Как да намалим халюцинациите на AI с тези 6 подканващи техники

Ключови изводи

• Ясните и конкретни подкани са от решаващо значение за минимизиране на AI халюцинациите. Избягвайте неясни инструкции и предоставяйте изрични подробности, за да предотвратите непредвидими резултати.
• Използвайте заземяване или техниката "според...", за да припишете изхода на конкретен източник или перспектива. Това помага да се избегнат фактически грешки и пристрастия в генерираното от AI съдържание.
• Използвайте ограничения и правила, за да оформите изхода на AI според желаните резултати. Изрично заявете ограничения или ги загатнете чрез контекст или задача, за да предотвратите неподходящи или нелогични резултати.

Не получавате отговора, който искате от генеративен AI модел? Може да имате работа с AI халюцинация, проблем, който възниква, когато моделът произвежда неточни или неуместни резултати.

Причинява се от различни фактори, като качеството на данните, използвани за обучение на модела, липса на контекст или неяснота на подканата. За щастие има техники, които можете да използвате, за да получите по-надежден резултат от AI модел.

1. Осигурете ясни и конкретни подкани

Първата стъпка в минимизиране на AI халюцинациите е да създадете ясни и много конкретни подкани. Неясните или двусмислени подкани могат да доведат до непредвидими резултати, тъй като AI моделите може да се опитат да интерпретират намерението зад подканата. Вместо това бъдете изрични в инструкциите си.

Вместо да питате „Разкажете ми за кучетата“, можете да подканите „Дайте ми подробно описание на физическото характеристики и темперамент на голдън ретривърите." Прецизирането на вашата подкана, докато стане ясна, е лесен начин да предотвратите AI халюцинация.

2. Използвайте Заземяване или Техниката "Според...".

Едно от предизвикателствата при използването на AI системи е, че те могат да генерират резултати, които са фактически неверни, пристрастни или несъвместими с вашите възгледи или ценности. Това може да се случи, защото AI системите са обучени на големи и разнообразни масиви от данни, които могат да съдържат грешки, мнения или противоречия.

За да избегнете това, можете да използвате заземяване или техниката "според...", която включва приписване на изхода на конкретен източник или перспектива. Например, можете да поискате от AI системата да напише факт за дадена тема според Wikipedia, Google Scholar или конкретен обществено достъпен източник.

3. Използвайте ограничения и правила

Ограниченията и правилата могат да помогнат за предотвратяване на генерирането на неподходящи, непоследователни, противоречиви или нелогични резултати от AI системата. Те също могат да помогнат за оформянето и прецизиране на резултата според желания резултат и цел. Ограниченията и правилата могат да бъдат изрично посочени в подканата или имплицитно подразбиращи се от контекста или задачата.

Да предположим, че искате да използвате AI инструмент, за да напишете стихотворение за любовта. Вместо да му давате обща подкана като „напишете стихотворение за любовта“, можете да му дадете по-ограничена и базирана на правила подкана като „напишете сонет за любовта с 14 реда и 10 срички на ред“.

4. Използвайте Multi-Step Prompting

Понякога сложните въпроси могат да доведат до AI халюцинации, защото моделът се опитва да им отговори в една стъпка. За да преодолеете това, разбийте заявките си на няколко стъпки.

Например, вместо да попитате: "Кое е най-ефективното лечение на диабета?" можете да попитате: „Какви са обичайните лечения за диабет?" След това можете да продължите с "Кое от тези лечения се счита за най-ефективно според медицинските проучвания?"

Многоетапното подсказване принуждава AI модела да предостави междинна информация, преди да стигне до окончателен отговор, което може да доведе до по-точни и добре информирани отговори.

5. Задайте роля на AI

Когато присвоите конкретна роля на AI модела във вашата подкана, вие изяснявате целта му и намалявате вероятността от халюцинации. Например, вместо да кажете „Разкажете ми за историята на квантовата механика“, можете да подканите AI с, „Поемете ролята на усърден изследовател и предоставете резюме на ключовите етапи в историята на квантовата механика."

Тази рамка насърчава AI да действа като усърден изследовател, а не като спекулативен разказвач.

6. Добавете контекстуална информация

Непредоставянето на контекстуална информация, когато е необходимо, е a грешка, която трябва да избягвате при използване на ChatGPT или други AI модели. Контекстуалната информация помага на модела да разбере фона, домейна или целта на задачата и да генерира по-подходящи и последователни резултати. Контекстуалната информация включва ключови думи, тагове, категории, примери, препратки и източници.

Например, ако искате да генерирате продуктов преглед за чифт слушалки, можете да предоставите контекстуална информация, като например име на продукта, марка, функции, цена, рейтинг или обратна връзка от клиенти. Добра подкана за тази задача може да изглежда така:

Получаване на по-добри отговори на AI

Може да е разочароващо, когато не получите обратната връзка, която очаквате от AI модел. Въпреки това, използвайки тези техники за подсказване на AI, можете да намалите вероятността от халюцинации на AI и да получите по-добри и по-надеждни отговори от вашите AI системи.

Имайте предвид, че тези техники не са сигурни и може да не работят за всяка задача или тема. Винаги трябва да проверявате и проверявате резултатите от AI, преди да ги използвате за сериозни цели.