トラブルシューティング

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LLMsでの一般的な問題と軽減戦略

1. 幻覚: LLMsは時々、事実と異なる、矛盾する、または与えられた文脈と無関係なテキストを生成することがあります。これは幻覚として知られており、モデルが知識のギャップを埋めようとしたり、入力があいまいな場合に発生します。
   • 幻覚の最小化: モデルから事実と異なる、または矛盾する出力の発生を減らすテクニックを学びます。このページでは、Claudeに答えを知らないときに言わせる、Claudeに応答する前に引用を抽出させる、その他のプロンプトエンジニアリングのテクニックなどの戦略について説明します。
2. ジェイルブレイクとプロンプトインジェクション: ユーザーは、モデルのトレーニングの脆弱性を悪用する特定のプロンプトを作成することにより、モデルのセーフガードと倫理的ガイドラインをバイパスしようとする可能性があります。これにより、モデルが不適切または有害なコンテンツを生成する可能性があります。
   • ジェイルブレイクとプロンプトインジェクションの軽減: ユーザーがモデルの脆弱性を悪用して不適切なコンテンツを生成するのを防ぐためのベストプラクティスを見つけます。このページでは、入力検証やその他のプロンプト戦略などの方法について説明します。
3. プロンプトリーク: ユーザーは、生成された出力内の入力プロンプトの一部をモデルに明らかにさせようとする可能性があります。これは、機密情報を扱う場合や、プロンプトに開示すべきでない詳細が含まれている場合に問題になる可能性があります。
   • プロンプトリークの削減: 生成された出力内の入力プロンプトから機密情報をモデルが明らかにするリスクを最小限に抑える方法を見つけます。このページでは、コンテキストとクエリの分離、プロンプト戦略、出力への後処理の適用などのテクニックを探ります。
4. キャラクター外の応答: LLMsをキャラクターのロールプレイシナリオや特定の性格をエミュレートするために使用する場合、モデルは意図したキャラクターの特性から逸脱することがあり、特に長い会話では、一貫性のない現実的でない応答につながる可能性があります。
   • Claudeをキャラクターに保つ: Claudeをキャラクターのロールプレイシナリオに使用する際に、一貫性のあるキャラクターらしい応答を維持するためのヒントを得ます。このページでは、明確なキャラクター説明を提供し、コンテキスト設定プロンプトを使用するなどの戦略について説明します。
5. 非決定論的な出力: LLMsの確率的な性質により、同じ入力を与えても生成される出力が異なる場合があります。これは、一貫性のある再現可能な結果が望まれるシナリオでは問題になる可能性があります。
   • LLMsを完全に決定論的にすることはできませんが、temperature を 0.0 に設定することで、可能な限りランダム性を減らすことができます。APIパラメータの詳細については、Messages APIドキュメントを参照してください。

これらのトラブルシューティングガイドに加えて、非常に効果的なプロンプトを作成する方法の包括的な概要については、プロンプトエンジニアリングのドキュメントを確認することをお勧めします。このガイドでは、プロンプトの最適化、モデルの操縦性の向上、Claudeの全体的な応答性の向上に関するさらなる洞察を提供します。

引き続き問題がある場合は、ぜひカスタマーサポートチームにお問い合わせください。私たちは、お客様がClaudeを最大限に活用できるようお手伝いいたします。