Jak snížit halucinace umělé inteligence pomocí těchto 6 podněcujících technik

Klíčové věci

• Jasné a konkrétní výzvy jsou zásadní pro minimalizaci halucinací AI. Vyhněte se nejasným pokynům a uvádějte explicitní podrobnosti, abyste předešli nepředvídatelným výsledkům.
• Použijte uzemnění nebo techniku ​​"podle..." k přiřazení výstupu ke konkrétnímu zdroji nebo perspektivě. To pomáhá vyhnout se faktickým chybám a zkreslení obsahu generovaného umělou inteligencí.
• Pomocí omezení a pravidel tvarujte výstup AI podle požadovaných výsledků. Explicitně uveďte omezení nebo je implikujte prostřednictvím kontextu nebo úkolu, abyste zabránili nevhodným nebo nelogickým výstupům.

Nedostáváte od generativního modelu umělé inteligence požadovanou odezvu? Možná máte co do činění s halucinací AI, což je problém, který nastává, když model produkuje nepřesné nebo irelevantní výstupy.

Je to způsobeno různými faktory, jako je kvalita dat použitých k trénování modelu, nedostatek kontextu nebo nejednoznačnost výzvy. Naštěstí existují techniky, které můžete použít k získání spolehlivějšího výstupu z modelu AI.

1. Poskytujte jasné a konkrétní výzvy

První krok v minimalizace halucinací AI je vytvářet jasné a vysoce konkrétní výzvy. Vágní nebo nejednoznačné výzvy mohou vést k nepředvídatelným výsledkům, protože modely umělé inteligence se mohou pokoušet interpretovat záměr výzvy. Místo toho buďte ve svých pokynech explicitní.

Místo toho, abyste se zeptali: „Povězte mi o psech,“ můžete vyzvat: „Podejte mi podrobný popis fyzického stavu vlastnosti a temperament zlatých retrívrů." Upřesnění výzvy, dokud nebude jasné, je snadný způsob, jak zabránit AI halucinace.

2. Použijte uzemnění nebo techniku ​​"Podle..."

Jedním z problémů používání systémů umělé inteligence je to, že mohou generovat výstupy, které jsou fakticky nesprávné, zaujaté nebo nekonzistentní s vašimi názory nebo hodnotami. To se může stát, protože systémy umělé inteligence jsou trénovány na velkých a různorodých souborech dat, které mohou obsahovat chyby, názory nebo rozpory.

Abyste tomu zabránili, můžete použít uzemnění nebo techniku ​​„podle...“, která zahrnuje přiřazení výstupu konkrétnímu zdroji nebo perspektivě. Můžete například požádat systém AI, aby napsal fakta o tématu podle Wikipedie, Google Scholar nebo konkrétního veřejně přístupného zdroje.

3. Použijte omezení a pravidla

Omezení a pravidla mohou pomoci zabránit tomu, aby systém AI generoval nevhodné, nekonzistentní, protichůdné nebo nelogické výstupy. Mohou také pomoci tvarovat a upřesňovat výstup podle požadovaného výsledku a účelu. Omezení a pravidla mohou být explicitně uvedena ve výzvě nebo mohou být implicitně implikována kontextem nebo úkolem.

Předpokládejme, že chcete použít nástroj AI k napsání básně o lásce. Namísto obecné výzvy jako „napiš báseň o lásce“, můžete jí dát omezenější výzvu založenou na pravidlech jako „napiš sonet o lásce se 14 řádky a 10 slabikami na řádek“.

4. Použijte Multi-Step Prompting

Někdy mohou složité otázky vést k halucinacím AI, protože se na ně model pokouší odpovědět v jediném kroku. Abyste tomu zabránili, rozdělte své dotazy do několika kroků.

Například místo toho, abyste se zeptali: "Jaká je nejúčinnější léčba cukrovky?" můžete se zeptat: „Jaké jsou běžné léčby na cukrovku?" Poté můžete pokračovat slovy: "Která z těchto léčeb je považována za nejúčinnější podle lékařského studie?"

Vícekrokové nabádání nutí model umělé inteligence poskytovat přechodné informace před tím, než dojde ke konečné odpovědi, což může vést k přesnějším a informovanějším odpovědím.

5. Přiřadit roli AI

Když ve výzvě přiřadíte modelu AI konkrétní roli, objasníte jeho účel a snížíte pravděpodobnost halucinací. Například místo toho, abyste řekli: „Povězte mi o historii kvantové mechaniky“, můžete AI vyzvat pomocí: „Ujměte se role pilného výzkumníka a poskytněte shrnutí klíčových milníků v historii kvantového mechanika."

Toto uspořádání povzbuzuje AI, aby se chovala spíše jako pilný výzkumník než jako spekulativní vypravěč.

6. Přidejte kontextové informace

Neposkytování kontextových informací v případě potřeby je a rychlá chyba, které je třeba se vyhnout při používání ChatGPT nebo jiné modely AI. Kontextové informace pomáhají modelu porozumět pozadí úkolu, doméně nebo účelu a generovat relevantnější a koherentnější výstupy. Kontextové informace zahrnují klíčová slova, značky, kategorie, příklady, odkazy a zdroje.

Pokud například chcete vygenerovat recenzi produktu pro sluchátka, můžete poskytnout kontextové informace, jako je název produktu, značka, funkce, cena, hodnocení nebo zpětná vazba od zákazníků. Dobrá výzva pro tento úkol by mohla vypadat nějak takto:

Získání lepších reakcí AI

Může to být frustrující, když nedostanete zpětnou vazbu, kterou od modelu AI očekáváte. Pomocí těchto technik pobízení AI však můžete snížit pravděpodobnost halucinací AI a získat lepší a spolehlivější reakce ze svých systémů AI.

Mějte na paměti, že tyto techniky nejsou spolehlivé a nemusí fungovat pro každý úkol nebo téma. Vždy byste měli zkontrolovat a ověřit výstupy AI, než je použijete k jakémukoli vážnému účelu.