Галлюцинации в AI-продукте: руководство для продакта ЦА: middle + #productmanagement Пост для тех, кто прям столкнулся с галлюцинациями модели и не знает, как этим управлять и что делать. ОПРЕДЕЛЕНИЕ Галлюцинация модели - это её специфическое поведение, когда модель с высокой уверенностью выдает правдоподобные, но полностью вымышленные данные. Модель может: - утверждать неверный факт - давать неверные ссылки на источник - искажать или дополнять исходный документ/контекст ☺️☺️☺️☺️Галлюцинации - это не только забота разработчиков! Продакту нужно уметь определять требования к качеству, оценивать риски и да, обеспечивать баланс между словами "срочно запускай" и тем, что говорить пользователям в момент "странных" ответов модели. И я решила поговорить о галлюцинациях с позиции некоторого гайда/инструкции/шагов, которые уже являются базой в работе с LLM и которые были изобретены вот буквально за последние 1,5 года. Продакт-гайд по работе с галлюцинациями ✅ Шаг 0. Политика ответа «не знаю» ⚫️Введение answerability classifier: модель сначала решает, может ли ответить. Если уверенности мало -> отказ от ответа с альтернативой. Например выбор: "уточнить", "поиск источника", "позвать человека" (в случае чата поддержки). ✅ Шаг 1. Заземление (grounding) ⚫️RAG (retrieval-augmented): всегда отвечаем на базе найденных документов. ⚫️Инструменты: калькулятор/поиск/бэкенд-API вместо "додумывания". ⚫️Жёсткая цитируемость: каждое утверждение должно быть со ссылкой. ✅ Шаг 2. UX-страховка ⚫️Карточки источников с "тап для развертывания" и просмотра источников. ⚫️Бейдж "проверено/непроверено", "prove/not prove". ⚫️Щадящие формулировки ("похоже", "по данным источника") там, где уместно. ⚫️Кнопки-доп действия: "проверить факт", "сообщить об ошибке" → HADI-цикл. ✅ Шаг 3. Операционка ⚫️Red-teaming по сценариям высокого риска. ⚫️Политики отката: фича-флаг, version pinning модели/индекса. ⚫️Логи: сохраняем вопрос, версию промпта, версию индекса, источники, ответ. Для ML-команды: - Верификация ответа (second pass): второй модельный проход проверяет факты против контекста. - Декодирование и промптинг: Снизить temperature, ограничить top-p, запретить "додумывать при пустом контексте". 👍 опыт : могу сказать, что работая, я просто ненавидела Red-team, а сейчас я понимаю, что это невероятно мощный инструмент для развития и поиска уязвимостей. Тебе мега сложно на это решится, но именно это и двигает тебя, твой продукт и дает то огромное кол-во изменений, которые ты и по факту и должен совершить. 👍 - если пост зашел 🧡 - для передачи частички тепла в этот дождливый день 🔜 Следующая тема: T-shape people, кто это такие и почему все за ними охотятся