moje 5 najlepszych sposobów na zmniejszenie halucynacji modelu: 1. podczas zbierania informacji, poproś AI o oznaczenie źródeł - i oddziel zbieranie danych od wyciągania wniosków 2. za każdym razem, gdy AI wyciąga wniosek, zapytaj, czy opiera się on na danych historycznych, wnioskowaniu statystycznym, czy czystym rozumowaniu językowym 3. użyj przynajmniej dwóch modeli AI do weryfikacji wyników - niedawno czytałem o konfiguracji rady LLM, gdzie modele debatują ze sobą, aby uzyskać lepsze odpowiedzi (naprawdę interesujący pomysł - wciąż muszę to sam przetestować) 4. poproś o argumenty z obu skrajnych pozycji, a następnie zdecyduj, gdzie się znajdujesz na spektrum 5. zapytaj AI: załóż, że to, co właśnie powiedziałeś, jest błędne - gdzie jest najbardziej prawdopodobne, że się mylisz? aI jest potężne - ale twoja ocena jest nadal ostatecznym modelem.