DBA (Disagreement-Based Abstention): детектор ненадёжных ответов через несогласие промптов

LLM уверенно называет год IPO компании, которая вообще не выходила на биржу. Проблема: модель не отличает знание от догадки — генерирует правдоподобный текст в обоих случаях. Стандартные проверки ('Ты уверен?', инструкция 'отвечай не знаю') плывут — модель либо остаётся самоуверенной, либо отказывается от правильных ответов. DBA (Disagreement-Based Abstention) позволяет детектировать ненадёжные ответы без дообучения и внешних источников — работает в обычном чате. Механика: задай один вопрос двумя способами — прямо и через разбивку на шаги, сравни ответы. Если ответы разные — модель не уверена, лучше не доверять. Если совпадают — вероятность правильного ответа в 50 раз выше.