故障排除

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LLMs 的常见问题和缓解策略

1. 幻觉：LLMs 有时可能会生成事实上不正确、不一致或与给定上下文无关的文本。这被称为幻觉，可能发生在模型试图填补其知识空白或输入不明确时。
   • 最小化幻觉：了解减少模型产生事实错误或不一致输出的技术。本页介绍了一些策略，例如允许 Claude 在不知道答案时说出来，让 Claude 在回答之前提取引用，以及其他提示工程技术。
2. 越狱和提示注入：用户可能会尝试通过精心设计利用模型训练漏洞的特定提示来绕过模型的保护措施和道德准则。这可能导致模型生成不适当或有害的内容。
   • 缓解越狱和提示注入：发现防止用户利用模型漏洞并生成不适当内容的最佳实践。本页讨论了输入验证和其他提示策略等方法。
3. 提示泄露：用户可能会尝试让模型在其生成的输出中透露输入提示的部分内容。在处理敏感信息或提示包含不应披露的详细信息时，这可能是一个问题。
   • 减少提示泄露：了解如何最大限度地降低模型在生成的输出中透露输入提示中敏感信息的风险。本页探讨了将上下文与查询分离、提示策略以及对输出应用后处理等技术。
4. 不符合角色的响应：在使用 LLMs 进行角色扮演场景或模拟特定人物时，模型有时可能会偏离预期的角色特征，导致不一致或不现实的响应，尤其是在长对话中。
   • 保持 Claude 的角色：获取在使用 Claude 进行角色扮演场景时保持一致和符合角色的响应的提示。本页介绍了提供清晰的角色描述和使用上下文设置提示等策略。
5. 非确定性输出：由于 LLMs 的概率性质，即使给定相同的输入，生成的输出也可能有所不同。在需要一致和可重复结果的场景中，这可能会有问题。
   • 虽然 LLMs 不能完全确定，但您可以将 temperature 设置为 0.0 以尽可能减少随机性。有关 API 参数的更多信息，请参阅我们的 Messages API 文档。

除了这些故障排除指南，我们还建议查看我们的提示工程文档，以全面了解如何制作高效的提示。本指南提供了有关优化提示、提高模型可操纵性和增加 Claude 整体响应能力的进一步见解。

如果您仍然遇到问题，请随时联系我们的客户支持团队。我们随时为您提供帮助，以便您能够最好地使用 Claude。