Уменьшение галлюцинаций

Даже самые продвинутые языковые модели, такие как Claude, иногда могут генерировать текст, который фактически неверен или не соответствует заданному контексту. Это явление, известное как “галлюцинация”, может подорвать надежность ваших решений на базе ИИ. Это руководство рассмотрит методы минимизации галлюцинаций и обеспечения точности и надежности результатов работы Claude.

​

Базовые стратегии минимизации галлюцинаций

• Позвольте Claude говорить “Я не знаю”: Явно дайте Claude разрешение признавать неуверенность. Эта простая техника может значительно уменьшить количество ложной информации.

• Используйте прямые цитаты для фактического обоснования: Для задач, включающих длинные документы (>20 тыс. токенов), попросите Claude сначала извлечь дословные цитаты перед выполнением задачи. Это основывает его ответы на реальном тексте, уменьшая галлюцинации.

• Проверка с помощью цитат: Сделайте ответ Claude проверяемым, попросив его цитировать источники для каждого утверждения. Вы также можете попросить Claude проверить каждое утверждение, найдя подтверждающую цитату после генерации ответа. Если он не может найти цитату, он должен отозвать утверждение.

​

Продвинутые техники

• Проверка цепочки рассуждений: Попросите Claude объяснить свои рассуждения пошагово перед предоставлением окончательного ответа. Это может выявить ошибочную логику или предположения.

• Проверка лучшего из N: Запустите Claude с одним и тем же промптом несколько раз и сравните результаты. Несоответствия между выводами могут указывать на галлюцинации.

• Итеративное уточнение: Используйте выводы Claude как входные данные для последующих промптов, прося его проверить или расширить предыдущие утверждения. Это может помочь обнаружить и исправить несоответствия.

• Ограничение внешних знаний: Явно проинструктируйте Claude использовать только информацию из предоставленных документов, а не свои общие знания.