К сожалению, вопрос в такой формулировке, вероятно, не имеет смысла. (По крайней мере до тех пор, пока не будут поняты механизмы порождения нейросетями *осмысленных* ответов.) Видите ли, языковые модели (о которых вы, вероятно, спрашиваете) «галлюцинируют» *всегда* — но только иногда эти «галлюцинации» получаются более правдоподобными (и воспринимаются людьми как осмысленный ответ), а иногда — менее (и воспринимаются как ошибки, обозначаемые словами «галлюцинация», «конфабуляция» и «бред»). Интересный вопрос в данном случае — почему языковые модели часто порождают осмысленные и соответствующие известным фактам тексты, а не выдают всегда лишь грамматически корректный текст, лишённый какой либо связи с реальностью.

Проблема в том, что у людей нет интуитивного представления о том, что такое большие языковые модели (LLM). У человечества есть многовековой опыт общения одних людей с другими и несколько десятилетий опыта общения людей с вычислительной техникой (точнее, с алгоритмами, которым она следует). И теперь, когда внезапно появилось нечто третье, люди неизбежно пытаются осмыслить это в рамках имеющихся в их распоряжении шаблонов, что приводит к недоразумениям. Они воспринимают нейросеть как нечто среднее между человеком и компьютером (гомункул в сети или искусственный разум). Но и люди, и компьютеры в норме порождают «осмысленную» информацию, то есть находящуюся в соответствии если не с реальными фактами, то хотя бы с той информацией, которая была доступна «на входе».

Когда человек начинает говорить нечто бессвязное или очевидно ложное, можно заподозрить у него психические или неврологические отклонения. Когда в ответ на корректные данные компьютер выдаёт нелепый результат, можно ожидать, что обнаружились ошибки в его программном или аппаратном обеспечении. Однако LLM не являются ни людьми, ни алгоритмами, способными (понятным человеку образом) преобразовывать корректный вход в корректный выход. У LLM нет ни связи с реальностью (потока сенсорной информации), ни базы знаний о мире (понятно структурированной информации о реальных фактах и закономерностях). Всё, что есть у LLM, — это некий малопонятный набор из миллиардов чисел, составляющих в совокупности «[размытый JPEG-снимок интернета](https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web)».

Нет чёткого понимания, как из этого «бульона» LLM удаётся генерировать настолько правдоподобные ответы, что они оказываются полезными и могут содержать корректные выводы или факты о реальном мире. Ясно одно: LLM *всегда* (в том числе в этот самый момент) сочиняют *вымышленную* историю — и когда вы просите их придумать сказку, и когда спрашиваете о чём-нибудь «реально существующем». Для LLM нет никакой разницы между «творческим» процессом сочинения истории про Чебурашку на Луне и попыткой воспроизвести статью из Википедии о компании Google. Во всех случаях процесс порождения в точности один и тот же и «в человеческом эквиваленте» соответствует конфабуляции. Просто в случае с Чебурашкой вам не с чем сравнивать ответ, чтобы проверить его «верность».
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence