# Aleph Alpha ने बिना आधार वाले जवाब पहचानने वाला LLM तैयार किया

> नई Merlin‑Arthur प्रशिक्षण विधि मॉडल को सिखाती है कि दस्तावेज़ में जवाब न हो तो वह “मुझे नहीं पता” कहे। इससे मनगढ़ंत जवाब 35 प्रतिशत अंक तक घटे।

Oossa · 2026-09-29 · https://oossa.com/hi/aleph-alpha-trains-llm-to-flag-unsupported-answers

Aleph Alpha ने एक ऐसी विधि जारी की है, जो भाषा मॉडल को सिखाती है कि दिए गए दस्तावेज़ में ज़रूरी जानकारी न हो तो वह जवाब देने से इनकार करे। Merlin‑Arthur protocol नाम की इस तकनीक में मॉडल (Arthur) का मुकाबला दो सहायकों से होता है: Merlin, जो पूरा अंश देता है, और Morgana, जो निर्णायक वाक्य हटा देती है। प्रशिक्षण के दौरान Arthur को कभी पता नहीं चलता कि उसका सामना किससे है। इस तरह वह सीखता है कि सबूत मौजूद होने पर ही जवाब दे और अन्यथा जवाब देने से बचे। सवाल-जवाब के पांच बेंचमार्क पर किए गए परीक्षणों में गलत जवाब 35 प्रतिशत अंक तक घटे और नया “grounding score” 0.38 तक बढ़ा।

## तथ्य

- शोधपत्र arXiv पर 2512.11614 के रूप में पोस्ट किया गया (8 अगस्त 2026)
- गलत जवाब 35 प्रतिशत अंक तक घटे; grounding score में 0.38 तक सुधार हुआ

## यह क्यों मायने रखता है

इससे उपयोगकर्ताओं को भरोसेमंद तरीके से पता चल सकता है कि AI का जवाब वास्तव में उनके अपने दस्तावेज़ों पर आधारित है या नहीं, जिससे जोखिम भरे मनगढ़ंत जवाब घटते हैं।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Bounding Hallucinations: Merlin-Arthur Protocols for Mutual-Information Bounds in Language Models](https://www.aleph-alpha.com/en/blog/bounding-hallucinations-merlin-arthur-protocols-for-mutual-information-bounds-in-language-models/) – Aleph Alpha, 2026-09-29

अंतिम अपडेट: 2026-09-29