Hogyan csökkentsük a mesterséges intelligencia hallucinációit ezzel a 6 felszólító technikával

Kulcs elvitelek

• A világos és konkrét utasítások kulcsfontosságúak az AI-hallucinációk minimalizálásához. Kerülje a homályos utasításokat, és adjon egyértelmű részleteket a kiszámíthatatlan eredmények elkerülése érdekében.
• Használja a földelést vagy a "szerint..." technikát, hogy a kimenetet egy adott forráshoz vagy perspektívához rendelje. Ez segít elkerülni a ténybeli hibákat és a torzítást a mesterséges intelligencia által generált tartalomban.
• Használjon megkötéseket és szabályokat az AI-kimenet alakításához a kívánt eredmények szerint. A nem megfelelő vagy logikátlan kimenetek megelőzése érdekében kifejezetten fogalmazzon meg korlátokat, vagy utaljon rájuk kontextuson vagy feladaton keresztül.

Nem kapja meg a kívánt választ egy generatív AI-modelltől? Lehet, hogy mesterséges intelligencia hallucinációval küzd, amely akkor fordul elő, ha a modell pontatlan vagy irreleváns kimeneteket produkál.

Különböző tényezők okozzák, mint például a modell betanításához használt adatok minősége, a kontextus hiánya vagy a prompt kétértelműsége. Szerencsére vannak olyan technikák, amelyek segítségével megbízhatóbb kimenetet kaphat egy AI-modellből.

1. Adjon egyértelmű és konkrét felszólításokat

Az első lépés minimalizálja a mesterséges intelligencia hallucinációit világos és nagyon konkrét felszólításokat kell létrehozni. A homályos vagy kétértelmű felszólítások megjósolhatatlan eredményekhez vezethetnek, mivel az AI-modellek megpróbálhatják értelmezni a felszólítás mögötti szándékot. Ehelyett legyen egyértelmű az utasításokban.

Ahelyett, hogy azt kérdezné: „Meséljen a kutyákról”, azt kérheti: „Adjon részletes leírást a fizikai állapotról. a Golden Retrieverek jellemzői és temperamentuma." Az AI megelőzésének egyszerű módja, ha finomítja a felszólítást, amíg az világos nem lesz. hallucináció.

2. Használja a földelést vagy a "szerint..." technikát

Az AI-rendszerek használatának egyik kihívása, hogy olyan kimeneteket generálhatnak, amelyek tényszerűen hibásak, elfogultak vagy nem egyeztethetők össze az Ön nézeteivel vagy értékeivel. Ez azért fordulhat elő, mert az AI-rendszereket nagy és változatos adatkészletekre képezték ki, amelyek hibákat, véleményeket vagy ellentmondásokat tartalmazhatnak.

Ennek elkerülésére használhatja a földelést vagy a "szerint..." technikát, amely magában foglalja a kimenet hozzárendelését egy adott forráshoz vagy perspektívához. Például megkérheti az AI-rendszert, hogy írjon tényt egy témáról a Wikipédia, a Google Tudós vagy egy adott nyilvánosan elérhető forrás szerint.

3. Használjon megkötéseket és szabályokat

A megszorítások és szabályok segíthetnek megakadályozni, hogy az AI-rendszer nem megfelelő, következetlen, ellentmondásos vagy logikátlan kimeneteket generáljon. Segíthetnek a kimenetek alakításában és finomításában is a kívánt eredmény és cél szerint. A megszorításokat és szabályokat kifejezetten ki lehet jelenteni a promptban, vagy hallgatólagosan utalhat a kontextus vagy a feladat.

Tegyük fel, hogy egy mesterséges intelligencia eszközt szeretne használni, hogy verset írjon a szerelemről. Ahelyett, hogy általános felszólítást adna neki, mint például: „írj verset a szerelemről”, adhatsz neki egy korlátozottabb és szabályokon alapuló felszólítást, például „írj egy szonettet a szerelemről, soronként 14 sorból és 10 szótagból”.

4. Használjon többlépcsős felszólítást

Az összetett kérdések néha mesterséges intelligencia hallucinációihoz vezethetnek, mivel a modell egyetlen lépésben próbál választ adni rájuk. Ennek elkerülése érdekében bontsa le a lekérdezéseket több lépésre.

Például ahelyett, hogy azt kérdezné: "Mi a leghatékonyabb cukorbetegség kezelés?" megkérdezheti: "Melyek a gyakori kezelések cukorbetegségre?" Ezután következhet: "E kezelések közül melyik tekinthető a leghatékonyabbnak az orvostudomány szerint tanulmányok?"

A többlépcsős felszólítás arra kényszeríti az AI-modellt, hogy köztes információkat adjon meg, mielőtt megérkezik a végső válaszhoz, ami pontosabb és jobban informált válaszokhoz vezethet.

5. Szerepkör hozzárendelése az AI-hez

Ha a promptban meghatározott szerepet rendel az AI-modellhez, tisztázza a célját, és csökkenti a hallucinációk valószínűségét. Például ahelyett, hogy azt mondaná: „Mondd el nekem a kvantummechanika történetét”, a mesterséges intelligencia a következőket kérheti: "Vállalja fel a szorgalmas kutató szerepét, és foglalja össze a kvantumtörténet legfontosabb mérföldköveit mechanika."

Ez a megfogalmazás arra ösztönzi az MI-t, hogy inkább szorgalmas kutatóként, mint spekulatív történetmesélőként lépjen fel.

6. Kontextuális információk hozzáadása

Szükség esetén nem ad meg kontextuális információkat azonnali hiba, amelyet el kell kerülni a ChatGPT használatakor vagy más AI modellek. A kontextuális információ segít a modellnek megérteni a feladat hátterét, tartományát vagy célját, és relevánsabb és koherensebb kimeneteket generál. A kontextuális információk közé tartoznak a kulcsszavak, címkék, kategóriák, példák, hivatkozások és források.

Például, ha termékértékelést szeretne készíteni egy fejhallgatóról, megadhat kontextus szerinti információkat, például a termék nevét, márkáját, jellemzőit, árat, értékelését vagy vásárlói visszajelzéseket. Egy jó felszólítás ehhez a feladathoz a következőképpen nézhet ki:

Jobb mesterségesintelligencia-válaszok

Frusztráló lehet, ha nem azt a visszajelzést kapja, amelyet egy AI-modelltől vár. Azonban ezekkel a mesterséges intelligencia felszólító technikákkal csökkentheti a mesterséges intelligencia hallucinációinak valószínűségét, és jobb és megbízhatóbb válaszokat kaphat AI-rendszereitől.

Ne feledje, hogy ezek a technikák nem bolondbiztosak, és nem biztos, hogy minden feladatnál vagy témánál működnek. Mindig ellenőrizze és ellenőrizze az AI-kimeneteket, mielőtt bármilyen komoly célra használná őket.