Галлюцинация в языковых моделях возникает, когда модель выдаёт информацию, которая выглядит правдоподобно, но на самом деле является вымышленной или ошибочной. Это происходит из-за того, что такие модели, как GPT, обучаются на огромных массивах текстов и пытаются предсказать следующее слово или фразу на основе контекста. Однако они не обладают способностью проверять факты или понимать реальность.
Например, модель может утверждать, что Наполеон выиграл битву при Ватерлоо, хотя это исторически неверно. Или она может создать детализированный, но полностью выдуманный научный факт, который звучит убедительно. Галлюцинации особенно опасны в приложениях, где важна точность информации, таких как медицинские консультации или юридические документы.
Это явление подчеркивает необходимость проверки данных, генерируемых ИИ, и разработки методов, которые могли бы минимизировать такие ошибки.