Risoluzione dei problemi

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Problemi comuni e strategie di mitigazione con gli LLM

1. Allucinazioni: Gli LLM a volte possono generare testo fattualmente errato, incoerente o irrilevante per il contesto dato. Questo è noto come allucinazione e può verificarsi quando il modello cerca di colmare le lacune nelle sue conoscenze o quando l’input è ambiguo.
   • Minimizzare le allucinazioni: Impara tecniche per ridurre il verificarsi di output fattualmente errato o incoerente dal modello. Questa pagina copre strategie come permettere a Claude di dire quando non conosce la risposta, far estrarre citazioni a Claude prima di rispondere e altre tecniche di prompt engineering.
2. Jailbreaking e iniezioni di prompt: Gli utenti potrebbero tentare di aggirare le misure di sicurezza e le linee guida etiche del modello creando prompt specifici che sfruttano le vulnerabilità nell’addestramento del modello. Ciò può portare il modello a generare contenuti inappropriati o dannosi.
   • Mitigare jailbreak e iniezioni di prompt: Scopri le migliori pratiche per impedire agli utenti di sfruttare le vulnerabilità del modello e generare contenuti inappropriati. Questa pagina discute metodi come la convalida dell’input e altre strategie di prompting.
3. Perdite di prompt: Gli utenti potrebbero tentare di far rivelare al modello parti del prompt di input nel suo output generato. Questo può essere un problema quando si trattano informazioni sensibili o quando il prompt contiene dettagli che non dovrebbero essere divulgati.
   • Ridurre le perdite di prompt: Scopri come minimizzare il rischio che il modello riveli informazioni sensibili dal prompt di input nel suo output generato. Questa pagina esplora tecniche come la separazione del contesto dalle query, strategie di prompting e l’applicazione di post-elaborazione all’output.
4. Risposte fuori personaggio: Quando si utilizzano gli LLM per scenari di gioco di ruolo o per emulare una personalità specifica, il modello a volte può deviare dai tratti caratteriali previsti, portando a risposte incoerenti o irrealistiche, in particolare durante lunghe conversazioni.
   • Mantenere Claude nel personaggio: Ottieni suggerimenti su come mantenere risposte coerenti e nel personaggio quando usi Claude per scenari di gioco di ruolo. Questa pagina copre strategie come fornire descrizioni chiare dei personaggi e utilizzare prompt di impostazione del contesto.
5. Output non deterministici: A causa della natura probabilistica degli LLM, l’output generato può variare anche quando viene fornito lo stesso input. Questo può essere problematico in scenari in cui sono desiderati risultati coerenti e riproducibili.
   • Mentre gli LLM non possono essere completamente deterministici, puoi impostare temperature a 0.0 per ridurre la casualità il più possibile. Per ulteriori informazioni sui parametri API, consulta la nostra documentazione API dei messaggi.

Oltre a queste guide per la risoluzione dei problemi, ti consigliamo di rivedere la nostra documentazione sul prompt engineering per una panoramica completa su come creare prompt altamente efficaci. Questa guida offre ulteriori approfondimenti sull’ottimizzazione dei prompt, sul miglioramento della steerability del modello e sull’aumento della reattività generale di Claude.

Se continui ad avere problemi, non esitare a contattare il nostro team di assistenza clienti. Siamo qui per aiutarti a fare il miglior uso di Claude.