Jak zmniejszyć halucynacje AI za pomocą tych 6 technik proszenia
Kluczowe wnioski
Aby złagodzić przypadki treści generowanych przez sztuczną inteligencję, które odbiegają od zamierzonych rezultatów, konieczne jest dostarczenie dobrze zdefiniowanych dyrektyw, które zapewnią dokładne zrozumienie tego, czego się oczekuje. Niejednoznaczne wytyczne mogą prowadzić do niepożądanych konsekwencji, podczas gdy dostarczanie szczegółowych specyfikacji promuje przewidywalność generowanych wyników.
Podczas korzystania z uziemienia lub podejścia “zgodnie z…” ważne jest, aby przypisać wszelkie wygenerowane dane wyjściowe do określonego źródła lub punktu widzenia. W ten sposób można zapobiec występowaniu faktycznych rozbieżności i uprzedzeń w materiałach tworzonych przez sztuczną inteligencję.
Aby poprowadzić sztuczną inteligencję w kierunku określonego wyniku, ważne jest ustalenie jasnych parametrów lub ograniczeń, w ramach których system musi działać. Ograniczenia te mogą być wyraźnie określone lub dorozumiane w oparciu o dany kontekst lub zadanie, aby uniknąć niepożądanych lub nielogicznych rezultatów, które mogą wynikać z błędnej interpretacji instrukcji. Starannie rozważając te czynniki, możemy skutecznie kontrolować kierunek odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję i zapewnić ich trafność i spójność z naszymi zamierzonymi celami.
Zjawisko halucynacji SI może pojawić się, gdy dana osoba napotyka niepożądane i nieprawdziwe odpowiedzi generowane przez system sztucznej inteligencji. Kwestia ta może objawiać się jako wprowadzające w błąd lub nieistotne informacje generowane przez model sztucznej inteligencji, które odbiegają od zamierzonych wyników.
Na wiarygodność odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję może wpływać kilka zmiennych, w tym kaliber informacji wykorzystywanych do celów szkoleniowych, niewystarczające informacje kontekstowe i nieprecyzyjne podpowiedzi, które mogą prowadzić do nieporozumień. Istnieją jednak metodologie, które umożliwiają użytkownikom uzyskanie bardziej wiarygodnych wyników podczas interakcji z systemami sztucznej inteligencji.
Dostarczanie jasnych i konkretnych podpowiedzi
Jednym ze sposobów na ograniczenie możliwości generowania przez systemy sztucznej inteligencji niepożądanych lub wprowadzających w błąd wyników jest formułowanie precyzyjnych i szczegółowych wytycznych podczas wprowadzania danych wejściowych. Niejednoznaczne lub nieprecyzyjne żądania mogą skutkować niepożądanymi konsekwencjami ze względu na nieodłączną złożoność tych technologii, dlatego ważne jest, aby jasno określić oczekiwania w celu osiągnięcia dokładniejszych i bardziej satysfakcjonujących wyników.
Przeformułowanie zapytania w celu uzyskania konkretnych informacji dotyczących atrybutów i usposobienia rasy Golden Retriever może pomóc złagodzić przypadki błędnej interpretacji w odpowiedziach AI. Zawężając zakres zapytania, system jest mniej podatny na generowanie wymyślnych lub nieistotnych treści, które odbiegają od zamierzonego tematu.
Uziemienie lub technika “Według…” Technika
Korzystanie z systemów sztucznej inteligencji często stanowi trudność, ponieważ mogą one dawać wyniki, które są błędne, uprzedzone lub niezgodne z naszymi przekonaniami lub zasadami. Takie rozbieżności mogą wynikać ze szkolenia tych systemów sztucznej inteligencji w oparciu o obszerne i zróżnicowane zbiory danych zawierające niedoskonałości, osobiste punkty widzenia lub rozbieżności.
Aby zapobiec takim zdarzeniom, można zastosować techniki uziemienia lub metodologię “zgodnie z”, w której treści generowane przez sztuczną inteligencję są przypisywane do określonego pochodzenia lub punktu widzenia. Dla przykładu, osoba fizyczna może zażądać, aby system sztucznej inteligencji stworzył weryfikowalne oświadczenie dotyczące tematu w oparciu o informacje dostarczone przez źródła takie jak Wikipedia, Google Scholar lub inne powszechnie dostępne zasoby.
Zastosowanie ograniczeń i reguł
Włączenie ograniczeń i wytycznych do systemu sztucznej inteligencji służy uniknięciu generowania nieistotnych, sprzecznych lub bezsensownych wyników. Co więcej, parametry te ukierunkowują i dostrajają wyniki zgodnie z określonym celem i intencją. Te warunki wstępne mogą być wyraźnie wyrażone w instrukcji lub subtelnie wywnioskowane z otaczających okoliczności lub przydzielonego zadania.
Próbując wykorzystać sztuczną inteligencję do komponowania poezji na temat uczuć, można zdecydować się na dostarczenie oprogramowaniu bardziej szczegółowego i ustrukturyzowanego polecenia, w przeciwieństwie do uogólnionego żądania, takiego jak “stwórz wiersz o miłości”. Przykładem tego może być polecenie programowi stworzenia sonetu składającego się z czternastu linijek i dziesięciu sylab na linijkę, w celu ograniczenia jego kreatywnego zakresu w pewnych granicach.
Use Multi-Step Prompting
Czasami skomplikowane zapytania mogą wywoływać iluzje generowane przez sztuczną inteligencję z powodu próby natychmiastowego rozwiązania ich przez system. Jedną ze skutecznych strategii jest podzielenie tych pytań na szereg sekwencyjnych kroków w celu lepszego zrozumienia i dokładności odpowiedzi.
Alternatywne pytanie mogłoby brzmieć: “Jakie metody leczenia są zwykle stosowane w leczeniu cukrzycy i która z nich została uznana za lepszą na podstawie wyników badań medycznych?”.
Wykorzystanie wieloetapowych podpowiedzi zmusza model AI do dostarczenia pośrednich szczegółów przed udzieleniem ostatecznej odpowiedzi, co ostatecznie skutkuje bardziej precyzyjnymi i kompleksowo poinformowanymi odpowiedziami.
Przypisywanie roli sztucznej inteligencji
Podczas definiowania funkcji modelu sztucznej inteligencji w ramach danej podpowiedzi, korzystne jest ustalenie jej zamierzonego celu przy jednoczesnym zminimalizowaniu możliwości błędnej interpretacji lub błędnych wyników. Zamiast prosić o ogólne informacje dotyczące historycznego rozwoju mechaniki kwantowej, można pokierować sztuczną inteligencją, instruując ją, aby wcieliła się w postać oddanego naukowca, który skrupulatnie opowie o kluczowych wydarzeniach, które ukształtowały trajektorię tej dziedziny.
Sugerowane podejście zachęca sztuczną inteligencję do ucieleśnienia cech wytrwałego badacza, a nie fantazyjnego narratora.
Dodaj informacje kontekstowe
Wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, bez dostarczenia odpowiednich szczegółów kontekstowych może prowadzić do nieoptymalnych wyników. Dostarczanie informacji kontekstowych pomaga w zrozumieniu podstawowego kontekstu zadania, w tym jego domeny, celu i wszelkich istotnych przykładów lub odniesień. Takie dane mogą obejmować słowa kluczowe, tagi, kategorie, źródła i tym podobne, z których wszystkie przyczyniają się do generowania odpowiedzi, które są lepiej dostosowane do zamierzonego znaczenia.
W celu stworzenia oceny odnoszącej się do zestawu słuchawek, konieczne jest zaoferowanie kontekstowo istotnych szczegółów, w tym oznaczenia przedmiotu, producenta, możliwości, kosztu, rankingu i komentarzy patrona. Skuteczne zaproszenie do tego przedsięwzięcia może przypominać następujący format:
Uzyskiwanie lepszych odpowiedzi AI
Poruszanie się po ograniczeniach sztucznej inteligencji może okazać się źródłem frustracji dla użytkowników, którzy mogą nie otrzymywać oczekiwanych wyników z modeli AI. Niemniej jednak, stosując strategiczne taktyki podpowiadania, można zmniejszyć potencjał iluzji generowanych przez sztuczną inteligencję i uzyskać bardziej niezawodne i dokładne wyniki z systemów AI.
Należy pamiętać, że strategie te nie gwarantują nieomylnych wyników i mogą nie mieć zastosowania do wszystkich zadań lub przedmiotów. Niezbędne jest przeprowadzenie dokładnego procesu weryfikacji treści generowanych przez sztuczną inteligencję przed wykorzystaniem ich w jakimkolwiek krytycznym zastosowaniu.