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# Fattualità
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I LLM hanno la tendenza a generare risposte che sembrano coerenti e convincenti, ma che a volte possono essere inventate. Il miglioramento dei suggerimenti può aiutare il modello a generare risposte più accurate/fattuali e a ridurre la probabilità di generare risposte incoerenti e inventate.
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Alcune soluzioni potrebbero includere
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- fornire la verità di base (ad esempio, un paragrafo di un articolo correlato o una voce di Wikipedia) come parte del contesto per ridurre la probabilità che il modello produca testo inventato.
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- configurare il modello in modo che produca risposte meno diversificate, diminuendo i parametri di probabilità e istruendolo ad ammettere (ad esempio, "non so") quando non conosce la risposta.
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- fornire nel prompt una combinazione di esempi di domande e risposte che il modello può conoscere e non conoscere.
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Vediamo un semplice esempio:
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*Prompt:*
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D: Che cos'è un atomo?
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R: Un atomo è una minuscola particella che costituisce tutto.
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D: Chi è Alvan Muntz?
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R: ?
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D: Che cos'è Kozar-09?
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R: ?
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D: Quante lune ha Marte?
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R: Due, Phobos e Deimos.
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D: Chi è Neto Beto Roberto?
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```
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*Output:*
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```
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R: ?
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```
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Ho inventato il nome "Neto Beto Roberto", quindi il modello è corretto in questo caso. Provate a cambiare un po' la domanda e vedete se riuscite a farla funzionare. Ci sono diversi modi per migliorare ulteriormente questo modello, basandosi su tutto ciò che avete imparato finora.
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