Большие языковые модели умеют многое, но и грешат выдумками. DeepSeek Chat, китайский AI-ассистент, нередко создаёт «галлюцинации»: выдаёт вымышленные факты с серьёзным видом.
Это подробное руководство поможет минимизировать риск ложной информации. В статье — советы по формулировке запросов, настройкам, примеры промптов и рекомендации по работе с кодом.
Что такое галлюцинации в DeepSeek
Галлюцинация — это когда нейросеть сочиняет данные, которых нет. Например, придумывает дату, цитату или ссылку.
Почему так происходит?
- Модель дополняет пробелы в знаниях «по шаблону».
- Стремится отвечать даже на слишком сложные или двусмысленные вопросы.
- Творческий режим (reasoning) провоцирует больше выдумок.
- Чем больше длина ответа, тем выше шанс ошибок.
Когда риск особенно велик:
- При запросах о малоизвестных событиях.
- Когда нужны точные цифры и даты.
- При генерации кода с использованием редких библиотек.
- Когда требуется актуальная информация.
Как формулировать запросы, чтобы избежать выдумок
Нейросети буквально цепляются за каждое слово в запросе. Чем понятнее формулировка, тем надёжнее результат.
Практические советы:
1. Ставить чёткие рамки.
Плохо:
Расскажи про известного изобретателя.
Хорошо:
Расскажи о Николе Тесле, укажи его ключевые эксперименты с электричеством и годы их проведения.
2. Давать контекст.
Вместо
Объясни роль S-layer.
лучше
В микробиологии S-layer — это слой на поверхности бактерий. Какие функции он выполняет?
3. Просить признаться в незнании.
Фраза вроде
Если точных данных нет, укажи, что они неизвестны.
уменьшает вероятность сочинительства.
4. Разбивать сложные вопросы.
Сначала уточнить понятия, потом запросить детали.
5. Использовать примеры ответов.
Если показать образец корректного поведения («Если не знаешь — так и скажи»), модель чаще следит за достоверностью.
Настройки DeepSeek, которые помогут
DeepSeek предлагает несколько вариантов поведения.
Модель V3
Менее креативная, зато более «сухая». Приоритет, если важна точность.
Модель R1 (DeepThink)
Подробно рассуждает, может объяснять логику ответа. Но в таком режиме больше фантазии.
Режим Search
Делает поиск в интернете и подгружает свежие данные. Обязательно включать при запросах об актуальных событиях.
Совет:
Если есть возможность, уменьшать «temperature» (параметр креативности). Низкое значение даёт более предсказуемые, консервативные ответы.
Как работать с кодом
DeepSeek хорошо пишет код, но может:
- Придумывать несуществующие функции.
- Сочинять библиотеки.
- Делать логические ошибки.
Чтобы минимизировать ошибки:
- Указывать язык, версию и используемые библиотеки.
- Просить пояснять алгоритм шаг за шагом.
- Проверять примером: «Что вернёт эта функция при таких входных данных?».
- Разбивать большие скрипты на маленькие задачи.
- Всегда тестировать код самостоятельно.
Проверка фактической информации
Даже при грамотных промптах DeepSeek не гарантирует 100% правды.
Что помогает:
- Запрашивать ссылки и подтверждения.
- Сравнивать ответы нескольких моделей.
- Проверять данные вручную в поисковиках.
- При работе с документами прикладывать их прямо в чат и просить использовать только эти источники.
Совет:
Если в ответе противоречие (например, разные даты), сразу переспросить. Часто модель сама найдёт ошибку.
Примеры удачных и неудачных запросов
Неудачный пример:
Расскажи всё про инженера Николая Тесла.
— Ошибочное имя и отсутствие рамок.
Хороший пример:
Кратко расскажи о Николе Тесле. Укажи его основные эксперименты с переменным током и годы их проведения. Если данных нет, так и напиши.
Заключение
DeepSeek — мощный инструмент. Но важно помнить: любая нейросеть склонна выдумывать.
Чтобы избежать ошибок:
- Чётко формулировать запросы.
- Использовать подходящие режимы и модель.
- Проверять данные вручную.
- Делить сложные вопросы на маленькие.
- Работать с кодом пошагово.
Такой подход поможет использовать DeepSeek с максимальной пользой и минимальными рисками.
