故障排除

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LLMs 的常見問題和緩解策略

1. 幻覺：LLMs 有時可能會生成事實上不正確、不一致或與給定上下文無關的文本。這被稱為幻覺，可能在模型試圖填補其知識中的空白或輸入不明確時發生。
   • 最小化幻覺：了解減少模型產生事實上不正確或不一致輸出的技術。本頁涵蓋了允許 Claude 在不知道答案時說出來、讓 Claude 在回答之前提取引用以及其他提示工程技術等策略。
2. 越獄和提示注入：用戶可能會嘗試通過精心設計利用模型訓練中漏洞的特定提示來繞過模型的保護措施和道德準則。這可能導致模型生成不適當或有害的內容。
   • 緩解越獄和提示注入：發現防止用戶利用模型漏洞並生成不適當內容的最佳實踐。本頁討論了輸入驗證和其他提示策略等方法。
3. 提示洩露：用戶可能會嘗試讓模型在其生成的輸出中透露輸入提示的部分內容。在處理敏感信息或提示包含不應披露的詳細信息時，這可能是一個問題。
   • 減少提示洩露：了解如何最大限度地降低模型在其生成的輸出中透露輸入提示中敏感信息的風險。本頁探討了將上下文與查詢分離、提示策略以及對輸出應用後處理等技術。
4. 不符合角色的回應：在使用 LLMs 進行角色扮演場景或模擬特定人物時，模型有時可能會偏離預期的角色特徵，導致不一致或不真實的回應，尤其是在長對話中。
   • 保持 Claude 的角色：在使用 Claude 進行角色扮演場景時，獲取有關保持一致和符合角色的回應的提示。本頁涵蓋了提供清晰的角色描述和使用上下文設置提示等策略。
5. 非確定性輸出：由於 LLMs 的概率性質，即使在給定相同輸入的情況下，生成的輸出也可能有所不同。在需要一致和可重複結果的情況下，這可能會有問題。
   • 雖然 LLMs 不能完全確定，但您可以將 temperature 設置為 0.0 以盡可能減少隨機性。有關 API 參數的更多信息，請參閱我們的 Messages API 文檔。

除了這些故障排除指南，我們還建議查看我們的提示工程文檔，以全面了解如何製作高效的提示。本指南提供了有關優化提示、提高模型可控性和增加 Claude 整體響應能力的進一步見解。

如果您仍然遇到問題，請隨時聯繫我們的客戶支持團隊。我們隨時為您提供幫助，以充分利用 Claude。