Автоматизация работы с базами знаний на основе гибридного подхода

Abstract

В контексте возрастающего применения больших языковых моделей актуальной задачей является изучение их фундаментальных ограничений, ключевыми из которых выступают галлюцинации, накопление ошибок и низкая управляемость. Галлюцинации, проявляющиеся в генерации правдоподобной, но фактически недостоверной информации, обусловлены статистической природой моделей и отсутствием механизмов верификации. Это зачастую приводит к кумулятивному эффекту накопления ошибок, когда незначительная неточность нарастает в авторегрессионном процессе, нарушая контекстную согласованность текста. Указанные проблемы, в свою очередь, тесно связаны с низкой управляемостью языковых моделей, то есть трудностью точного контроля содержания и стиля, эффективность которого критически зависит от качества пользовательских запросов и специализированной настройки. Комплексное преодоление этих взаимосвязанных проблем определяет возможность надежного применения больших языковых моделей в ответственных сценариях.