Consortium Consistency: команда моделей против галлюцинаций

Парадокс: Сильные модели не тупят случайно — они делают умные, но стабильные ошибки. GPT-4 выдаст 10 раз одну и ту же галлюцинацию с полной уверенностью, потому что делает educated guess на основе паттернов обучения. Single-model entropy это не ловит: низкая энтропия (все ответы согласны) + неправильный ответ = ложная уверенность. Consortium Consistency позволяет выявлять такие консистентные галлюцинации через команду из 2-3 разных моделей вместо повторных запросов к одной. Фишка: разные модели обучались на разных данных и имеют разные архитектуры — они галлюцинируют по-разному. Если ChatGPT ошибается 10:0, но Claude и Gemini правы (по 10 каждый) — голосование 20:10 в пользу правды. 92-100% таких консорциумов обыгрывают лучшую одиночную модель (когда модели схожей силы).