Все, що треба знати про ШІ-галюцинації — і як їх уникнути

Галюцинації — це правдоподібні, але неправдиві твердження, згенеровані мовними моделями (LLM). Такі «факти» можуть коштувати часу, грошей і репутації, якщо їх вчасно не розпізнати.

Ділимося 3 порадами зі звіту AI Hallucination Report 2025, які допоможуть мінімізувати ці ризики 👇

◾️ Обирай моделі з низьким AI Hallucination Score

Чим більша модель — тим менше «фантазій». У великих моделей (понад 70 млрд параметрів) середній рівень галюцинацій становить лише 1–5%.

◾️ Додавай RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Генерація з доповненням пошуком дозволяє ШІ витягувати дані з надійних джерел перед тим, як згенерувати відповідь. Мета — зробити відповіді «заземленими» (grounded) на фактах, а не на прогнозах 📉 Використання RAG знижує кількість галюцинацій у середньому на 71%.

◾️ Попроси модель перевірити себе

Так, це працює! У дослідженні Google (2024) просте запитання “Are you hallucinating right now?” зменшило кількість галюцинацій у наступних відповідях на 17%.

🔍 Більше інсайтів зі звіту — у нашому дописі на LinkedIn.

А якщо хочеш дослідити цю тему самостійно — спробуй Notebook LM від Google: цей ШІ-інструмент допоможе на практиці зрозуміти, як працює метод RAG.