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# 사실성
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LLM은 일관적이고 설득력 있는 응답을 생성하는 편이지만 가끔 지어낸 응답을 되돌려줄 수도 있습니다. 프롬프트를 개선함으로써 모델이 보다 정확하고 사실에 기반한 응답을 생성하게끔 하고, 동시에 일관성 없는 응답을 지어낼 가능성을 줄일 수 있습니다.
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다음과 같은 몇 가지 해결책이 있습니다:
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- 모델이 텍스트를 허구로 지어내 생성할 가능성을 줄이기 위해 맥락의 일부로 연관 기사 또는 위키백과 문서와 같은 근간이 되는 정보를 제공합니다.
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- 확률 매개변수(probability parameter)를 줄이고 모를 때는 모른다고 인정하도록 지시함으로써 보다 덜 다양한 응답을 생성하도록 모델을 설정합니다.
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- 예시로 답을 아는 경우와 모르는 경우의 질문-응답 조합을 프롬프트에 제공합니다.
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간단한 예시를 한번 살펴보도록 하겠습니다:
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_Prompt:_
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```
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Q: 원자가 뭐야?
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A: 원자란 모든 것을 구성하는 작은 입자입니다.
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Q: Alvan Muntz가 누구야?
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A: ?
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Q: Kozar-09가 뭐야?
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A: ?
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Q: 화성에는 위성이 몇 개 있어?
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A: 포보스와 데이모스라는 두 개의 위성이 있습니다.
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Q: Neto Beto Roberto가 누구야?
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_Output:_
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```
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A: ?
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```
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'Neto Beto Roberto'는 제가 그냥 지어낸 이름이기 때문에 이 경우 모델은 정확히 대답을 한 셈입니다. 질문을 조금 바꿔서 모델이 제대로 답변하는지 실험해 보세요. 지금까지 배운 것을 바탕으로 이 문제를 개선할 수 있는 여러 방법이 있습니다.
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