Why Large Language Models Hallucinate

10 минНовичок в ИИОсноваIBM TechnologyChatGPT и LLM

IBM Technology. Мартин Кин сортирует галлюцинации по четырём именованным категориям — противоречия внутри предложения, противоречия промпту, фактические ошибки, бессмыслица — и разбирает каждую на световой доске. После того как статья даёт вам «почему», это видео даёт словарь, чтобы распознавать тип ошибки в живой природе и решать, насколько доверять конкретному ответу.

Что вынести из этого видео

Понять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.

Последняя проверка: 18 мая 2026 г.

Смотреть дальше

Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.

Углубиться

Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.

Coursera · DeepLearning.AI

Generative AI for Everyone

Эндрю Ын

Реальное время внутри LLM: учитесь осознанно формулировать запросы и различать, где генеративный ИИ действительно полезен, а где это ловушка. Спокойный стиль без хайпа — идеальный мост от «я попробовал ChatGPT один раз» к «я уверенно использую его каждый день».

Начинающий~5 часов
Coursera · DeepLearning.AI + AWS

Generative AI with Large Language Models

Антье Барт · Шелби Айгенброуд · Майк Чамберс

Когда практики спрашивают «что взять, если я серьёзно отношусь к разработке на LLM?», это и есть ответ. Курс математически честный, но не научная статья; главы по развёртыванию с привкусом AWS ценны, даже если вы никогда не коснётесь SageMaker.

Эксперт~16 часов
Coursera · Google Cloud

Introduction to Generative AI

Google Cloud

Собственный ответ Google на вопрос «что такое генеративный ИИ на самом деле» — нетехнический аналог Elements of AI, рассчитанный явно на продажи, HR, маркетинг и операции, а не на инженеров. Сорок пять минут дают настоящую модель мышления о том, чем генеративный ИИ отличается от классического машинного обучения — без кода и без жаргона.

Новичок в ИИ~1 час

Все курсы в категории «ChatGPT и LLM»