Mengurangi halusinasi

Bahkan model bahasa paling canggih sekalipun, seperti Claude, kadang-kadang dapat menghasilkan teks yang faktanya salah atau tidak konsisten dengan konteks yang diberikan. Fenomena ini, yang dikenal sebagai "halusinasi," dapat merusak keandalan solusi berbasis AI Anda. Panduan ini akan mengeksplorasi teknik untuk meminimalkan halusinasi dan memastikan output Claude akurat dan dapat dipercaya.

Strategi minimalisasi halusinasi dasar

• Izinkan Claude untuk mengatakan "Saya tidak tahu": Secara eksplisit berikan izin kepada Claude untuk mengakui ketidakpastian. Teknik sederhana ini dapat drastis mengurangi informasi palsu.

• Gunakan kutipan langsung untuk penjangkaran faktual: Untuk tugas yang melibatkan dokumen panjang (>20k token), minta Claude untuk mengekstrak kutipan kata demi kata terlebih dahulu sebelum melakukan tugasnya. Ini mendasarkan responsnya pada teks aktual, mengurangi halusinasi.

• Verifikasi dengan kutipan: Buat respons Claude dapat diaudit dengan memintanya mengutip dan merujuk sumber untuk setiap klaim yang dibuatnya. Anda juga dapat meminta Claude untuk memverifikasi setiap klaim dengan menemukan kutipan pendukung setelah menghasilkan respons. Jika tidak dapat menemukan kutipan, Claude harus menarik kembali klaim tersebut.

Teknik lanjutan

• Verifikasi rantai pemikiran: Minta Claude untuk menjelaskan penalarannya langkah demi langkah sebelum memberikan jawaban akhir. Ini dapat mengungkapkan logika atau asumsi yang cacat.

• Verifikasi terbaik-dari-N: Jalankan Claude melalui prompt yang sama beberapa kali dan bandingkan hasilnya. Ketidakkonsistenan di seluruh output dapat menunjukkan halusinasi.

• Penyempurnaan iteratif: Gunakan output Claude sebagai input untuk prompt tindak lanjut, minta untuk memverifikasi atau memperluas pernyataan sebelumnya. Ini dapat menangkap dan memperbaiki ketidakkonsistenan.

• Pembatasan pengetahuan eksternal: Secara eksplisit instruksikan Claude untuk hanya menggunakan informasi dari dokumen yang disediakan dan bukan pengetahuan umum.