Архитектурный подход к контролю согласованности в LLM
- 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.
Контур «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
- 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]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Хабр
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.