SelfCheckGPT là phương pháp phát hiện ảo giác (kết quả đầu ra khác với thực tế) bằng cách so sánh độ phân tán của nhiều câu trả lời LLM cho cùng một câu hỏi mà không cần thêm bất kỳ kiến thức bên ngoài hoặc quyền truy cập API nào.
SelfCheckGPT là một phương pháp phát hiện ảo giác được đề xuất vào năm 2023 và có đặc điểm là khả năng phát hiện các ảo giác bị nghi ngờ bằng cách chỉ cần lấy mẫu nhiều phản hồi LLM cho cùng một lời nhắc và so sánh tính nhất quán của nội dung mà không cần cơ sở kiến thức bên ngoài. Nó được cho là được nhắc đến trong ngành như một ví dụ điển hình của phương pháp phát hiện ảo giác "hộp đen", dựa trên ý tưởng rằng các tuyên bố giữa các phản hồi càng khác nhau thì càng có nhiều khả năng đó là ảo giác. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, cần có nhiều thế hệ, do đó, có một rủi ro là chi phí và độ trễ API sẽ cao hơn vài lần so với phản hồi một lần thông thường, gây khó khăn cho việc tích hợp vào các chatbot yêu cầu phản hồi theo thời gian thực. Trong lĩnh vực này, người ta nói rằng phương pháp được áp dụng rộng rãi không phải là áp dụng thống nhất cho tất cả các câu trả lời mà chỉ sử dụng nó cho các kết quả đầu ra có khả năng sai sót thấp, chẳng hạn như tóm tắt hợp đồng, các vấn đề y tế và pháp lý, đồng thời giữ số lượng mẫu khoảng 3 đến 5 lần để cân bằng chi phí.