Какие техники промптинга помогают избежать «галлюцинаций» модели искусственного интеллекта?

Некоторые техники промптинга, которые помогают избежать «галлюцинаций» модели искусственного интеллекта:

• Прямое запрашивание фактической информации и её проверка. qudata.com Формулировать промпты таким образом, чтобы поощрять ИИ предоставлять фактические ответы и, если возможно, указывать уровень своей уверенности или источники информации. qudata.com
• Задание ограничений. qudata.com Указывать ИИ, что не следует включать в ответ, или какие типы ответов не нужны. qudata.com Это уменьшает вероятность того, что ИИ прибегнет к спекулятивным или сфабрикованным деталям. qudata.com
• Просьба ИИ обосновать свои рассуждения. qudata.com Поощрение ИИ объяснить шаги, которые он предпринял, чтобы прийти к ответу, может помочь выявить потенциальные логические ошибки или необоснованные предположения. qudata.com
• Использование прямых цитат для фактического обоснования. docs.claude.com Для задач, включающих длинные документы, просить ИИ сначала извлечь дословные цитаты перед выполнением задачи. docs.claude.com Это основывает его ответы на реальном тексте, уменьшая галлюцинации. docs.claude.com
• Проверка цепочки рассуждений. docs.claude.com Попросить ИИ объяснить свои рассуждения пошагово перед предоставлением окончательного ответа. docs.claude.com Это может выявить ошибочную логику или предположения. docs.claude.com
• Итеративное уточнение. docs.claude.com Использовать выводы ИИ как входные данные для последующих промптов, прося его проверить или расширить предыдущие утверждения. docs.claude.com Это может помочь обнаружить и исправить несоответствия. docs.claude.com

Важно помнить, что хотя эти техники значительно уменьшают галлюцинации, они не устраняют их полностью. docs.claude.com