Как уменьшить галлюцинации искусственного интеллекта с помощью этих 6 методов подсказки

Ключевые выводы

• Четкие и конкретные подсказки имеют решающее значение для минимизации галлюцинаций ИИ. Избегайте расплывчатых инструкций и предоставляйте подробные сведения, чтобы предотвратить непредсказуемые результаты.
• Используйте заземление или технику «согласно…», чтобы отнести результат к определенному источнику или перспективе. Это помогает избежать фактических ошибок и предвзятости в контенте, созданном ИИ.
• Используйте ограничения и правила, чтобы формировать результаты ИИ в соответствии с желаемыми результатами. Явно указывайте ограничения или подразумевайте их через контекст или задачу, чтобы предотвратить неуместные или нелогичные результаты.

Не получаете желаемого ответа от генеративной модели ИИ? Возможно, вы имеете дело с галлюцинацией ИИ — проблемой, которая возникает, когда модель выдает неточные или нерелевантные результаты.

Это вызвано различными факторами, такими как качество данных, используемых для обучения модели, отсутствие контекста или неоднозначность подсказки. К счастью, есть методы, которые можно использовать для получения более надежных результатов из модели ИИ.

1. Предоставляйте четкие и конкретные подсказки

Первый шаг в минимизация галлюцинаций ИИ заключается в создании четких и очень конкретных подсказок. Расплывчатые или двусмысленные подсказки могут привести к непредсказуемым результатам, поскольку модели ИИ могут попытаться интерпретировать намерение, лежащее в основе подсказки. Вместо этого, будьте ясны в своих инструкциях.

Вместо того, чтобы спрашивать: «Расскажите мне о собаках», вы можете предложить: «Дайте мне подробное описание физического состояния». характеристики и темперамент золотистых ретриверов». Уточнение подсказки до тех пор, пока она не станет ясной, — это простой способ предотвратить ИИ. галлюцинация.

2. Используйте «Заземление» или технику «Согласно…».

Одна из проблем использования систем искусственного интеллекта заключается в том, что они могут генерировать результаты, которые фактически неверны, предвзяты или не соответствуют вашим взглядам или ценностям. Это может произойти потому, что системы ИИ обучаются на больших и разнообразных наборах данных, которые могут содержать ошибки, мнения или противоречия.

Чтобы избежать этого, вы можете использовать метод заземления или «согласно…», который предполагает отнесение результата к определенному источнику или перспективе. Например, вы можете попросить систему ИИ написать факт по теме в соответствии с Википедией, Google Scholar или конкретным общедоступным источником.

3. Используйте ограничения и правила

Ограничения и правила могут помочь предотвратить выработку системой ИИ неуместных, непоследовательных, противоречивых или нелогичных результатов. Они также могут помочь сформировать и усовершенствовать результаты в соответствии с желаемым результатом и целью. Ограничения и правила могут быть явно указаны в подсказке или неявно подразумеваться контекстом или задачей.

Предположим, вы хотите использовать инструмент искусственного интеллекта, чтобы написать стихотворение о любви. Вместо общего подсказки, например «напиши стихотворение о любви», вы можете дать ему более ограниченную и основанную на правилах подсказку, например «напишите сонет о любви из 14 строк и 10 слогов в строке».

4. Используйте многоэтапные подсказки

Иногда сложные вопросы могут привести к галлюцинациям ИИ, поскольку модель пытается ответить на них за один шаг. Чтобы преодолеть эту проблему, разбейте свои запросы на несколько этапов.

Например, вместо того, чтобы спрашивать: «Какое лечение диабета наиболее эффективно?» вы можете спросить: «Каковы общие методы лечения от диабета?" Затем вы можете задать вопрос: "Какой из этих методов лечения считается наиболее эффективным по медицинским показаниям?" учится?"

Многоэтапные подсказки вынуждают модель ИИ предоставлять промежуточную информацию перед получением окончательного ответа, что может привести к более точным и обоснованным ответам.

5. Назначьте роль ИИ

Когда вы назначаете в подсказке конкретную роль модели ИИ, вы уточняете ее назначение и снижаете вероятность галлюцинаций. Например, вместо того, чтобы говорить: «Расскажите мне об истории квантовой механики», вы можете подсказать ИИ: «Возьмите на себя роль усердного исследователя и дайте краткое изложение ключевых вех в истории квантовой физики. механика».

Такая формулировка побуждает ИИ действовать как прилежный исследователь, а не умозрительный рассказчик.

6. Добавить контекстную информацию

Не предоставление контекстной информации, когда это необходимо, является подскажите ошибку, которую следует избегать при использовании ChatGPT или другие модели ИИ. Контекстная информация помогает модели понять предысторию, область или цель задачи и генерировать более релевантные и последовательные выходные данные. Контекстная информация включает ключевые слова, теги, категории, примеры, ссылки и источники.

Например, если вы хотите создать обзор продукта для пары наушников, вы можете предоставить контекстную информацию, такую ​​как название продукта, бренд, функции, цена, рейтинг или отзывы клиентов. Хорошая подсказка для этой задачи может выглядеть примерно так:

Улучшение ответов ИИ

Может быть неприятно, когда вы не получаете той обратной связи, которую ожидаете от модели ИИ. Однако, используя эти методы подсказок ИИ, вы можете снизить вероятность галлюцинаций ИИ и получить более качественные и надежные ответы от своих систем ИИ.

Имейте в виду, что эти методы не являются надежными и могут работать не для каждой задачи или темы. Вы всегда должны проверять и проверять выходы AI, прежде чем использовать их для каких-либо серьезных целей.