Halüsinasyon meselesini sadece bir mühendislik bug'ı olarak görmek bana eksik geliyor. LLM'ler özünde olasılıksal bir token tahmin makinesi; yani modelin ürettiği şey doğru değil, istatistiksel olarak makul olan. Bu mimari tercihten yola çıkınca, halüsinasyonun tamamen yok edilebileceğini iddia etmek bence iyimser bir varsayım. Genelde üç yaklaşım öne çıkıyor: 1. RAG (retrieval augmented generation): Model üretmeden önce doğrulanmış kaynaklardan parça çekiyor. Pratikte iyi sonuç veriyor ama retrieval kalitesi düştüğünde model yine boşluğu doldurmaya başlıyor. Yani sorunu ortadan kaldırmıyor, sadece ötelemiş oluyor. 2. Fine-tuning ve RLHF: Modeli belirli alanlarda hizalıyor, fakat dağılım dışı sorularda (out-of-distribution) güveni hâlâ yüksek tutabiliyor. Yani model emin görünüp yanılabiliyor; bu da en tehlikeli senaryo. 3. Belirsizlik kalibrasyonu ve verifier modeller: Modelin kendi çıktısına ne kadar güvendiğini ölçmesi veya ikinci bir doğrulayıcı modelin filtrelemesi. Teorik olarak en sağlam yol, fakat ekstra gecikme ve maliyet getiriyor. Benim gözlemim şu: %100 halüsinasyonsuz bir LLM, bugünkü mimariyle muhtemelen mümkün değil. Bunun yerine, modelin "bilmiyorum" diyebilmesini bir başarı metriği olarak ele almak daha gerçekçi bir hedef. Yani sorun ortadan kaldırılamasa bile, yönetilebilir bir risk seviyesine indirilebilir. Sizce hangi yaklaşım daha umut verici? Retrieval tabanlı sistemlere mi yatırım yapmak mantıklı, yoksa asıl çözüm modelin kendi belirsizliğini ifade etmesini sağlayan kalibrasyon tekniklerinde mi? Üretim ortamında bu sorunu nasıl ele alıyorsunuz?