Reducir alucinaciones
Incluso los modelos de lenguaje más avanzados, como Claude, a veces pueden generar texto que es fácticamente incorrecto o inconsistente con el contexto dado. Este fenómeno, conocido como “alucinación”, puede socavar la confiabilidad de sus soluciones impulsadas por IA. Esta guía explorará técnicas para minimizar las alucinaciones y garantizar que los resultados de Claude sean precisos y confiables.
Estrategias básicas de minimización de alucinaciones
- Permitir que Claude diga “No lo sé”: Dar permiso explícito a Claude para admitir incertidumbre. Esta simple técnica puede reducir drásticamente la información falsa.
- Usar citas directas para fundamentar los hechos: Para tareas que involucran documentos largos (>20K tokens), pide a Claude que extraiga citas textuales primero antes de realizar su tarea. Esto fundamenta sus respuestas en el texto real, reduciendo las alucinaciones.
- Verificar con citas: Haz que la respuesta de Claude sea auditable haciendo que cite frases y fuentes para cada una de sus afirmaciones. También puedes hacer que Claude verifique cada afirmación encontrando una cita de respaldo después de que genere una respuesta. Si no puede encontrar una cita, debe retractarse de la afirmación. </callout>
Técnicas avanzadas
-
Verificación de cadena de pensamiento: Pide a Claude que explique su razonamiento paso a paso antes de dar una respuesta final. Esto puede revelar lógica o suposiciones defectuosas.
-
Verificación del mejor de N: Ejecuta Claude a través del mismo prompt varias veces y compara los resultados. Las inconsistencias entre los resultados podrían indicar alucinaciones.
-
Refinamiento iterativo: Usa los resultados de Claude como entradas para prompts de seguimiento, pidiéndole que verifique o amplíe las declaraciones anteriores. Esto puede detectar y corregir inconsistencias.
-
Restricción de conocimiento externo: Instruye explícitamente a Claude para que solo use información de los documentos proporcionados y no su conocimiento general.