Архитектурный подход к контролю согласованности в LLM

Статья разбирает, почему большие языковые модели (LLM) могут выдавать внутренне противоречивые ответы. Автор предлагает архитектурный каркас, который отделяет факты от интерпретаций и делает это видимым через маркировку.

  • Проблема описана как нарушение согласованности между уровнями «факты → анализ → синтез»; выделены фактическая, логическая и контекстуальная несогласованность.
  • Предлагается внешняя архитектурная оболочка, которая навязывает дисциплину обработки запроса, вместо попыток «исправлять» модель внутри.
  • «Скелет» предназначен для извлечения и валидации данных: запрет интерпретаций, допуск только атрибутируемых утверждений и обязательное [НЕТ ДАННЫХ] при пробелах.
  • Контур «Мышцы» работает с выводом «Скелета»: анализ и гипотезы разрешены, но новые факты запрещены; всё помечается как [ГИПОТЕЗА] или [ИНТЕРПРЕТАЦИЯ].
  • Показан промт V mini-Lite со структурой блоков и маркировкой; далее упоминаются V Lite и более сложная архитектура примерно на 15000 токенов с параллельными потоками.

Почему это важно: Подход превращает ответ из «монолитного текста» в конструкцию с видимыми границами, где понятно, что является данными, а что — выводом. В статье это подаётся как способ снизить риск скрытых домыслов через разделение фактов и интерпретаций. Маркировка также описана как база для дальнейших расширений вроде оценки уверенности и интеграции с внешними проверками.

На что обратить внимание: В тексте подчёркивается, что разделение потоков может быть не только последовательным, но и параллельным или итеративным, и тогда требуется более сложный арбитраж, чтобы не смешивать роли. V mini-Lite описан как демонстрация, а не «идеальная система»: он усложняет промт и предполагает дисциплину пользователя. Отдельно оговаривается, что подход не решает достоверность первичных данных, на которых строится дальнейший анализ.

Читайте также

  1. Когда ИИ не понимает бизнес-контексты
  2. Claude Code изнутри: как устроены ИИ-агенты для разработки
  3. Агентные системы для продакшена
  4. Тестовый стенд с автономным ИИ-агентом QA для тестирования бэкенда: концепция и пример
  5. А король-то голый! Как написать свой Claude Code в 200 строках кода
Ключевые инсайты из новости (по версии ChatGPT)
  • Модель согласованности: фактическая, логическая и контекстуальная: В статье несогласованность в ответах LLM раскладывается на три класса: фактическая (противоречие данным или своим же утверждениям в диалоге), логическая (разрыв дедукции и цепочек рассуждений) и контекстуальная (потеря/подмена исходных условий по ходу генерации). Это полезно как чек-лист для разметки дефектов в LLM-выводах и для выбора мер контроля в зависимости от типа сбоя.
    [LLM/Качество и верификация]
Для получения полного доступа оформите подписку PubMag PRO.
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Инсайты автоматически генерируются с помощью искусственного интеллекта на основе текста статьи.
← Назад в лентуЧитать оригинал →
✈️ Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!