Solución de problemas

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Problemas comunes y estrategias de mitigación con LLMs

1. Alucinaciones: Los LLMs a veces pueden generar texto que es factualmente incorrecto, inconsistente o irrelevante para el contexto dado. Esto se conoce como alucinación y puede ocurrir cuando el modelo intenta llenar vacíos en su conocimiento o cuando la entrada es ambigua.
   • Minimizando alucinaciones: Aprenda técnicas para reducir la ocurrencia de salida factualmente incorrecta o inconsistente del modelo. Esta página cubre estrategias como permitir que Claude diga cuando no sabe la respuesta, hacer que Claude extraiga citas antes de responder y otras técnicas de ingeniería de prompts.
2. Jailbreaking e inyecciones de prompts: Los usuarios pueden intentar eludir las salvaguardas y pautas éticas del modelo mediante la creación de prompts específicos que explotan las vulnerabilidades en el entrenamiento del modelo. Esto puede llevar a que el modelo genere contenido inapropiado o dañino.
   • Mitigando jailbreaks e inyecciones de prompts: Descubra las mejores prácticas para evitar que los usuarios exploten las vulnerabilidades del modelo y generen contenido inapropiado. Esta página analiza métodos como la validación de entrada y otras estrategias de prompts.
3. Fugas de prompts: Los usuarios pueden intentar que el modelo revele partes del prompt de entrada en su salida generada. Esto puede ser una preocupación cuando se trata de información confidencial o cuando el prompt contiene detalles que no deben divulgarse.
   • Reduciendo fugas de prompts: Descubra cómo minimizar el riesgo de que el modelo revele información confidencial del prompt de entrada en su salida generada. Esta página explora técnicas como separar el contexto de las consultas, estrategias de prompts y aplicar post-procesamiento a la salida.
4. Respuestas fuera de personaje: Cuando se usan LLMs para escenarios de juego de roles de personajes o para emular una personalidad específica, el modelo a veces puede desviarse de los rasgos de personaje previstos, lo que lleva a respuestas inconsistentes o poco realistas, particularmente en conversaciones largas.
   • Mantener a Claude en personaje: Obtenga consejos sobre cómo mantener respuestas consistentes y en personaje cuando use Claude para escenarios de juego de roles de personajes. Esta página cubre estrategias como proporcionar descripciones claras de personajes y usar prompts de configuración de contexto.
5. Salidas no deterministas: Debido a la naturaleza probabilística de los LLMs, la salida generada puede variar incluso cuando se le da la misma entrada. Esto puede ser problemático en escenarios donde se desean resultados consistentes y reproducibles.
   • Si bien los LLMs no pueden ser completamente deterministas, puede establecer temperature en 0.0 para reducir la aleatoriedad tanto como sea posible. Para obtener más información sobre los parámetros de la API, consulte nuestra documentación de la API de Messages.

Además de estas guías de solución de problemas, recomendamos revisar nuestra documentación de ingeniería de prompts para obtener una descripción completa de cómo crear prompts altamente efectivos. Esta guía ofrece más información sobre cómo optimizar los prompts, mejorar la capacidad de dirección del modelo y aumentar la capacidad de respuesta general de Claude.

Si continúa teniendo problemas, no dude en ponerse en contacto con nuestro equipo de atención al cliente. Estamos aquí para ayudarlo a aprovechar al máximo Claude.