​
Распространенные проблемы и стратегии смягчения с LLMs

  1. Галлюцинации: LLMs иногда могут генерировать текст, который фактически неверен, непоследователен или не имеет отношения к данному контексту. Это известно как галлюцинация и может возникать, когда модель пытается заполнить пробелы в своих знаниях или когда входные данные неоднозначны.
    • Минимизация галлюцинаций: Изучите методы уменьшения возникновения фактически неверного или непоследовательного вывода модели. На этой странице рассматриваются такие стратегии, как разрешение Claude говорить, когда он не знает ответа, заставлять Claude извлекать цитаты перед ответом и другие методы разработки подсказок.
  2. Взлом и инъекции подсказок: Пользователи могут попытаться обойти защитные механизмы и этические принципы модели, создавая определенные подсказки, которые используют уязвимости в обучении модели. Это может привести к тому, что модель будет генерировать неуместный или вредный контент.
    • Смягчение взломов и инъекций подсказок: Откройте для себя лучшие практики предотвращения использования пользователями уязвимостей модели и генерации неуместного контента. На этой странице обсуждаются такие методы, как проверка входных данных и другие стратегии подсказок.
  3. Утечки подсказок: Пользователи могут попытаться заставить модель раскрыть части входной подсказки в сгенерированном выводе. Это может вызывать беспокойство при работе с конфиденциальной информацией или когда подсказка содержит детали, которые не должны быть раскрыты.
    • Уменьшение утечек подсказок: Узнайте, как свести к минимуму риск раскрытия моделью конфиденциальной информации из входной подсказки в сгенерированном выводе. На этой странице исследуются такие методы, как разделение контекста и запросов, стратегии подсказок и применение постобработки к выводу.
  4. Ответы вне характера: При использовании LLMs для сценариев ролевой игры персонажей или для имитации определенной личности, модель иногда может отклоняться от предполагаемых черт характера, что приводит к непоследовательным или нереалистичным ответам, особенно в длинных разговорах.
    • Сохранение Claude в характере: Получите советы по поддержанию последовательных и характерных ответов при использовании Claude для сценариев ролевой игры персонажей. На этой странице рассматриваются такие стратегии, как предоставление четких описаний персонажей и использование подсказок, задающих контекст.
  5. Недетерминированные выходные данные: Из-за вероятностной природы LLMs сгенерированный вывод может различаться даже при одинаковых входных данных. Это может быть проблематично в сценариях, где желательны последовательные и воспроизводимые результаты.
    • Хотя LLMs не могут быть полностью детерминированными, вы можете установить temperature в 0.0, чтобы максимально уменьшить случайность. Для получения дополнительной информации о параметрах API см. нашу документацию по Messages API.

В дополнение к этим руководствам по устранению неполадок мы рекомендуем ознакомиться с нашей документацией по разработке подсказок для получения полного представления о том, как создавать высокоэффективные подсказки. Это руководство предлагает дополнительную информацию об оптимизации подсказок, улучшении управляемости моделью и повышении общей отзывчивости Claude.

Если у вас возникнут дополнительные проблемы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться в нашу службу поддержки клиентов. Мы здесь, чтобы помочь вам наилучшим образом использовать Claude.

Снижение задержкиMinimizing hallucinations