10 نوفمبر 2025·8 دقيقة
شرح هلوسات LLM: ما هي ولماذا تحدث
افهم ما هي هلوسات النماذج اللغوية الكبيرة، لماذا تختلق النماذج حقائق أحيانًا، أمثلة ومخاطر واقعية، وطرق عملية لاكتشافها والتقليل منها.
افهم ما هي هلوسات النماذج اللغوية الكبيرة، لماذا تختلق النماذج حقائق أحيانًا، أمثلة ومخاطر واقعية، وطرق عملية لاكتشافها والتقليل منها.
النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) هي نظم ذكاء اصطناعي تُدرَّب على مجموعات ضخمة من النصوص لتوليد وتحويل اللغة: الإجابة عن الأسئلة، صياغة رسائل، تلخيص المستندات، كتابة الشيفرة، والمزيد. وهي الآن موجودة داخل محركات البحث، أدوات المكتب، دعم العملاء، سير عمل المطورين، وحتى أنظمة دعم القرار في مجالات حساسة.
مع دخول هذه النماذج في أدوات الحياة اليومية، لم تعد موثوقيتها مسألة نظرية. عندما ينتج النموذج إجابة تبدو دقيقة وموثوقة لكنها خاطئة فعليًا، غالبًا ما يميل الناس إلى الوثوق بها—خاصة إذا وفّرت وقتًا أو أكدت ما كانوا يأملون أن يكون صحيحًا.
تسمي مجتمع الذكاء الاصطناعي هذه الردود الواثقة والمحددة لكنها غير الصحيحة هلوسات. المصطلح يركّز على نقطتين:
ذلك الوهم هو بالضبط ما يجعل هلوسات LLMs خطيرة. مقتطف في محرك بحث يخترع استشهادًا، مساعد برمجي يقترح واجهة برمجة غير موجودة، أو روبوت محادثة طبي يذكر جرعة مختلقة "بحقائق" كلها قد تتسبب في أضرار جسيمة إذا تصرَّف المستخدمون بناءً عليها.
تُستخدم النماذج في سياقات قد:
ومع ذلك لا يوجد نموذج حالي دقيق تمامًا أو صادق دائمًا. حتى أنظمة الحالة‑الأزلية قد تهلوس، أحيانًا على أسئلة بسيطة. هذا ليس حالة نادرة، بل سلوك أساسي لآلية عمل النماذج التوليدية.
فهم هذا القيد—وتصميم المطالبات، المنتجات، والسياسات حوله—أساسي إن أردنا استخدام LLMs بأمان ومسؤولية، دون المبالغة في الثقة فيما يقولونه.
هلوسات LLM هي مخرجات طليقة وواثقة لكنها خاطئة من الناحية الواقعية أو مخترعة بالكامل.
بشكل أدق: تحدث الهلوسة عندما يولد نموذج لغوي كبير محتوى غير مرتكز في الواقع أو في المصادر المفترض الاعتماد عليها، ومع ذلك يقدمه كحقيقة. النموذج لا "يكذب" بمعنى إنساني؛ بل يتبع أنماطًا في البيانات وينتهي أحيانًا إلى إنتاج تفاصيل مُخترعة.
من المفيد التمييز بين الهلوسات وعدم اليقين العادي أو الجهل:
كلاهما ينشأ من نفس عملية التنبؤ، لكن الهلوسات خطرة لأنها تبدو موثوقة بينما هي غير صحيحة.
الهلوسات لا تقتصر على شروحات نصية فقط. يمكن أن تظهر بأشكال عدة، بما في ذلك:
ما يجعل الهلوسات صعبة الاكتشاف هو أن اللغة، التنسيق، والبنية غالبًا ما تبدو كأنها مخرجات خبراء عالية الجودة، لذلك من السهل تصديقها ما لم تُحقق بعناية.
النماذج اللغوية الكبيرة لا "تفكر" أو تبحث عن حقائق. هي آلات أنماط تدربت على إكمال النص بطريقة عادةً ما تبدو معقولة.
يبدأ التدريب بكميات هائلة من النصوص: كتب، مقالات، شيفرات، مواقع ويب، والمزيد. النموذج لا يحصل على تسميات مثل "هذا صحيح" أو "هذا خطأ".
بدلًا من ذلك، يرى مرارًا جملًا مع جزء مموه ويُطلب منه تخمين الكلمات المفقودة. مثلاً:
"باريس هي عاصمة ___"
يضبط النموذج معاييره الداخلية حتى تقترب توقعاته من النص الحقيقي الذي تدرب عليه. يحدث هذا مليارات المرات عبر سياقات متعددة. مع الوقت، يستوعب النموذج انتظامات لغوية وإحصائية عن اللغة والعالم كما عُرضت في النصوص.
تقنيًا، يتوقع النموذج التوكن التالي (قطعة من الكلمة أو كلمة كاملة أو علامات ترقيم) اعتمادًا على كافة التوكنات السابقة في المحادثة.
في كل خطوة، يخرج توزيعًا احتماليًا على جميع التوكنات الممكنة:
ثم تختار خوارزمية فك التوليد (decoding) أو تُعين من هذا التوزيع التوكن الفعلي التالي. تكرار ذلك أثناء توليد التوكن تلو التوكن ينتج جملًا كاملة وأجوبة طويلة.
الهدف الأساسي هو: مطابقة أنواع النصوص التي رأتها أثناء التدريب. لا توجد آلية منفصلة تفحص الحقائق أو تستشير قاعدة بيانات أو تطبق منطقًا بشكل افتراضي.
لذلك يُحسن النموذج إنتاج تكملات بدت معقولة لغويًا، وليس ضمان أنها صحيحة، مُحدَّثة أو قابلة للتحقق. إذا كان بيانات التدريب كثيرًا ما تُوجّه لمفهوم خاطئ، فقد يُعاد إنتاج هذا المفهوم.
بسبب تدريب LLMs على مجموعات ضخمة، فهي تلتقط الأنماط العامة بشكل ممتاز: القواعد، قوالب المنطق الشائعة، الإجابات النموذجية، والارتباطات بين المفاهيم.
لكنها لا تخزن فهرسًا دقيقًا وقابلًا للبحث للحقائق. تُوزَّع "المعرفة" داخل الأوزان الداخلية كميلات إحصائية. لهذا يمكنها توليد نص طليق وواعي للسياق بينما تخترع أحيانًا تفاصيل تبدو صحيحة لكنها خاطئة.
الهلوسات ليست أخطاء عشوائية؛ إنها نتيجة مباشرة لكيفية بناء وتدريب النماذج اللغوية الكبيرة.
تتعلم النماذج من مجموعات نصية ضخمة مكشوفة من الويب، الكتب، الشيفرة ومصادر أخرى. لهذه البيانات مشاكل:
عندما يواجه النموذج سؤالًا خارج مناطق بياناته القوية، فإنه لا يزال مضطرًا للتنبؤ بالنص، فيُنتج تخمينات سلسة.
هدف التدريب الأساسي هو:
بالنظر إلى التوكنات السابقة، توقع التوكن التالي الأكثر احتمالًا في توزيع التدريب.
هذا يحسِّن المنطقية اللغوية لا الدقة الواقعية. إذا كانت الجملة الأكثر احتمالًا في بيانات التدريب عبارة خاطئة واثقة، يُكافأ النموذج لإنتاجها.
نتيجة لذلك، يتعلم النموذج إصدار نص يبدو صحيحًا ومدعمًا حتى عندما لا يكون له أساس.
أثناء التوليد، تؤثر خوارزميات فك التوليد في معدلات الهلوسة:
فك التوليد لا يضيف معرفة؛ إنه يعيد تشكيل كيفية استكشاف التوزيع الاحتمالي القائم. أي ضعف في ذلك التوزيع يمكن أن يتضخم إلى هلوسة عبر عينات عدوانية.
تُعدَّل النماذج الحديثة باستخدام تقنيات مثل التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF). يقوم المُقَيِّمون البشر بمكافأة الإجابات التي تعتبر مفيدة، آمنة ومهذبة.
هذا يخلق ضغوطًا جديدة:
الضبط لتحسين المحاذاة يحسِّن قابلية الاستخدام والسلامة في نواحٍ عديدة، لكنه قد يحفّز التخمين الواثق بشكل غير مقصود. هذا التوتر بين الفائدة وعدم اليقين المُعاير هو محفز تقني رئيسي للهلاوس.
عادةً تتبع هلوسات LLMs أنماطًا يمكن التعرف عليها. تعلّم ملاحظة هذه الأنماط يجعل من الأسهل التشكيك في المخرجات وطرح أسئلة متابعة أفضل.
أحد أوضح أوضاع الفشل هو الاختراع الواثق:
تبدو هذه الردود سلطوية، مما يجعلها خطرًا إذا لم يتحقق المستخدم منها.
غالبًا ما تولد النماذج:
/research/ أو /blog/) لكنها تقود إلى لا مكان.النموذج يطابق أنماط كيفية ظهور الاقتباسات والروابط، لا يتحقق من قاعدة بيانات أو الويب الحي.
نمط آخر هو خلط مصادر متعددة في واحدة:
يحدث هذا عادةً عندما تحوي بيانات التدريب العديد من القصص المتشابهة أو الموضوعات المتداخلة.
تهلوس النماذج أيضًا في كيفية ولماذا يحدث شيء ما:
بما أن النص طليق ومتناسق داخليًا، فهذه الهلوسات الاستدلالية قد تكون أصعب في الاكتشاف من حقيقة خاطئة بسيطة.
النماذج الأكبر والأفضل تهلوس أقل غالبًا—لكنها لا تزال تفعل ذلك، وأحيانًا بطريقة أكثر إقناعًا. الأسباب متأصلة في آلية بناء هذه النماذج.
زيادة الحجم والبيانات والتدريب تحسن الأداء، الطلاقة والدقة الواقعية. لكن الهدف الأساسي يظل توقُّع التوكن التالي لا التحقق من حقيقة العالم.
لذلك النموذج الأكبر:
تلك القوة نفسها يمكن أن تجعل الإجابات الخاطئة تبدو جديرة بالثقة. النموذج أصبح أفضل في الاستظهار الصوتي الصحيح وليس في معرفة متى يكون مخطئًا.
تستوعب النماذج انتظامات إحصائية مثل "كيف تبدو ويكيبيديا" أو "كيف يبدو استشهاد بحثي". عند السؤال عن شيء جديد أو خارج خبرتها، غالبًا ما:
هذا التعميم المفرط يجعلها قوية لمهام الصياغة والابتكار، لكنه مولد للهلوسات عندما لا تتطابق الحقيقة مع النمط المتعلم.
معظم النماذج الأساسية ضعيفة المعايرة: الاحتمال الذي تُعطيه لإجابة لا يعكس دائمًا ما إذا كانت صحيحة.
قد يختار النموذج استمرارًا عالي الاحتمال لأنه يتناسب مع الحوار والأسلوب، لا لأنه يملك دليلًا قويًا. وبدون آليات صريحة للقول "لا أعلم" أو للتحقق من الادعاءات عبر أدوات وبيانات، فإن الثقة العالية غالبًا ما تعني "مطابق للنمط" لا "مؤيد بالأدلة".
تُدرَّب النماذج على مزيج هائل وفوضوي من النصوص. قد تختلف مطالبتك عن أي شيء رآه النموذج فعلًا في التوزيع:
عندما تنحرف المطالبة عن الأنماط المألوفة، يظل النموذج مضطرًا لإنتاج إجابة. وبغياب أمثلة دقيقة، يرتجل من أقرب الأنماط المعروفة. هذا الارتجال يبدو طليقًا لكنه قد يكون مخترعًا بالكامل.
الخلاصة: مع تحسن النماذج، لا تختفي الهلوسات—تصبح أقل تكرارًا لكن أكثر تصقيلًا، ومن ثم أكثر أهمية لاكتشافها وإدارتها بعناية.
هلوسات النماذج اللغوية الكبيرة ليست مجرد تعقيدات تقنية؛ لها عواقب مباشرة على الأشخاص والمنظمات.
حتى الاستفسارات البسيطة قد تضلل المستخدمين:
تُقدَّم هذه الأخطاء غالبًا بنبرة هادئة وسلطوية، مما يجعل تصديقها سهلاً—خصوصًا لغير الخبراء الذين يفتقرون للتحقق.
تتصاعد المخاطر بشكلٍ كبير في المجالات المنظمة أو الحساسة:
لدى الشركات، قد تؤدي الهلوسات إلى سلسلة ردود:
يجب على المنظمات التي تنشر LLMs أن تعامل الهلوسات كمخاطرة أساسية لا كخطأ بسيط: صمّموا سير العمل، إخلاءات المسؤولية، الرقابة، والمراقبة على افتراض أن الإجابات المفصّلة والواثقة قد تكون خاطئة.
الكشف عن الهلوسات أصعب مما يبدو، لأن النموذج قد يبدو واثقًا وطليقًا بينما هو خاطئ تمامًا. القياس الموثوق على نطاق واسع لا يزال مشكلة بحثية مفتوحة أكثر منه مهمة هندسية محلولة.
الهلوسات تعتمد على السياق: جملة قد تكون صحيحة في موقف وتكون خاطئة في آخر. كما أن النماذج تختلق مصادر قابلة للتصديق، تمزج بين حقائق صحيحة وخاطئة، وتعبر الحقائق بصيغ يصعب مقارنتها مع بيانات مرجعية.
إضافةً إلى ذلك:
لذلك، لا يزال الكشف الآلي غير كامل وغالبًا ما يُكمل بمراجعة بشرية.
المعايير. يستخدم الباحثون مجموعات بيانات منسقة بأسئلة وإجابات معروفة (مثل معايير الأسئلة والإجابات أو التحقق من الحقائق). تُقيَّم النماذج على المطابقة الدقيقة أو تشابه أو تسميات صحة. المعايير مفيدة للمقارنة لكنها نادرًا ما تطابق حالة الاستخدام الفعلية لديك.
المراجعة البشرية. يعلّم خبراء الموضوع المخرجات بأنها صحيحة أو جزئية أو خاطئة. هذا لا يزال المعيار الذهبي، خاصة في الطب، القانون والمالية.
فحوص العينات. غالبًا ما يختار الفرق عيّنة من المخرجات للمراجعة اليدوية—عشوائيًا أو تركزًا على المطالبات عالية المخاطر. يكشف ذلك أوضاع فشل لا تلتقطها المعايير.
لتجاوز ثنائية "صحيح/خاطئ"، تستخدم العديد من التقييّمات درجات الفعلية—تقييمات رقمية لمقدار اتساق الرد مع الأدلة الموثوقة.
نهجان شائعان:
الأدوات الحديثة تعتمد متزايدًا على مصادر خارجية لالتقاط الهلوسات:
في الإنتاج، يدمج الفرق هذه الأدوات مع قواعد أعمال: وسم المخرجات التي تفتقر لاستشهادات، تتناقض مع سجلات داخلية، أو تفشل الفحوص الآلية، ثم توجيهها إلى مراجعين بشريين عند ارتفاع المخاطر.
حتى من دون تغيير النموذج، يمكن للمستخدمين تقليل الهلوسات بشكل كبير عبر طريقة طرح الأسئلة ومعالجة الإجابات.
المطالبات الفضفاضة تدع النموذج يتخمين. ستحصل على إجابات أكثر موثوقية إذا:
حفز النموذج على إظهار عمله بدلًا من تقديم إجابة مصقولة فقط:
اقرأ خطوات الاستدلال نقديًا. إن بدت الخطوات ضعيفة أو متناقضة، اعتبر الاستنتاج غير موثوق.
لكل شيء مهم:
إن لم تستطع التحقق المستقل، اعتبر النقطة فرضية لا حقيقة.
أفضل استخدام للنماذج هو العصف الذهني وصياغة المسودات، وليس الاعتماد النهائي. تجنّب الاعتماد عليها كصانع قرار أساسي في:
في هذه المجالات، استخدم النموذج (إن وُجد) لمَطْرَح الأسئلة أو توليد البدائل، ودع الخبراء والبيانات الموثوقة يتخذون القرار النهائي.
لا يستطيع المطورون القضاء على الهلوسات بالكامل، لكن يمكنهم تقليل تكرارها وشدتها بشكل كبير. أكثر الاستراتيجيات فعالية تقع في أربع فئات: تأريض النماذج ببيانات موثوقة، تقييد ما يمكن أن تخرجه، تشكيل ما تتعلمه، والمراقبة المستمرة.
يربط RAG النموذج اللغوي بطبقة بحث أو قاعدة بيانات. بدلًا من الاعتماد على الأوزان الداخلية فقط، يسترجع النموذج مستندات ذات صلة ثم يولد إجابة بناءً على الأدلة.
خط أنابيب RAG نموذجي:
تنويهات فعالة في RAG:
التأريض لا يزيل الهلوسات لكنه يضيّق مجال الأخطاء الممكنة ويجعل اكتشافها أسهل.
رافعة رئيسية أخرى هي تقييد ما يمكن للنموذج قوله أو فعله.
استدعاء الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات. بدلًا من السماح للنموذج باختراع الحقائق، يعطيه المطورون أدوات:
تصبح مهمة النموذج: اتخاذ قرار أي أداة يستدعي وكيف، ثم شرح النتيجة. هذا يحوّل مسؤولية الحقائق من الأوزان الداخلية إلى أنظمة خارجية.
المخرجات الموجهة بالمخططات. للمهام المهيكلة، يفرض المطورون تنسيقات عبر:
يجب أن تُنتج المخرجات التي تمرّ بالتحقق ضد المخطط، مما يقلل الحشو غير المتعلق ويصعّب اختلاق حقول غير مدعومة. مثال لنتيجة مطلوبة لبوت دعم:
{
"intent": "refund_request",
"confidence": 0.83,
"needs_handoff": true
}
يمكن لطبقات التحقق رفض مخرجات معيبة بوضوح وطلب إعادة توليد.
تعتمد الهلوسات أيضًا بشكل كبير على ما تدرب النموذج عليه وكيف يُوجَّه.
تنقية مجموعات البيانات. يخفّض المطورون الهلوسات عبر:
أهداف التدريب وضبط النماذج. خارج توقع التوكن، يمكن لمراحل تعديل التعليمات والمحاذاة أن:
مطالبات النظام والسياسات. عند وقت التشغيل، تضع رسائل النظام ضوابط مثل:
لا تستطيع مطالبات النظام تغيير سلوك النموذج الجوهري بالكامل، لكنها تغيّر ميوله الافتراضية بشكل ملحوظ.
التخفيف ليس إعدادًا لمرة واحدة؛ إنه عملية مستمرة.
المراقبة. تسجل الفرق المطالبات والمخرجات وتفاعلات المستخدمين لـ:
حلقات التغذية الراجعة. يمكن للمراجعين البشر والمستخدمين تمييز الإجابات الخاطئة أو غير الآمنة. تُغذى هذه الأمثلة إلى:
الحواجز وطبقات السياسات. يمكن لطبقات السلامة المنفصلة:
الجمع بين التأريض، التقييدات، التدريب المدروس، والمراقبة المستمرة يُنتج نماذج هلوساتها أقل، تُظهر عدم اليقين بوضوح أكثر، وأسهل على الثقة في التطبيقات الحقيقية.
من الأفضل فهم LLMs كمساعدين احتماليين: يولّدون تكملات محتملة للنص، لا حقائق مضمونة. سيقلل التقدم المستقبلي من الهلوسات، لكنه لن يقضي عليها تمامًا. وضع توقعات مناسبة أمر حاسم للاستخدام الآمن والفعال.
بعض الاتجاهات التقنية ستقلل تدريجيًا معدلات الهلوسة:
ستجعل هذه التطورات الهلوسات أقل تواترًا، وأسهل اكتشافًا، وأقل ضررًا—لكنها لن تجعلها مستحيلة.
بعض التحديات ستبقى مستمرة:
بما أن LLMs تعمل إحصائيًا، ستبقى لديها معدلات فشل غير صفرية، خصوصًا خارج توزيع التدريب.
النشر المسؤول يتطلب تواصلاً واضحًا:
سيأتي المستقبل بنماذج أكثر موثوقية وحواجز أفضل، لكن حاجة الشك والرقابة والاندماج المتأني في سير العمل ستبقى دائمًا.
هلوسة النموذج اللغوي الكبير هي استجابة تبدو طليقة وواثقة ولكنها خاطئة من الناحية الواقعية أو مخترعة بالكامل.
السمات الأساسية:
النموذج لا "يكذب" عن قصد — بل يتبع أنماط البيانات التي تدرب عليها وفي بعض الأحيان يولد تفاصيل مخترعة تبدو معقولة.
تنتج الهلوسات مباشرة من طريقة تدريب واستخدام النماذج اللغوية الكبيرة:
معًا، تجعل هذه العوامل التخمين الواثق سلوكًا طبيعيًا وليس عطلًا نادرًا.
تختلف الهلوسات عن الأخطاء العادية أو حالة الجهل في طريقة التعبير:
كلا الحالتين ناتجتان عن نفس عملية التنبؤ، لكن الهلوسات أخطر لأنّها تبدو موثوقة بينما هي غير صحيحة.
تكون الهلوسات أخطر عندما:
في هذه المجالات يمكن للهلاوس أن تسبب أضرارًا حقيقية، من قرارات خاطئة إلى تبعات قانونية أو تنظيمية.
لا تستطيع منع الهلوسات تمامًا، لكن يمكنك تقليل المخاطر:
يمكن للمطورين الجمع بين عدد من الاستراتيجيات:
لا. يقلل RAG كثيرًا من أنواع الهلوسات لكنه لا يزيلها تمامًا.
يساعد RAG عبر:
مع ذلك، ما زال النموذج قادرًا على:
يكشف الجمع عادةً بين الفحوص الآلية والمراجعة البشرية:
نعم. النماذج الأكبر والأحدث عموماً هلوساتها أقل تكرارًا، لكنها لا تزال موجودة — وغالبًا ما تكون أكثر إقناعًا.
مع التوسع، يصبح النموذج:
لأن أخطائها تبدو أكثر خبرة، قد تكون . تقلّ التكرارية لكن لا تختفي الإمكانية الأساسية للاختراع الواثق.
تجنّب استخدام LLMs كصانعين رئيسيين للقرارات عندما قد تؤدي الأخطاء إلى أضرار خطيرة. على وجه الخصوص، لا تعتمد عليها وحدها في:
في هذه المجالات، إن استُخدمت النماذج، فلتكن فقط لأغراض العصف الذهني، صياغة مسودات أو استكشاف الخيارات، ودع الأشخاص المؤهلون والبيانات الموثوقة يتخذون ويراجعون القرارات النهائية.
هذه الإجراءات لا تقضي على الهلوسات لكنها تجعلها أقل تكرارًا، وأكثر ظهورًا، وأقل ضررًا.
لذلك يجب دمج RAG مع التحقق والمراقبة ورسائل واضحة للمستخدمين حول الحدود.
لا توجد طريقة واحدة مثالية؛ التقييم متعدد الطبقات يعمل أفضل.