Если задать современным языковым моделям вопрос вроде «Какая ты модель?», нередко можно получить неожиданный и даже неверный ответ. Например, GPT-5 может уверенно заявить, что она — GPT-4o или просто GPT-4. Это классический пример галлюцинации — ситуации, когда модель генерирует информацию, не соответствующую действительности.
Причина кроется в особенностях обучения. Языковые модели обучаются на больших объемах текстовых данных, собранных до их выпуска. На момент обучения GPT-5, самой модели GPT-5 ещё не существовало — в тренировочных данных присутствовала только информация о предыдущих версиях.
Когда пользователь спрашивает модель о её версии, она не «знает» свою фактическую идентичность. Вместо этого модель опирается на вероятностные связи в обученных данных, выдавая ответ, который, по её «мнению», звучит правдоподобно. В результате она может называть более раннюю версию, известную ей из обучения.
Разработчики API это прекрасно понимают. Именно поэтому любой серьёзный провайдер в ответе API всегда указывает имя модели, которая использовалась для генерации. Этот параметр является единственным надёжным источником истины о том, какая модель фактически выполнила запрос.
Если требуется точно определить модель, нужно ориентироваться исключительно на поле, которое как правило называется model, в API-ответе, а не на текстовый ответ самой модели на вопрос «Кто ты?».
