мои 5 лучших приемов для снижения галлюцинаций модели: 1. при сборе информации просите ИИ указывать источники - и отделяйте сбор данных от вывода заключений 2. всякий раз, когда ИИ делает вывод, спрашивайте, основан ли он на исторических данных, статистическом выводе или чисто языковом рассуждении 3. используйте как минимум две модели ИИ для перекрестной проверки результатов - я недавно читал о создании совета LLM, где модели обсуждают друг с другом, чтобы получить лучшие ответы (действительно интересная идея - все еще нужно протестировать это самостоятельно) 4. спрашивайте аргументы с обеих крайностей позиции, а затем решите, где вы находитесь на спектре 5. спросите ИИ: предположим, что то, что вы только что сказали, неверно - где это, скорее всего, неверно? ИИ мощен - но ваше суждение все еще является окончательной моделью.