Bu 6 Yönlendirme Tekniğiyle Yapay Zeka Halüsinasyonunu Nasıl Azaltabiliriz?

Temel Çıkarımlar

• Yapay zeka halüsinasyonunu en aza indirmek için net ve spesifik yönlendirmeler çok önemlidir. Tahmin edilemeyen sonuçları önlemek için belirsiz talimatlardan kaçının ve açık ayrıntılar verin.
• Çıktıyı belirli bir kaynağa veya perspektife atfetmek için topraklama veya "göre..." tekniğini kullanın. Bu, yapay zeka tarafından oluşturulan içerikte gerçek hataların ve önyargıların önlenmesine yardımcı olur.
• Yapay zeka çıktısını istenen sonuçlara göre şekillendirmek için kısıtlamaları ve kuralları kullanın. Uygunsuz veya mantıksız çıktıları önlemek için kısıtlamaları açıkça belirtin veya bağlam veya görev aracılığıyla bunları ima edin.

Üretken bir yapay zeka modelinden istediğiniz yanıtı alamıyor musunuz? Model yanlış veya alakasız çıktılar ürettiğinde ortaya çıkan bir sorun olan AI halüsinasyonuyla karşı karşıya olabilirsiniz.

Modeli eğitmek için kullanılan verilerin kalitesi, bağlam eksikliği veya istemin belirsizliği gibi çeşitli faktörlerden kaynaklanır. Neyse ki yapay zeka modelinden daha güvenilir çıktılar elde etmek için kullanabileceğiniz teknikler var.

1. Açık ve Özel İstemler Sağlayın

İlk adım AI halüsinasyonunu en aza indirmek açık ve son derece spesifik istemler oluşturmaktır. Yapay zeka modelleri, istemin ardındaki amacı yorumlamaya çalışabileceğinden belirsiz veya belirsiz istemler öngörülemeyen sonuçlara yol açabilir. Bunun yerine talimatlarınızda açık olun.

"Bana köpeklerden bahset" diye sormak yerine, "Bana köpeklerin fiziksel durumunun ayrıntılı bir tanımını ver" diyebilirsiniz. Golden Retriever'ların özellikleri ve mizaçları." Açıkça anlaşılıncaya kadar isteminizi hassaslaştırmak, yapay zekayı önlemenin kolay bir yoludur. halüsinasyon.

2. Topraklama veya "Şuna Göre..." Tekniğini Kullanın

Yapay zeka sistemlerini kullanmanın zorluklarından biri, gerçekte yanlış, önyargılı veya görüşleriniz veya değerlerinizle tutarsız çıktılar üretebilmeleridir. Bunun nedeni yapay zeka sistemlerinin hatalar, görüşler veya çelişkiler içerebilecek geniş ve çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilmiş olmasıdır.

Bunu önlemek için, çıktının belirli bir kaynağa veya perspektife atfedilmesini içeren topraklama veya "şuna göre..." tekniğini kullanabilirsiniz. Örneğin yapay zeka sisteminden Wikipedia'ya, Google Akademik'e veya kamuya açık belirli bir kaynağa göre bir konu hakkında bilgi yazmasını isteyebilirsiniz.

3. Kısıtlamaları ve Kuralları Kullanın

Kısıtlamalar ve kurallar, yapay zeka sisteminin uygunsuz, tutarsız, çelişkili veya mantıksız çıktılar üretmesini önlemeye yardımcı olabilir. Ayrıca çıktının istenen sonuca ve amaca göre şekillendirilmesine ve iyileştirilmesine de yardımcı olabilirler. Kısıtlamalar ve kurallar, bilgi isteminde açıkça belirtilebilir veya bağlam veya görev tarafından örtülü olarak ima edilebilir.

Aşk hakkında bir şiir yazmak için bir yapay zeka aracı kullanmak istediğinizi varsayalım. Ona "aşk hakkında bir şiir yaz" gibi genel bir ipucu vermek yerine, "aşk hakkında 14 satır ve satır başına 10 heceden oluşan bir sone yaz" gibi daha kısıtlı ve kurala dayalı bir ipucu verebilirsiniz.

4. Çok Adımlı İstemi Kullan

Bazen karmaşık sorular yapay zeka halüsinasyonlarına yol açabilir çünkü model bu soruları tek adımda yanıtlamaya çalışır. Bunun üstesinden gelmek için sorgularınızı birden çok adıma bölün.

Örneğin, "En etkili diyabet tedavisi nedir?" "Yaygın tedaviler nelerdir?" diye sorabilirsiniz diyabet için?" Daha sonra şu soruyu sorabilirsiniz: "Tıbbi araştırmalara göre bu tedavilerden hangisi en etkili olarak değerlendiriliyor? çalışmalar?"

Çok adımlı yönlendirme, yapay zeka modelini nihai bir cevaba ulaşmadan önce ara bilgiler sağlamaya zorlar, bu da daha doğru ve bilgili yanıtlara yol açabilir.

5. Yapay Zekaya Rol Ata

İsteminizde yapay zeka modeline belirli bir rol atadığınızda amacını netleştirir ve halüsinasyon olasılığını azaltırsınız. Örneğin, "Bana kuantum mekaniğinin tarihini anlat" demek yerine yapay zekayı şu şekilde yönlendirebilirsiniz: "Çalışkan bir araştırmacının rolünü üstlenin ve kuantum tarihindeki önemli kilometre taşlarının bir özetini sunun mekanik."

Bu çerçeve, yapay zekayı spekülatif bir hikaye anlatıcı yerine gayretli bir araştırmacı olarak hareket etmeye teşvik ediyor.

6. Bağlamsal Bilgi Ekle

Gerektiğinde bağlamsal bilgi vermemek bir ChatGPT kullanırken kaçınılması gereken istem hatası veya diğer AI modelleri. Bağlamsal bilgi, modelin görevin arka planını, alanını veya amacını anlamasına ve daha ilgili ve tutarlı çıktılar üretmesine yardımcı olur. Bağlamsal bilgiler anahtar kelimeleri, etiketleri, kategorileri, örnekleri, referansları ve kaynakları içerir.

Örneğin, bir çift kulaklık için ürün incelemesi oluşturmak istiyorsanız ürün adı, marka, özellikler, fiyat, derecelendirme veya müşteri geri bildirimi gibi bağlamsal bilgiler sağlayabilirsiniz. Bu görev için iyi bir istem şuna benzer:

Daha İyi Yapay Zeka Yanıtları Alma

Bir yapay zeka modelinden beklediğiniz geri bildirimi alamamak sinir bozucu olabilir. Ancak bu yapay zeka yönlendirme tekniklerini kullanarak yapay zeka halüsinasyonu olasılığını azaltabilir ve yapay zeka sistemlerinizden daha iyi ve daha güvenilir yanıtlar alabilirsiniz.

Bu tekniklerin kusursuz olmadığını ve her görev veya konu için işe yaramayabileceğini unutmayın. AI çıktılarını ciddi bir amaç için kullanmadan önce daima kontrol etmeli ve doğrulamalısınız.