Solução de problemas
Modelos de linguagem grandes (LLMs) como o Claude são ferramentas poderosas que podem gerar texto semelhante ao humano com base na entrada fornecida. No entanto, devido à sua natureza generativa e à vasta quantidade de dados com os quais são treinados, os usuários podem encontrar certos problemas ao trabalhar com esses modelos. Esta seção fornece uma visão geral dos problemas comuns e oferece estratégias para mitigá-los, garantindo uma melhor experiência do usuário e uma saída mais confiável.
Problemas comuns e estratégias de mitigação com LLMs
- Alucinações: Os LLMs podem, às vezes, gerar texto que é factualmente incorreto, inconsistente ou irrelevante para o contexto fornecido. Isso é conhecido como alucinação e pode ocorrer quando o modelo tenta preencher lacunas em seu conhecimento ou quando a entrada é ambígua.
- Minimizando alucinações: Aprenda técnicas para reduzir a ocorrência de saída factualmente incorreta ou inconsistente do modelo. Esta página abrange estratégias como permitir que o Claude diga quando não sabe a resposta, fazer com que o Claude extraia citações antes de responder e outras técnicas de engenharia de prompt.
- Jailbreaking e injeções de prompt: Os usuários podem tentar contornar as proteções e diretrizes éticas do modelo criando prompts específicos que exploram vulnerabilidades no treinamento do modelo. Isso pode levar o modelo a gerar conteúdo inapropriado ou prejudicial.
- Mitigando jailbreaks e injeções de prompt: Descubra as melhores práticas para evitar que os usuários explorem as vulnerabilidades do modelo e gerem conteúdo inapropriado. Esta página discute métodos como validação de entrada e outras estratégias de prompt.
- Vazamentos de prompt: Os usuários podem tentar fazer com que o modelo revele partes do prompt de entrada em sua saída gerada. Isso pode ser uma preocupação ao lidar com informações confidenciais ou quando o prompt contém detalhes que não devem ser divulgados.
- Reduzindo vazamentos de prompt: Descubra como minimizar o risco de o modelo revelar informações confidenciais do prompt de entrada em sua saída gerada. Esta página explora técnicas como separar o contexto das consultas, estratégias de prompt e aplicar pós-processamento à saída.
- Respostas fora do personagem: Ao usar LLMs para cenários de interpretação de personagens ou para emular uma personalidade específica, o modelo pode, às vezes, desviar-se das características pretendidas do personagem, levando a respostas inconsistentes ou irrealistas, particularmente em conversas longas.
- Mantenha o Claude no personagem: Obtenha dicas sobre como manter respostas consistentes e no personagem ao usar o Claude para cenários de interpretação de personagens. Esta página abrange estratégias como fornecer descrições claras de personagens e usar prompts de configuração de contexto.
- Saídas não determinísticas: Devido à natureza probabilística dos LLMs, a saída gerada pode variar mesmo quando recebe a mesma entrada. Isso pode ser problemático em cenários em que resultados consistentes e reproduzíveis são desejados.
- Embora os LLMs não possam ser totalmente determinísticos, você pode definir
temperaturecomo0.0para reduzir a aleatoriedade o máximo possível. Para obter mais informações sobre parâmetros de API, consulte nossa documentação da API de mensagens.
- Embora os LLMs não possam ser totalmente determinísticos, você pode definir
Além desses guias de solução de problemas, recomendamos revisar nossa documentação de engenharia de prompt para uma visão geral abrangente de como criar prompts altamente eficazes. Este guia oferece mais insights sobre como otimizar prompts, melhorar a dirigibilidade do modelo e aumentar a capacidade de resposta geral do Claude.
Se você continuar tendo problemas, não hesite em entrar em contato com nossa equipe de suporte ao cliente. Estamos aqui para ajudá-lo a fazer o melhor uso do Claude.