Prompt-Engineering-Guide/pages/risks/factuality.ru.mdx

34 lines
2.3 KiB
Plaintext
Raw Normal View History

2023-06-05 14:16:47 +00:00
# Фактичность
Большие языковые модели (LLM) имеют тенденцию генерировать ответы, которые звучат последовательно и убедительно, но иногда могут быть выдуманными. Улучшение промптов может помочь модели генерировать более точные/фактические ответы и снизить вероятность генерации несогласованных и выдуманных ответов.
Некоторые решения могут включать в себя:
- предоставление достоверной информации (например, связанного абзаца статьи или статьи на Википедии) в качестве контекста, чтобы снизить вероятность генерации выдуманного текста моделью.
- настройка модели для генерации менее разнообразных ответов путем уменьшения параметров вероятности и указания ей, чтобы она признавала (например, "Я не знаю"), когда не знает ответа.
- предоставление в промпте комбинации примеров вопросов и ответов, на которые модель может знать и не знать
Давайте рассмотрим простой пример:
*Промпт:*
```
Q: What is an atom?
A: An atom is a tiny particle that makes up everything.
Q: Who is Alvan Muntz?
A: ?
Q: What is Kozar-09?
A: ?
Q: How many moons does Mars have?
A: Two, Phobos and Deimos.
Q: Who is Neto Beto Roberto?
```
*Вывод:*
```
A: ?
```
Я выдумал имя "Neto Beto Roberto", поэтому модель правильно отвечает в этом случае. Попробуйте немного изменить вопрос и посмотрите, получится ли у вас. Исходя из всего, что вы узнали до сих пор, существует разные способы дальнейшего улучшения этого примера.