Модель часто ошибается не в ответе, а в том, какой вопрос она на самом деле решает.
Интуитивная картина простая: задали вопрос → получили ответ.
На деле между вопросом и ответом есть скрытый слой. Модель сначала «прокручивает» рассуждение.
Там незаметно меняется сама формулировка задачи. Чуть сдвинулась — и дальше всё логично, но в другой системе координат.
Ответ выглядит разумно. Даже убедительно. Просто он не про то, о чём вы спрашивали.
И есть ещё один момент, который обычно недооценивают. Чем лучше модель умеет рассуждать, тем реже она «останавливается». Она не склонна говорить «не знаю» или «недостаточно данных».
Вместо этого она уверенно доводит решение до конца — даже если стартовая задача уже изменилась по пути. То есть проблема не в неуверенности. Скорее наоборот — в избыточной уверенности.
Пытаться «подкрутить уверенность» — слабая стратегия. Учить модель сомневаться — тоже не очень работает. Логичнее задать другой вопрос: на какую задачу она фактически ответила?
| Совпадение смысла | Если формулировки совпадают — ответ можно использовать. |
| Расхождение | Если нет — лучше его отбросить. Даже если он выглядит аккуратно и логично. |
Обычно смотрят на confidence, вероятности токенов, разные оценки uncertainty. Проблема в том, что модель может быть абсолютно уверена и при этом ошибаться.
Здесь проверяется не уверенность, а соответствие. Проще говоря: решала ли модель вообще ту задачу, которую ей дали. Это другой уровень контроля.
Вопрос: Компания не указала бюджет, нет контактов, нет сайта — стоит ли брать лид?
Ответ: «Возможно, лид перспективный, стоит рассмотреть»
Просим восстановить задачу по этому рассуждению. Получаем:
«Насколько этот лид может быть потенциально интересен»
В чем сдвиг: Изначально вопрос был про решение — брать или не брать. А в рассуждении он превратился в оценку потенциала. Это разные задачи.
• Дополнительный запрос — растёт стоимость.
• Качество зависит от самого reasoning.
• Не даёт стопроцентной защиты.
Смысл не в том, чтобы проверить правильность ответа. Проверяется другое: решала ли модель вообще тот вопрос, который ей задали.
[ВНИМАНИЕ]: Обнаружены признаки когнитивного дрейфа в слоях логики.