So reduzieren Sie KI-Halluzinationen mit diesen 6 Aufforderungstechniken

Die zentralen Thesen

• Klare und spezifische Aufforderungen sind entscheidend, um KI-Halluzinationen zu minimieren. Vermeiden Sie vage Anweisungen und geben Sie explizite Details an, um unvorhersehbare Ergebnisse zu vermeiden.
• Verwenden Sie die Erdung oder die Technik „gemäß …“, um die Ausgabe einer bestimmten Quelle oder Perspektive zuzuordnen. Dies trägt dazu bei, sachliche Fehler und Verzerrungen in KI-generierten Inhalten zu vermeiden.
• Nutzen Sie Einschränkungen und Regeln, um die KI-Ausgabe entsprechend den gewünschten Ergebnissen zu gestalten. Geben Sie Einschränkungen explizit an oder implizieren Sie sie durch den Kontext oder die Aufgabe, um unangemessene oder unlogische Ausgaben zu verhindern.

Erhalten Sie von einem generativen KI-Modell nicht die gewünschte Reaktion? Möglicherweise haben Sie es mit einer KI-Halluzination zu tun, einem Problem, das auftritt, wenn das Modell ungenaue oder irrelevante Ergebnisse liefert.

Dies wird durch verschiedene Faktoren verursacht, beispielsweise durch die Qualität der zum Trainieren des Modells verwendeten Daten, einen fehlenden Kontext oder die Mehrdeutigkeit der Eingabeaufforderung. Glücklicherweise gibt es Techniken, mit denen Sie eine zuverlässigere Ausgabe eines KI-Modells erhalten können.

1. Geben Sie klare und spezifische Aufforderungen an

Der erste Schritt hinein Minimierung der KI-Halluzination besteht darin, klare und sehr spezifische Eingabeaufforderungen zu erstellen. Vage oder mehrdeutige Eingabeaufforderungen können zu unvorhersehbaren Ergebnissen führen, da KI-Modelle möglicherweise versuchen, die Absicht hinter der Eingabeaufforderung zu interpretieren. Seien Sie stattdessen in Ihren Anweisungen explizit.

Anstatt zu fragen: „Erzählen Sie mir etwas über Hunde“, könnten Sie sagen: „Geben Sie mir eine detaillierte Beschreibung des körperlichen Zustands.“ Eigenschaften und Temperament des Golden Retrievers.“ Eine einfache Möglichkeit, KI zu verhindern, ist es, Ihre Aufforderung zu verfeinern, bis sie klar ist Halluzination.

2. Verwenden Sie die Erdung oder die „Entsprechend …“-Technik

Eine der Herausforderungen beim Einsatz von KI-Systemen besteht darin, dass sie möglicherweise Ergebnisse erzeugen, die sachlich falsch, voreingenommen oder nicht mit Ihren Ansichten oder Werten übereinstimmen. Dies kann passieren, weil die KI-Systeme auf große und vielfältige Datensätze trainiert werden, die Fehler, Meinungen oder Widersprüche enthalten können.

Um dies zu vermeiden, können Sie die Erdung oder die Technik „nach …“ verwenden, bei der die Ausgabe einer bestimmten Quelle oder Perspektive zugeordnet wird. Beispielsweise könnten Sie das KI-System bitten, einen Fakt zu einem Thema gemäß Wikipedia, Google Scholar oder einer bestimmten öffentlich zugänglichen Quelle zu schreiben.

3. Verwenden Sie Einschränkungen und Regeln

Einschränkungen und Regeln können dazu beitragen, zu verhindern, dass das KI-System unangemessene, inkonsistente, widersprüchliche oder unlogische Ergebnisse generiert. Sie können auch dazu beitragen, die Ergebnisse entsprechend dem gewünschten Ergebnis und Zweck zu gestalten und zu verfeinern. Einschränkungen und Regeln können explizit in der Eingabeaufforderung angegeben oder implizit durch den Kontext oder die Aufgabe impliziert werden.

Angenommen, Sie möchten ein KI-Tool verwenden, um ein Gedicht über die Liebe zu schreiben. Anstatt eine allgemeine Aufforderung wie „Schreibe ein Gedicht über die Liebe“ zu geben, kannst du eine eingeschränktere und regelbasiertere Aufforderung geben wie „Schreibe ein Sonett über die Liebe mit 14 Zeilen und 10 Silben pro Zeile“.

4. Verwenden Sie mehrstufige Eingabeaufforderungen

Manchmal können komplexe Fragen zu KI-Halluzinationen führen, weil das Modell versucht, sie in einem einzigen Schritt zu beantworten. Um dieses Problem zu lösen, unterteilen Sie Ihre Abfragen in mehrere Schritte.

Anstatt beispielsweise zu fragen: „Was ist die wirksamste Diabetes-Behandlung?“ Sie können fragen: „Was sind die üblichen Behandlungen?“ gegen Diabetes?“ Anschließend können Sie fragen: „Welche dieser Behandlungen gilt aus medizinischer Sicht als die wirksamste?“ Studien?"

Die mehrstufige Eingabeaufforderung zwingt das KI-Modell dazu, Zwischeninformationen bereitzustellen, bevor es zu einer endgültigen Antwort gelangt, was zu genaueren und fundierteren Antworten führen kann.

5. Weisen Sie der KI eine Rolle zu

Wenn Sie dem KI-Modell in Ihrer Eingabeaufforderung eine bestimmte Rolle zuweisen, verdeutlichen Sie seinen Zweck und verringern die Wahrscheinlichkeit einer Halluzination. Anstatt beispielsweise zu sagen: „Erzählen Sie mir etwas über die Geschichte der Quantenmechanik“, können Sie die KI auffordern, Folgendes zu sagen: „Übernehmen Sie die Rolle eines fleißigen Forschers und geben Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten Meilensteine ​​in der Geschichte der Quantentheorie.“ Mechanik."

Dieser Rahmen ermutigt die KI, als fleißiger Forscher und nicht als spekulativer Geschichtenerzähler zu agieren.

6. Kontextinformationen hinzufügen

Das Nichtbereitstellen kontextbezogener Informationen bei Bedarf ist ein Problem Sofortiger Fehler, den Sie bei der Verwendung von ChatGPT vermeiden sollten oder andere KI-Modelle. Kontextinformationen helfen dem Modell, den Hintergrund, die Domäne oder den Zweck der Aufgabe zu verstehen und relevantere und kohärentere Ergebnisse zu generieren. Zu den Kontextinformationen gehören Schlüsselwörter, Tags, Kategorien, Beispiele, Referenzen und Quellen.

Wenn Sie beispielsweise eine Produktbewertung für einen Kopfhörer erstellen möchten, können Sie kontextbezogene Informationen wie Produktname, Marke, Funktionen, Preis, Bewertung oder Kundenfeedback bereitstellen. Eine gute Eingabeaufforderung für diese Aufgabe könnte etwa so aussehen:

Bessere KI-Reaktionen erhalten

Es kann frustrierend sein, wenn Sie von einem KI-Modell nicht das Feedback erhalten, das Sie erwarten. Mithilfe dieser KI-Eingabetechniken können Sie jedoch die Wahrscheinlichkeit einer KI-Halluzination verringern und bessere und zuverlässigere Antworten von Ihren KI-Systemen erhalten.

Bedenken Sie, dass diese Techniken nicht narrensicher sind und möglicherweise nicht für jede Aufgabe oder jedes Thema funktionieren. Sie sollten die KI-Ausgaben immer überprüfen und verifizieren, bevor Sie sie für ernsthafte Zwecke verwenden.