Réduire les hallucinations
Même les modèles de langage les plus avancés, comme Claude, peuvent parfois générer du texte qui est factuellement incorrect ou incohérent avec le contexte donné. Ce phénomène, connu sous le nom d‘“hallucination”, peut compromettre la fiabilité de vos solutions basées sur l’IA. Ce guide explorera les techniques pour minimiser les hallucinations et garantir que les résultats de Claude sont précis et fiables.
Stratégies de base pour minimiser les hallucinations
- Permettre à Claude de dire “Je ne sais pas” : Donnez explicitement à Claude la permission d’admettre son incertitude. Cette technique simple peut considérablement réduire les fausses informations.
- Utiliser des citations directes pour l’ancrage factuel : Pour les tâches impliquant de longs documents (>20K tokens), demandez à Claude d’extraire d’abord des citations mot pour mot avant d’effectuer sa tâche. Cela ancre ses réponses dans le texte réel, réduisant les hallucinations.
- Vérifier avec des citations : Rendez la réponse de Claude vérifiable en lui faisant citer des extraits et des sources pour chacune de ses affirmations. Vous pouvez également faire vérifier par Claude chaque affirmation en trouvant une citation à l’appui après avoir généré une réponse. S’il ne peut pas trouver de citation, il doit retirer l’affirmation.
Techniques avancées
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Vérification par chaîne de pensée : Demandez à Claude d’expliquer son raisonnement étape par étape avant de donner une réponse finale. Cela peut révéler une logique ou des hypothèses erronées.
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Vérification Best-of-N : Exécutez Claude avec le même prompt plusieurs fois et comparez les résultats. Les incohérences entre les résultats pourraient indiquer des hallucinations.
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Raffinement itératif : Utilisez les sorties de Claude comme entrées pour des prompts de suivi, en lui demandant de vérifier ou d’approfondir les déclarations précédentes. Cela peut détecter et corriger les incohérences.
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Restriction des connaissances externes : Demandez explicitement à Claude de n’utiliser que les informations des documents fournis et non ses connaissances générales.
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