Naučite kako smanjiti halucinacije umjetne inteligencije jednostavnim tehnikama podsticanja koje rade s bilo kojim generativnim alatom umjetne inteligencije.

Ključni zahvati

  • Jasne i specifične upute ključne su za smanjenje AI halucinacija. Izbjegavajte nejasne upute i navedite eksplicitne pojedinosti kako biste spriječili nepredvidive rezultate.
  • Upotrijebite uzemljenje ili tehniku ​​"prema..." za pripisivanje izlaza određenom izvoru ili perspektivi. To pomaže u izbjegavanju činjeničnih pogrešaka i pristranosti u sadržaju generiranom umjetnom inteligencijom.
  • Upotrijebite ograničenja i pravila za oblikovanje rezultata umjetne inteligencije prema željenim rezultatima. Eksplicitno navedite ograničenja ili ih implicirajte kroz kontekst ili zadatak kako biste spriječili neprikladne ili nelogične rezultate.

Ne dobivate odgovor koji želite od generativnog AI modela? Možda imate posla s AI halucinacijom, problemom koji se javlja kada model proizvodi netočne ili nevažne rezultate.

Uzrokuju ga različiti čimbenici, kao što je kvaliteta podataka korištenih za obuku modela, nedostatak konteksta ili dvosmislenost upita. Srećom, postoje tehnike koje možete upotrijebiti za dobivanje pouzdanijeg izlaza iz AI modela.

instagram viewer

1. Pružite jasne i konkretne upute

Prvi korak u minimiziranje AI halucinacija je stvoriti jasne i vrlo specifične upute. Nejasne ili dvosmislene upute mogu dovesti do nepredvidivih rezultata, budući da AI modeli mogu pokušati protumačiti namjeru iza obavijesti. Umjesto toga, budite jasni u svojim uputama.

Umjesto da pitate: "Pričajte mi o psima", možete reći: "Daj mi detaljan opis fizičkog osobine i temperament zlatnih retrivera." Pročišćavanje vašeg upita dok ne bude jasno jednostavan je način za sprječavanje AI halucinacija.

2. Koristite Uzemljenje ili tehniku ​​"Prema...".

Jedan od izazova korištenja AI sustava je to što oni mogu generirati rezultate koji su činjenično netočni, pristrani ili nisu u skladu s vašim stavovima ili vrijednostima. To se može dogoditi jer su sustavi umjetne inteligencije obučeni na velikim i raznolikim skupovima podataka koji mogu sadržavati pogreške, mišljenja ili proturječja.

Da biste to izbjegli, možete koristiti uzemljenje ili tehniku ​​"prema...", koja uključuje pripisivanje izlaza određenom izvoru ili perspektivi. Na primjer, možete zatražiti od AI sustava da napiše činjenicu o temi prema Wikipediji, Google Scholar-u ili određenom javno dostupnom izvoru.

3. Koristite ograničenja i pravila

Ograničenja i pravila mogu spriječiti AI sustav da generira neprikladne, nedosljedne, kontradiktorne ili nelogične rezultate. Oni također mogu pomoći u oblikovanju i poboljšanju rezultata prema željenom ishodu i svrsi. Ograničenja i pravila mogu biti eksplicitno navedeni u upitu ili implicitno implicirani kontekstom ili zadatkom.

Pretpostavimo da želite koristiti AI alat za pisanje pjesme o ljubavi. Umjesto da mu date opći upit poput "napiši pjesmu o ljubavi", možete mu dati ograničeniji i na pravilima temeljen upit poput "napiši sonet o ljubavi s 14 redaka i 10 slogova po retku".

4. Koristite multi-step prompting

Ponekad složena pitanja mogu dovesti do halucinacija umjetne inteligencije jer model na njih pokušava odgovoriti u jednom koraku. Da biste to prevladali, raščlanite svoje upite u više koraka.

Na primjer, umjesto pitanja: "Koje je najučinkovitije liječenje dijabetesa?" možete pitati: "Koji su uobičajeni tretmani za dijabetes?" Zatim možete nastaviti s: "Koji se od ovih tretmana smatra najučinkovitijim prema medicinskim studije?"

Poticanje u više koraka prisiljava AI model da pruži posredne informacije prije nego što dođe do konačnog odgovora, što može dovesti do točnijih i bolje informiranih odgovora.

5. Dodijelite ulogu umjetnoj inteligenciji

Kada AI modelu u svom upitu dodijelite određenu ulogu, razjašnjavate njegovu svrhu i smanjujete vjerojatnost halucinacije. Na primjer, umjesto da kažete: "Pričajte mi o povijesti kvantne mehanike," možete potaknuti AI sa, "Preuzmi ulogu marljivog istraživača i daj sažetak ključnih prekretnica u povijesti kvantne mehanika."

Ovo uokvirivanje potiče umjetnu inteligenciju da djeluje kao marljivi istraživač, a ne spekulativni pripovjedač.

6. Dodajte kontekstualne informacije

Nedavanje kontekstualnih informacija kada je to potrebno je a prompt grešku koju treba izbjegavati kada koristite ChatGPT ili drugi AI modeli. Kontekstualne informacije pomažu modelu razumjeti pozadinu, domenu ili svrhu zadatka i generirati relevantnije i koherentnije rezultate. Kontekstualne informacije uključuju ključne riječi, oznake, kategorije, primjere, reference i izvore.

Na primjer, ako želite generirati recenziju proizvoda za par slušalica, možete dati kontekstualne informacije, kao što su naziv proizvoda, marka, značajke, cijena, ocjena ili povratne informacije kupaca. Dobar upit za ovaj zadatak mogao bi izgledati otprilike ovako:

Dobivanje boljih AI odgovora

Može biti frustrirajuće kada ne dobijete povratne informacije koje očekujete od AI modela. Međutim, upotrebom ovih AI tehnika podsticanja, možete smanjiti vjerojatnost AI halucinacija i dobiti bolje i pouzdanije odgovore od svojih AI sustava.

Imajte na umu da ove tehnike nisu pouzdane i da možda neće funkcionirati za svaki zadatak ili temu. Uvijek biste trebali provjeriti i potvrditi izlaze umjetne inteligencije prije nego što ih upotrijebite u bilo koju ozbiljnu svrhu.