[имя] спросил: Почему LLM уверенно отвечает, даже когда на самом деле не может быть уверена, и почему возникают галлюцинации?

LLM генерирует правдоподобное продолжение текста, а не проверяет каждое утверждение по достоверной базе фактов. Уверенный стиль ответа не равен надёжной оценке его истинности.

Ошибки возникают из-за неполных знаний, неоднозначного запроса, неверного контекста и обучения на продолжение диалога даже при недостатке данных. Модель может смешивать похожие факты и создавать убедительные детали. Риск снижают проверяемые источники, инструменты, явные границы ответа и оценка качества на примерах. Просьба «не галлюцинировать» полезна как инструкция, но не даёт технической гарантии достоверности.