Как Яндекс проверяет фактическую точность и борется с галлюцинациями в сгенерированных ИИ ответах (YandexGPT/Быстрые ответы)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает критическую проблему, связанную с интеграцией генеративного ИИ (например, YandexGPT/YaLM) в поиск: проблему «галлюцинаций» или фактических ошибок в сгенерированном контенте. Когда поисковая система синтезирует быстрый ответ или сводку, существует риск, что ИИ исказит факты или представит неточную информацию. Изобретение направлено на автоматическую проверку фактов (fact-checking) в сгенерированном контенте для повышения его точности и надежности.

Что запатентовано

Запатентована система и способ автоматизированной проверки фактической точности контента, сформированного порождающей моделью машинного обучения. Суть изобретения заключается в использовании отдельной, специально настроенной модели NLP (Natural Language Processing) для валидации сгенерированных фрагментов текста («сниппетов»). Эта модель оценивает внутреннюю согласованность ответа, определяя, подтверждают ли одни сгенерированные сниппеты факты, изложенные в других.

Как это работает

Система работает после генерации контента. Сначала порождающая модель создает набор сниппетов (связный текст) об объекте поиска, основываясь на наиболее релевантных документах из выдачи (образцовых цифровых документах). Затем система проверяет каждый сниппет. Для проверяемого сниппета определяются другие сниппеты из того же набора, служащие контекстом. Оба элемента векторизуются (целевой вектор и вектор контекста). Эти векторы подаются на вход модели NLP, которая вычисляет значение вероятности того, что контекст подтверждает факты проверяемого сниппета. Если вероятность выше порогового значения, факты считаются точными.

Актуальность для SEO

Критически высокая. В условиях активного внедрения генеративных моделей в поисковые системы (Generative Search, AI Overviews), обеспечение фактической точности и борьба с галлюцинациями ИИ являются главными приоритетами для поддержания качества поиска и доверия пользователей, особенно в YMYL-тематиках. Патент описывает необходимый механизм контроля качества для этой новой парадигмы поиска.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно (7.5/10). Хотя патент не описывает алгоритм ранжирования веб-страниц, он описывает механизм, определяющий, какая информация будет показана в виде сгенерированного быстрого ответа (Колдунщика или AI Overview). Это напрямую влияет на видимость информации с сайтов в наиболее заметных блоках выдачи. Сайты, предоставляющие четкие, однозначные факты, которые согласуются с консенсусом других авторитетных источников, имеют больше шансов быть корректно обработанными порождающей моделью и пройти этап верификации.

Детальный разбор

Термины и определения

Порождающая модель машинного обучения (Generative ML Model)

Модель (часто на основе трансформера, например, YandexGPT/YaLM), которая формирует связный текст (множество сниппетов) об объекте поиска, синтезируя информацию из образцовых цифровых документов.

Сниппет (Snippet)

В контексте патента — это фрагмент текста (например, предложение или абзац), сгенерированный порождающей моделью. Не путать со сниппетом веб-страницы в SERP.

Рассматриваемый сниппет (Considered/Target Snippet)

Сниппет, факты которого проверяются в данный момент.

Сниппет контекста (Context Snippet)

Другой сниппет из того же сгенерированного набора, который семантически связан с рассматриваемым сниппетом и используется для подтверждения или опровержения его фактов.

Модель NLP (NLP Model)

Модель верификации. Специально обученная модель для определения того, подтверждает ли сниппет контекста точность фактов рассматриваемого сниппета.

Целевой вектор (Target Vector) и Вектор контекста (Context Vector)

Векторные представления (эмбеддинги) рассматриваемого сниппета и сниппета контекста соответственно, используемые моделью NLP.

Образцовые цифровые документы (Exemplary Digital Documents)

Топ-N наиболее релевантных документов из результатов поиска (определенных по наибольшим параметрам релевантности), которые служат источником информации для порождающей модели.

Добавочная модель машинного обучения (Additive ML Model)

Модель (например, LSTM), используемая для точной настройки (fine-tuning) модели NLP. Она обучается формировать оптимальные векторные представления для задачи верификации фактов, часто без изменения весов основной модели NLP.

Подводка (Обучающая подводка / Prompt / Lead-in)

Используется на этапе обучения добавочной модели. Это текст, формирующий контекст для обучающего сниппета, например, вопрос, на который сниппет отвечает, или перефразированное утверждение.

P-tuning

Метод эффективной точной настройки (Parameter-Efficient Fine-Tuning), упомянутый в патенте. Позволяет адаптировать большую языковую модель к задаче путем обучения только небольшого набора параметров (например, через добавочную модель).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Ядром изобретения является метод проверки уже сгенерированного контента на внутреннюю согласованность и точность фактов.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс проверки фактов в сгенерированном контенте.

1. Система получает множество сниппетов, сформированное порождающей моделью для объекта поиска.
2. Для рассматриваемого сниппета определяются другие сниппеты из этого же множества, обеспечивающие контекст.
3. Рассматриваемый сниппет и сниппеты контекста векторизуются (формируются целевой вектор и вектор контекста).
4. Векторы предоставляются модели NLP (обученной задаче верификации).
5. Модель NLP определяет значение вероятности, указывающее, подтверждает ли контекст точность фактов рассматриваемого сниппета.
6. Если значение вероятности не меньше порогового значения, факты считаются точными.

Claims 2 и 3: Уточняют источник данных для генерации.

Порождающая модель формирует сниппеты на основе образцовых цифровых документов. Эти документы определяются как Топ-N документов с наибольшими параметрами релевантности поисковому запросу. Это подчеркивает важность высокого ранжирования для попадания в источник данных для генеративного ответа.

Claim 4: Уточняет выбор контекста.

Контекст определяется как контент, который семантически связан с по меньшей мере одним фактом об объекте поиска в рассматриваемом сниппете.

Claim 7 и 8: Описывают процесс обучения и точной настройки модели верификации (NLP модели).

Модель NLP сначала предварительно обучается (Claim 7). Затем она точно настраивается для задачи верификации фактов с помощью добавочной модели машинного обучения (Claim 8).

Обучение добавочной модели включает получение обучающих объектов, каждый из которых содержит:

• (а) Первый обучающий сниппет.
• (б) Обучающую подводку (Prompt) для него (например, вопрос или перефраз, Claims 9, 10).
• (в) Второй сниппет (контекст).
• (г) Метку (Label), указывающую, подтверждает ли второй сниппет факты первого. Метки назначаются оценщиками-людьми (асессорами) (Claim 11).

Цель обучения — научить добавочную модель формировать такие векторные представления, которые позволят модели NLP точно предсказывать вероятность подтверждения фактов.

Claims 12, 13 и 14: Уточняют технические аспекты настройки.

Упоминается, что при точной настройке веса предварительно обученной модели NLP могут фиксироваться (Claim 12), добавочная модель может содержать нейронную сеть LSTM (Claim 13), и может применяться метод P-tuning (Claim 14). Это указывает на использование эффективных методов адаптации больших языковых моделей.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах формирования поисковой выдачи, конкретно в инфраструктуре генерации быстрых ответов.

RANKING – Ранжирование (Косвенно)
На этом этапе определяются образцовые цифровые документы (Топ-N результатов), которые будут использованы как источник фактов для генерации ответа (Claims 2, 3).

BLENDER – Метапоиск и Смешивание / Система Wizards (Колдунщики)
Это основная область применения патента. Когда система принимает решение о показе сгенерированного ИИ ответа (AI Overview):

1. Генерация Ответа: Порождающая модель (например, YandexGPT/YaLM) синтезирует ответ (множество сниппетов) на основе образцовых документов.
2. Валидация (Описываемый механизм): Перед тем как ответ будет отрендерен на SERP, он проходит проверку на фактическую точность и согласованность с помощью описанной системы верификации.

Входные данные системы верификации: Множество сниппетов, сгенерированных порождающей моделью.
Выходные данные: Валидированный набор сниппетов (те, что прошли проверку) или общий скор точности сгенерированного ответа.

На что влияет

• Форматы контента: Наибольшее влияние оказывается на сгенерированные ИИ быстрые ответы (Колдунщики), расширенные описания сущностей и форматы генеративного поиска (AI Overviews).
• Специфические запросы: Критически важно для информационных запросов, требующих фактической точности (даты, определения, характеристики, инструкции).
• Ниши и тематики: Особенно актуально для YMYL-тематик (медицина, финансы, новости), где фактические ошибки в сгенерированном ответе могут иметь серьезные последствия.

Когда применяется

Алгоритм применяется каждый раз, когда поисковая система генерирует автоматический ответ или сводку с помощью порождающей модели машинного обучения.

• Триггер активации: Завершение работы порождающей модели и наличие сгенерированного набора сниппетов, требующего валидации перед показом пользователю.
• Пороговые значения: Активация фильтрации происходит, если значение вероятности точности факта ниже установленного порога.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Подготовка и Генерация

1. Получение запроса и ранжирование: Система получает запрос и ранжирует результаты.
2. Выбор источников: Определяются Топ-N образцовых цифровых документов (по наибольшим параметрам релевантности).
3. Генерация контента: Порождающая модель формирует связный текст (множество сниппетов) на основе этих источников.

Этап 2: Верификация фактов (Основной процесс патента)

1. Итерация по сниппетам: Система последовательно берет каждый сгенерированный сниппет как рассматриваемый сниппет.
2. Определение контекста: Для рассматриваемого сниппета идентифицируются другие семантически связанные сниппеты из того же набора (сниппеты контекста).
3. Векторизация: С использованием алгоритма векторизации (и, возможно, эмбеддингов, сформированных добавочной моделью/P-tuning) создаются целевой вектор и вектор контекста.
4. Вычисление вероятности подтверждения: Векторы подаются на вход модели NLP (верификатору). Модель вычисляет значение вероятности того, что контекст подтверждает факты рассматриваемого сниппета.
5. Принятие решения: Значение вероятности сравнивается с пороговым значением. Если вероятность достаточна высока, факты сниппета считаются точными.
6. Фильтрация: Сниппеты, не прошедшие проверку (потенциальные галлюцинации или противоречия), могут быть отфильтрованы из финального ответа.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы:
  • Текст образцовых цифровых документов (используется порождающей моделью как источник данных).
  • Текст сгенерированных сниппетов (используется моделью NLP для верификации).
• Данные для обучения (Офлайн):
  • Обучающие сниппеты и связанные с ними подводки (Prompts).
  • Метки, назначенные оценщиками-людьми (асессорами), указывающие на то, подтверждает ли один сниппет другой (Claim 11).

Какие метрики используются и как они считаются

• Параметр релевантности: Метрика ранжирования, используемая для определения Топ-N образцовых документов (Claim 3).
• Алгоритм векторизации текста: Используется для создания целевого вектора и вектора контекста. Добавочная модель может обучаться формированию этих векторных представлений.
• Значение вероятности (Probability Score): Ключевая метрика патента. Вычисляется моделью NLP и указывает на степень уверенности системы в том, что контекст подтверждает точность фактов рассматриваемого сниппета.
• Пороговое значение вероятности: Заранее определенный порог для принятия решения о точности фактов.
• Алгоритмы машинного обучения:
  • Порождающая модель: Модель на основе трансформера (Claim 6).
  • Модель NLP (Верификатор): Модель на основе трансформера (Claim 15).
  • Добавочная модель: Упоминается нейронная сеть LSTM (Claim 13). Используется для точной настройки.
• Методы настройки: P-tuning (Claim 14) — метод эффективной настройки больших языковых моделей.

Выводы

1. Борьба с галлюцинациями ИИ — приоритет Яндекса: Патент демонстрирует, что Яндекс осознает риски генеративного ИИ и активно разрабатывает механизмы контроля качества для предотвращения фактических ошибок в сгенерированных ответах.
2. Верификация через внутреннюю согласованность и консенсус: Ключевой механизм проверки фактов основан на анализе внутренней согласованности (internal consistency) сгенерированного текста. Система проверяет, не противоречат ли сгенерированные утверждения друг другу, что косвенно отражает консенсус среди источников.
3. Зависимость от качества источников (Top-N): Порождающая модель использует Топ-N релевантных документов. Качество и точность информации в этих источниках напрямую влияют на качество сгенерированного ответа и его способность пройти верификацию.
4. Сложная архитектура верификации: Используется специализированная модель NLP, точно настроенная с помощью передовых методов (P-tuning) и обученная на данных, размеченных людьми (асессорами). Это указывает на сложность задачи определения фактической точности.
5. Повышение требований к E-E-A-T: Для того чтобы контент сайта был использован в генеративном ответе и успешно прошел верификацию, он должен быть не только релевантным, но и максимально точным, авторитетным и достоверным.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Стремление к Топ-5 по целевым запросам: Чтобы ваш контент стал одним из «образцовых цифровых документов», используемых порождающей моделью, необходимо занимать лидирующие позиции в органической выдаче. Это фундамент для попадания в генеративные ответы.
• Фактическая точность и опора на авторитетные источники: Убедитесь, что ваш контент содержит точные данные, которые согласуются с общепринятыми фактами и другими авторитетными ресурсами в вашей нише. Система верификации ищет подтверждения (консенсус), поэтому согласованный контент имеет преимущество.
• Четкость и однозначность формулировок: Пишите так, чтобы факты можно было легко извлечь и интерпретировать. Используйте ясный, прямой язык. Сложные или двусмысленные утверждения могут быть неправильно интерпретированы порождающей моделью или не пройти верификацию моделью NLP.
• Логическая структура и внутренняя непротиворечивость: Убедитесь, что информация внутри документа не противоречит сама себе. Используйте четкую структуру, заголовки и списки. Контент в формате Вопрос-Ответ (FAQ) также способствует чистому извлечению фактов.

Worst practices (это делать не надо)

• Предоставление противоречивой информации: Наличие противоречивых фактов внутри одной страницы может привести к тому, что порождающая модель создаст внутренне противоречивый ответ, который не пройдет верификацию.
• Использование сложных и витиеватых предложений для изложения простых фактов: Это затрудняет работу как порождающей модели (извлечение фактов), так и модели NLP (верификация).
• Публикация непроверенных данных или «Кликбейта»: Попытки манипулировать выдачей с помощью сенсационных, но ложных утверждений становятся более рискованными. Механизм верификации направлен на отсеивание недостоверной информации в генеративных ответах.
• Игнорирование консенсуса в нише: Предоставление фактов, которые радикально отличаются от того, что пишут другие авторитетные сайты в Топе, снижает вероятность их включения в финальный ответ, так как системе будет сложнее найти им подтверждение.

Стратегическое значение

Патент подтверждает неизбежность перехода к генеративному поиску и подчеркивает, что Яндекс делает ставку на качество и безопасность этого процесса. Для SEO это означает смену фокуса: битва идет не только за позиции в Топ-10, но и за то, чтобы стать «источником истины» для ИИ-моделей Яндекса. Долгосрочная стратегия должна базироваться на построении E-E-A-T (Опыта, Экспертизы, Авторитетности и Доверия), поскольку именно авторитетные и достоверные источники будут формировать основу генеративных ответов, способных пройти сложную систему верификации.

Практические примеры

Сценарий 1: Проверка фактов и выявление противоречий

1. Запрос: «Когда родился Илон Маск и когда он переехал в Канаду».
2. Выбор источников: Яндекс выбирает Топ-5 статей.
3. Генерация (Порождающая модель создает текст):
   • Сниппет 1: «Илон Маск родился 28 июня 1971 года в Претории, ЮАР.»
   • Сниппет 2 (Потенциальная галлюцинация или ошибка источника): «Он переехал в Канаду в 1969 году.»
4. Верификация Сниппета 2:
   • Рассматриваемый сниппет: «Он переехал в Канаду в 1969 году.»
   • Контекст (Сниппет 1): «Илон Маск родился 28 июня 1971 года…»
5. Работа Модели NLP: Модель анализирует векторы Сниппета 2 и Сниппета 1. Она определяет логическое противоречие (переезд в 1969 году невозможен при рождении в 1971 году).
6. Результат: Значение вероятности подтверждения низкое (ниже порога). Сниппет 2 помечается как неточный и исключается из финального ответа.

Сценарий 2: Подтверждение факта через консенсус (YMYL)

1. Запрос: «безопасная суточная доза парацетамола для взрослого».
2. Генерация:
   • Сниппет A (Целевой): «Максимальная суточная доза парацетамола для взрослых составляет 4 грамма.»
   • Сниппет B (Контекст): «Взрослым не следует принимать более 4000 мг парацетамола в день.»
3. Верификация Сниппета A: Модель NLP анализирует векторы и определяет, что Сниппет B семантически подтверждает факт в Сниппете A (4 грамма = 4000 мг).
4. Результат: Значение вероятности высокое. Сниппет A верифицирован и показывается пользователю.

Вопросы и ответы