Все, що треба знати про ШІ-галюцинації — і як їх уникнути Галюцинації — це правдоподібні, але неправдиві твердження, згенеровані мовними моделями (LLM). Такі «факти» можуть коштувати часу, грошей і репутації, якщо їх вчасно не розпізнати. Ділимося 3 порадами зі звіту AI Hallucination Report 2025, які допоможуть мінімізувати ці ризики 👇◾️ Обирай моделі з низьким AI Hallucination ScoreЧим більша модель — тим менше «фантазій». У великих моделей (понад 70 млрд параметрів) середній рівень галюцинацій становить лише 1–5%.◾️ Додавай RAG (Retrieval-Augmented Generation)Генерація з доповненням пошуком дозволяє ШІ витягувати дані з надійних джерел перед тим, як згенерувати відповідь. Мета — зробити відповіді «заземленими» (grounded) на фактах, а не на прогнозах 📉 Використання RAG знижує кількість галюцинацій у середньому на 71%.◾️ Попроси модель перевірити себеТак, це працює! У дослідженні Google (2024) просте запитання “Are you hallucinating right now?” зменшило кількість галюцинацій у наступних відповідях на 17%.🔍 Більше інсайтів зі звіту — у нашому дописі на LinkedIn.А якщо хочеш дослідити цю тему самостійно — спробуй Notebook LM від Google: цей ШІ-інструмент допоможе на практиці зрозуміти, як працює метод RAG.