L'hallucination des LLM se produit lorsqu'un modèle de langage génère des informations factuellement incorrectes ou fabriquées avec une grande confiance. Les causes principales:
Bruit dans l'entraînement: Données sources inexactes ou de faible qualité.
Lacunes de connaissances: Le modèle manque d'exposition à des faits spécifiques.
Ambiguïté des requêtes: Requêtes utilisateur vagues ou contradictoires.
Atténuation via de meilleures données:
Fournir aux modèles des ensembles de données plus propres et plus représentatifs—collectés de manière fiable grâce aux IPs mobiles rotatives de Proxied—réduit le bruit et améliore l'ancrage factuel. Combinez des pipelines de données basés sur des proxys avec des étapes de vérification post-entraînement pour limiter les hallucinations.