ChatGPT өзінің дебютінен бері AI негізіндегі мәтінді құрумен өзара әрекеттесу жолында төңкеріс жасады. Ұйымдар мен жеке адамдар оның нәтижелеріне көбірек сенім артқан сайын, маңызды алаңдаушылық туындады: неге ChatGPT жауаптары кейде дәл емес немесе маңызды емес болып шығады? Бұл терең зерттеуде біз осы мәселелердің түп-тамырын ашу және оларды шешу үшін жасалып жатқан әрекеттерді қарастыру үшін соңғы зерттеу нәтижелері мен жаңалықтарды біріктіреміз.
ChatGPT үлгісінің ағымдағы қате күйі
Жақында жасалған есеп ChatGPT жаңартулары пайдаланушы тәжірибесін жақсартуға бағытталғанын, кейде кері әсер етіп, фактілердің дұрыстығына нұқсан келтіретін тым қолайлы немесе «сикофатикалық» мінез-құлықты көтермелейтінін атап өтті.
OpenAI модельдерінің желісі – GPT‑4o-дан жаңа o3 және o4‑mini пайымдау үлгілеріне дейін – галлюцинация жиілігіне қатысты жаңасы әрқашан жақсы емес екенін көрсетті.
Ішкі сынақтар o3 (4%) және o33‑mini (48%) сияқты бұрынғы дәлелдеу үлгілерімен салыстырғанда OpenAI компаниясының PersonQA эталонында o1 және o16-mini галлюцинациясының айтарлықтай жоғары жылдамдықпен (тиісінше 3% және 14.8%) болатынын көрсетеді. Дәлелдеу үшін оңтайландырылған модельдер дұрыс және бұрыс жауаптарды көбейте отырып, нақтырақ «шағымдарды» тудыруы ықпал ететін фактор болып табылады. OpenAI негізгі себеп түсініксіз екенін мойындайды және қосымша зерттеуді қажет етеді.
Жаңа мүмкіндіктер жаңа сәтсіздік режимдерін қалай енгізеді?
Дауыс режимінің ChatGPT-те ауызша әрекеттесу мүмкіндігін қосуға арналған шығарылымы галлюцинацияның өзіндік қиындықтарына тап болды: пайдаланушылар сөйлесуде негізі жоқ жарнамаларға немесе фондық музыкаға ұқсайтын сұраусыз дыбыстар туралы хабарлайды, бұл аудио синтез құбыры болжанбайтын артефактілерді енгізе алатынын көрсетеді.
Неліктен ChatGPT жауаптары кейде маңызды емес немесе мағынасыз болады?
Ойдан шығарылғаннан басқа, ChatGPT кейде тақырыптан тыс, үйлесімсіз немесе логикалық қателіктерге толы жауаптар береді. Бұған бірнеше факторлар ықпал етеді:
- Көп мағыналы немесе көп бөлікті шақырулар: Тапсырмаларды нақты белгілеусіз күрделі нұсқаулармен бетпе-бет келгенде, LLM кейбір ішкі сұрауларды басқаларына қарағанда басымдылыққа ие болуы мүмкін, бұл толық емес немесе жанама жауаптарға әкеледі.
- Мәтінмәндік терезе шектеулері: ChatGPT соңғы контекстік терезесі бар (мысалы, бірнеше мың таңбалауыш). Ұзақ сөйлесулер диалогтың бұрынғы бөліктерін «ұмытуға» қауіп төндіреді, бұл сеанс өскен сайын модельдің бастапқы сұрақтан алшақтап кетуіне әкеледі.
- Нұсқаулық-кейінгі келіссөздер: Қауымдастықтың соңғы пікірлері ChatGPT-тің күрделі, көп сатылы нұсқауларды орындау қабілеті кейбір нұсқаларда нашарлап, бұрын сенімді жұмыс істеген жұмыс үрдістерін бұзғанын көрсетеді. Бұл регрессия қауіпсіздік сүзгілеріне немесе теріс пайдалануды шектеу үшін енгізілген жауап ұзақтығы шектеулеріне байланысты болуы мүмкін.
- Еркін сөйлеуге шамадан тыс мән беру: Модель мәтіннің біркелкі ауысуларын жасауға басымдық береді, кейде логикалық сәйкестік құнына. Бұл беттік деңгейдегі когеренттілікке назар аудару орынды, бірақ маңызды емес жанама ретінде, әсіресе шығармашылық немесе ашық сұраулар кезінде көрінуі мүмкін.
ChatGPT қате жауаптарының салдары қандай?
Галлюцинацияның нақты әсерлері мен маңызды еместігі жеңіл қолайсыздықтан ауыр зиянға дейін:
- Жалған ақпаратты күшейту: ChatGPT арқылы жасалған және желіде ортақ пайдаланылған қате немесе жасанды мазмұн әлеуметтік медиа, блогтар және жаңалықтар арқылы таралып, оның қолжетімділігі мен әсерін күшейте алады.
- Сенім эрозиясы: Шешім қабылдауды қолдау үшін AI-ға сенетін кәсіпқойлар — дәрігерлер, заңгерлер, инженерлер — егер дәлсіздіктер сақталса, қабылдауды бәсеңдетсе және пайдалы AI интеграциясына кедергі келтірсе, технологияға сенімін жоғалтуы мүмкін.
- Этикалық және құқықтық тәуекелдер: AI қызметтерін пайдаланатын ұйымдар қате нәтижелерге негізделген шешімдер қаржылық шығынға, ережелерді бұзуға немесе жеке тұлғаларға зиян келтіруге әкеп соқтырса, жауапкершілікке тәуекел етеді.
- Пайдаланушының зияны: Психикалық денсаулық сияқты сезімтал домендерде галлюцинация осал пайдаланушыларға қате ақпарат беруі мүмкін. Psychology Today медициналық немесе психологиялық кеңестердегі AI галлюцинациялары пациенттердің нәтижелерін нашарлататын жалған ақпараттың жаңа түрлерін тудыратынын ескертеді.
Дәлсіздік пен мәнсіздікті азайту үшін қандай шаралар қабылдануда?
Галлюцинацияларды шешу үлгі архитектурасын, оқыту әдістерін, орналастыру тәжірибесін және пайдаланушыларды оқытуды қамтитын көп жақты көзқарасты талап етеді.
Шығару арқылы кеңейтілген ұрпақ (RAG)
RAG құрылымдары сыртқы білім қорларын немесе іздеу жүйелерін генерациялау құбырына біріктіреді. Тек үйренген үлгілерге сенудің орнына, модель қорытынды уақытында сәйкес үзінділерді шығарып, оның нәтижелерін тексерілетін көздерге негіздейді. Зерттеулер RAG жаңартылған, таңдалған деректер жиынына жауаптарды бекіту арқылы галлюцинация жылдамдығын айтарлықтай төмендете алатынын көрсетті.
Өзін-өзі тексеру және белгісіздікті модельдеу
Ойлау тізбегі, шындық ұпайлары немесе жауаптарды тексеру қадамдары сияқты өзін-өзі тексеру механизмдерін қосу модельге сенімсіздікті ішкі бағалауға және белгісіздік жоғары болған кезде деректер көздерін қайта сұрауға мүмкіндік береді. MIT спинуттары AI үшін мәліметтерді ойлап табудың орнына белгісіздікті мойындау әдістерін зерттеп, қажет болған жағдайда жүйені «білмеймін» деп жауап беруге шақырады.
Циклдегі адам және доменге тән дәл реттеу
Адамның қадағалауы маңызды қауіпсіздік желісі болып қала береді. Жоғары тәуекелді сұрауларды сарапшылық шолу немесе топтық модерация арқылы бағыттау арқылы ұйымдар таратпастан бұрын галлюцинацияларды анықтап, түзете алады. Сонымен қатар, медициналық қолданбаларға арналған рецензияланған журналдар сияқты доменге арналған, жоғары сапалы деректер жиынындағы LLM-ді дәл баптау олардың тәжірибесін арттырады және шулы, жалпы мақсаттағы корпусқа тәуелділікті азайтады.
Жедел инженерлік тәжірибелер
Мұқият жасалған шақырулар модельдерді нақты дәлдікке бағыттай алады. Стратегияларға мыналар жатады:
- Айқын нұсқаулар: Модельге дереккөздерді келтіруге нұсқау беру немесе оның жауаптарын тексерілген деректерге шектеу.
- Аздаған мысалдар: Нақты қорытындыларды модельдейтін үлгілі сұрақ-жауап жұптарын ұсыну.
- Тексеру сұраулары: Жауапты аяқтамас бұрын үлгіден оның жобасын өзін-өзі қарауды сұрау.
Канерика нұсқаулығы болжамды азайту үшін сұраулардағы ерекшелікті және нақты уақыттағы деректер плагиндерін пайдалануды ұсынады.
Галлюцинацияны азайту үшін қандай әзірлемелер жасалуда?
Өнеркәсіп те, академиялық орта да шешімдерді белсенді түрде зерттеуде:
- Архитектуралық инновациялар: Жаңа LLM дизайндары шығармашылық пен дәлдікті жақсырақ теңестіретін біртұтас шеңберлерде іздеу, пайымдау және генерацияны біріктіруге бағытталған.
- Мөлдір эталондар: Галлюцинацияны анықтауға арналған стандартталған көрсеткіштер (мысалы, FactCC және TruthfulQA) тартымдылыққа ие болып, үлгілер бойынша алма-алма салыстыру мүмкіндігін береді және мақсатты жақсартуларды бағыттайды.
- Нормативтік қадағалау: Саясаткерлер жасанды интеллекттің ашықтығы бойынша нұсқаулықтарды қарастыруда, олар әзірлеушілерден галлюцинация жылдамдығын ашуды және жасалған мазмұн үшін пайдаланушы ескертулерін енгізуді талап етеді.
- Бірлескен әрекеттер: BigScience және LLaMA жобалары сияқты ашық бастапқы бастамалар галлюцинация көздеріне қауымдастықтың талдауын және оның әсерін азайтуды ынталандырады.
Бұл күш-жігер LLM-ді соншалықты күшті ететін әмбебаптылықты жоғалтпай, сенімдірек AI жүйелерін құруға арналған ұжымдық ұмтылысты көрсетеді.
Пайдаланушылар ChatGPT шығыстарына қалай жауапкершілікпен қарау керек?
AI қазіргі күйін ескере отырып, пайдаланушылар модель нәтижелерін сыни бағалауға жауапты:
- Қайта тексеру фактілері: ChatGPT жауаптарын түпкілікті жауаптар емес, бастапқы нүкте ретінде қарастырыңыз. Беделді көздерге қарсы шағымдарды тексеріңіз.
- Сарапшылардың пікірін іздеңіз: Мамандандырылған салаларда тек AI-ға сенбей, білікті мамандармен кеңесіңіз.
- Ашықтықты көтермелеу: Тексеруді жеңілдету үшін AI жауаптарында дәйексөздерді немесе дереккөз тізімін сұраңыз.
- Қателерді хабарлау: Галлюцинациялар пайда болған кезде әзірлеушілерге кері байланыс беріңіз, болашақ модель жаңартуларын жақсартуға көмектеседі.
Технологиялық жетістіктерді пайдаланушының ақпараттандырылған тәжірибесімен біріктіру арқылы біз ChatGPT қуатын пайдалана отырып, дәл емес немесе сәйкес емес нәтижелердің пайда болу қаупін азайта аламыз.
OpenAI дәлсіздіктерді азайту үшін қандай қадамдар жасайды?
Осы шектеулерді мойындай отырып, OpenAI және кеңірек AI қауымдастығы сенімділік пен өзектілікті арттыру үшін көптеген стратегияларды ұстануда.
Жетілдірілген үлгіні оқыту және дәл баптау
OpenAI RLHF хаттамаларын жетілдіруді және қарсыластық жаттығуларын қосуды жалғастыруда, мұнда модельдер алдау сұрақтары мен ықтимал жалған ақпарат сұрауларына қарсы нақты сыналады. GPT-5 үшін алғашқы сынақтар ғылыми дәлдік пен заңға сәйкестіктің мамандандырылған көрсеткіштерін қамтиды.
Плагиндер экожүйелері және құралдарды біріктіру
ChatGPT қолданбасын тексеруге арналған Wolfram Alpha немесе нақты уақыттағы жаңалықтар арналары сияқты тексерілген сыртқы құралдарға қоңырау шалу мүмкіндігін қосу арқылы OpenAI жауапты дереккөздердегі жауаптарды негіздеуге бағытталған. Бұл «құрал пайдалану» парадигмасы ішкі есте сақтауға тәуелділікті азайтады және галлюцинация жылдамдығын азайтады.
Өңдеуден кейінгі фактілерді тексеру қабаттары
Дамып келе жатқан зерттеулер «тексеру тізбегі» тәсілін жақтайды: жауап бергеннен кейін модель сенімді білім графигіне қарсы шағымдарды көрсетеді немесе фактілерді тексеру тапсырмалары бойынша арнайы оқытылған екінші дәрежелі LLM қолданады. Бұл архитектураның пилоттық енгізулері нақты қателердің 30%-ға дейін төмендеуін көрсетті.
Басталу
CometAPI ендірілген API кілтін басқару, пайдалану квоталары және есеп айырысу бақылау тақталары бар тұрақты соңғы нүкте астында жүздеген AI үлгілерін біріктіретін бірыңғай REST интерфейсін қамтамасыз етеді. Бірнеше жеткізушінің URL мекенжайлары мен тіркелгі деректерін араластырудың орнына.
Күту кезінде әзірлеушілер қол жеткізе алады O4-Mini API ,O3 API және GPT-4.1 API арқылы CometAPI, тізімдегі соңғы үлгілер мақаланың жарияланған күнінен бастап берілген. Бастау үшін үлгінің мүмкіндіктерін зерттеңіз Ойын алаңы және кеңесіңіз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Қол жеткізу алдында CometAPI жүйесіне кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI біріктіруге көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсыныңыз.
қорытынды
ChatGPT-тің кездейсоқ дәлсіздіктері мен маңызды емес шегіністері факторлардың қосылуынан туындайды: ықтималдық тілді модельдеуге тән шектеулер, ескірген білім шектеулері, сәулетпен басқарылатын галлюцинациялар, жүйелік деңгейдегі сауда-саттықтар және шақырулар мен пайдалану үлгілерінің дамып келе жатқан динамикасы. Бұл қиындықтарды шешу нақты дерекқорларға негізделетін модельдердегі жетістіктерді, шындыққа басымдық беру үшін оқу мақсаттарын нақтылауды, контекстік терезе мүмкіндіктерін кеңейтуді және қауіпсіздік пен дәлдік тепе-теңдігінің нюансты стратегияларын әзірлеуді талап етеді.
Жиі қойылатын сұрақтар
ChatGPT жауабының нақты дәлдігін қалай тексеруге болады?
Негізгі шағымдарды өзара тексеру үшін академиялық журналдар, беделді жаңалықтар агенттіктері немесе ресми дерекқорлар сияқты тәуелсіз көздерді пайдаланыңыз. Үлгіні дәйексөздер беруге ынталандыру, содан кейін сол көздерді растау галлюцинацияларды ерте анықтауға көмектеседі.
Неғұрлым сенімді AI көмегіне қандай баламалар бар?
Арнайы іздеуге арналған кеңейтілген жүйелерді (мысалы, нақты уақыттағы веб-іздеумен жабдықталған AI) немесе таңдалған, жоғары сапалы деректер жиынында оқытылатын доменге арналған құралдарды қарастырыңыз. Бұл шешімдер жалпы мақсаттағы чат-боттарға қарағанда қатаңырақ қате шекараларын ұсына алады.
Мен кездескен қателерді қалай хабарлауым немесе түзетуім керек?
Көптеген AI платформалары, соның ішінде OpenAI ChatGPT интерфейсі қолданбадағы кері байланыс опцияларын қамтамасыз етеді. Дәлсіздіктер туралы хабарлау үлгіні дәл баптау арқылы жақсартуға көмектесіп қана қоймайды, сонымен қатар әзірлеушілерге назар аударуды қажет ететін төтенше сәтсіздік режимдері туралы ескертеді.