Cómo reducir las alucinaciones por IA con estas 6 técnicas de estimulación

Conclusiones clave

• Las indicaciones claras y específicas son cruciales para minimizar las alucinaciones por IA. Evite instrucciones vagas y proporcione detalles explícitos para evitar resultados impredecibles.
• Utilice la técnica de conexión a tierra o "según ..." para atribuir la salida a una fuente o perspectiva específica. Esto ayuda a evitar errores fácticos y sesgos en el contenido generado por IA.
• Utilice restricciones y reglas para dar forma a la producción de IA de acuerdo con los resultados deseados. Establecer restricciones explícitamente o implicarlas a través del contexto o la tarea para evitar resultados inapropiados o ilógicos.

¿No obtienes la respuesta que deseas de un modelo de IA generativa? Es posible que esté lidiando con alucinaciones de IA, un problema que ocurre cuando el modelo produce resultados inexactos o irrelevantes.

Se debe a varios factores, como la calidad de los datos utilizados para entrenar el modelo, la falta de contexto o la ambigüedad del mensaje. Afortunadamente, existen técnicas que puede utilizar para obtener resultados más confiables de un modelo de IA.

1. Proporcione indicaciones claras y específicas

El primer paso en minimizando las alucinaciones de IA es crear indicaciones claras y muy específicas. Las indicaciones vagas o ambiguas pueden conducir a resultados impredecibles, ya que los modelos de IA pueden intentar interpretar la intención detrás de la indicación. En lugar de eso, sea explícito en sus instrucciones.

En lugar de preguntar: "Háblame de los perros", podrías preguntar: "Dame una descripción detallada de las características físicas". características y temperamento de los Golden Retrievers". Refinar su mensaje hasta que quede claro es una manera fácil de evitar que la IA alucinación.

2. Utilice la conexión a tierra o la técnica "Según..."

Uno de los desafíos del uso de sistemas de inteligencia artificial es que pueden generar resultados que sean objetivamente incorrectos, sesgados o inconsistentes con sus puntos de vista o valores. Esto puede suceder porque los sistemas de IA están entrenados en conjuntos de datos grandes y diversos que pueden contener errores, opiniones o contradicciones.

Para evitar esto, puedes utilizar la conexión a tierra o la técnica "según...", que implica atribuir la salida a una fuente o perspectiva específica. Por ejemplo, podría pedirle al sistema de inteligencia artificial que escriba un dato sobre un tema según Wikipedia, Google Scholar o una fuente específica de acceso público.

3. Utilice restricciones y reglas

Las restricciones y reglas pueden ayudar a evitar que el sistema de IA genere resultados inapropiados, inconsistentes, contradictorios o ilógicos. También pueden ayudar a dar forma y perfeccionar el resultado de acuerdo con el resultado y el propósito deseados. Las restricciones y reglas pueden establecerse explícitamente en la indicación o implícitamente implícitamente en el contexto o la tarea.

Suponga que desea utilizar una herramienta de inteligencia artificial para escribir un poema sobre el amor. En lugar de darle un mensaje general como "escribe un poema sobre el amor", puedes darle un mensaje más restringido y basado en reglas como "escribe un soneto sobre el amor con 14 líneas y 10 sílabas por línea".

4. Utilice indicaciones de varios pasos

A veces, las preguntas complejas pueden provocar alucinaciones en la IA porque el modelo intenta responderlas en un solo paso. Para superar esto, divida sus consultas en varios pasos.

Por ejemplo, en lugar de preguntar "¿Cuál es el tratamiento más eficaz para la diabetes?" puede preguntar: "¿Cuáles son los tratamientos comunes para la diabetes?" Luego puede continuar con: "¿Cuál de estos tratamientos se considera el más eficaz según los estudios médicos? ¿estudios?"

Las indicaciones de varios pasos obligan al modelo de IA a proporcionar información intermedia antes de llegar a una respuesta final, lo que puede conducir a respuestas más precisas y bien informadas.

5. Asignar rol a la IA

Cuando asigna una función específica al modelo de IA en su mensaje, aclara su propósito y reduce la probabilidad de alucinaciones. Por ejemplo, en lugar de decir: "Cuéntame sobre la historia de la mecánica cuántica", puedes indicarle a la IA: "Asumir el papel de un investigador diligente y proporcionar un resumen de los hitos clave en la historia de la cuántica mecánica."

Este marco anima a la IA a actuar como un investigador diligente en lugar de un narrador especulativo.

6. Agregar información contextual

No proporcionar información contextual cuando es necesaria es una Error rápido que se debe evitar al usar ChatGPT u otros modelos de IA. La información contextual ayuda al modelo a comprender los antecedentes, el dominio o el propósito de la tarea y generar resultados más relevantes y coherentes. La información contextual incluye palabras clave, etiquetas, categorías, ejemplos, referencias y fuentes.

Por ejemplo, si desea generar una reseña de producto para un par de auriculares, puede proporcionar información contextual, como el nombre del producto, la marca, las características, el precio, la calificación o los comentarios de los clientes. Un buen mensaje para esta tarea podría verse así:

Obtener mejores respuestas de IA

Puede resultar frustrante no obtener la retroalimentación que espera de un modelo de IA. Sin embargo, al utilizar estas técnicas de estimulación de IA, puede reducir la probabilidad de sufrir alucinaciones por IA y obtener respuestas mejores y más confiables de sus sistemas de IA.

Tenga en cuenta que estas técnicas no son infalibles y es posible que no funcionen para todas las tareas o temas. Siempre debes comprobar y verificar las salidas de IA antes de usarlas para cualquier propósito serio.