ответа при недостаточности доказательств. Этот параметр оценивает способность системы распознавать границы своей компетенции и избегать генерации ложных утверждений. «Оракул Лицензирования» продвигает «Эпистемическую Дисциплину», наказывая утверждения, которые не могут быть формально подтверждены, вводя штрафные санкции за ответы, не подкрепленные данными из графа знаний. Это стимулирует модель к более осторожному и обоснованному принятию решений. Достигнув идеальной точности воздержания ($AP = 1.0$) и нулевого количества ложных ответов ($FAR-NE = 0.0$), система демонстрирует детерминированное решение проблемы галлюцинаций, достигая 89.1% точности генерации фактуально корректных утверждений, подкрепленных графом знаний. Система, подобно мудрому садовнику, культивирует истину, удаляя сорняки необоснованных заявлений.
Предложенный подход, направленный на искоренение галлюцинаций в языковых моделях посредством Licensing Oracle, не просто устраняет неточности, но и переосмысливает саму природу генерации знаний. Архитектура, основанная на формальной валидации и структурированных графах знаний, напоминает о хрупкости любой системы. Как однажды заметил Г.Х. Харди: «Чистая математика — это не набор результатов, а способ мышления». Подобно этому, Licensing Oracle – это не просто инструмент для проверки фактов, а новый взгляд на то, как языковые модели должны взаимодействовать с истиной. Стремление к детерминированной точности, хоть и амбициозно, лишь подчеркивает неизбежную сложность любой системы, где каждый архитектурный выбор – это пророчество о будущем сбое.
Куда Ведет Эта Тропа?
Предложенное решение, с его акцентом на детерминированную достоверность, является интересным симптомом. Оно демонстрирует, что стремление к контролю над хаосом генеративных моделей неизбежно приводит к созданию новых, более сложных систем ограничений. Однако, стоит помнить: системы – это не инструменты, а экосистемы. Попытка полностью искоренить «галлюцинации» может привести к подавлению творческой спонтанности, к созданию моделей, лишенных способности к неожиданным, но полезным открытиям. Гарантии – это договор с вероятностью, и абсолютная достоверность – это иллюзия, которую сложно кэшировать.
Настоящая проблема не в устранении отдельных ошибок, а в понимании природы самой неопределенности. Следующим шагом видится не столько совершенствование механизмов формальной валидации, сколько разработка методов, позволяющих моделям осознавать границы своей компетенции, выражать сомнения и генерировать не только ответы, но и вопросы. Иначе говоря, необходимо перейти от борьбы с хаосом к обучению жить с ним – ведь хаос – это не сбой, это язык природы.
Стабильность – это просто иллюзия, которая хорошо кэшируется. Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на создании гибридных систем, сочетающих в себе детерминированные компоненты, обеспечивающие базовую достоверность, и вероятностные модели, способные к адаптации и обучению на неполных или противоречивых данных. Такой подход позволит не просто избежать ошибок, но и использовать их как источник новых знаний.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.06073.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Память как основа разума: новый подход к генерации ответов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
2025-11-13 11:51