LLM уверенно называет шахматные ходы, которых на доске нет. Как я проверяю каждый ее ответ кодом

Автор статьи анализирует проблему галлюцинаций больших языковых моделей (LLM) при игре в шахматы. Несмотря на способность моделей генерировать текст, они часто предлагают невозможные ходы, игнорируя текущую конфигурацию фигур на доске. В материале подчеркивается, что простые инструкции в промпте не решают проблему надежности. Вместо этого автор предлагает использовать программную проверку каждого хода модели с помощью кода. Такой подход позволяет верифицировать легальность действий в соответствии с правилами шахмат, отсеивая ошибки и галлюцинации нейросети. Статья полезна разработчикам, которые интегрируют LLM в системы, требующие строгой логики и соблюдения правил, где цена ошибки высока. Автор делится своим опытом создания инструментов для автоматизированного контроля ответов ИИ, обеспечивая корректность взаимодействия модели с игровым движком.