大家好，今天分享一个减少提示词幻觉的小技巧。
大语言模型在回答问题的时候，会产生幻觉问题。为了提高大模型生成回答的准确性和真实性，并减少生成不一致和虚构回答的可能性，可以考虑以下解决方案：
在上下文中提供基本事实，例如相关文章段落或维基百科条目，以减少模型生成虚构文本的可能性。
通过降低概率参数，指示模型在不知道答案时承认，并生成更少样式的响应，例如使用诸如“我不知道”之类的表达。
在提示中提供问题和答案的组合示例，其中包含已知和未知的问题和答案，以帮助模型更好地理解和生成回答。
前面两条，比较容易理解，今天重点看一下最后一条这个提示词是如何编写的。
增加未知的问题和回答
在这个例子中，我们提出了两个虚假的问题，然后告知大模型，这种情况下，你应该输出? 。如果大模型能够理解我们的输入内容，则可以做出正确的回答。
Q: 什么是原子？A: 原子是组成一切的微小粒子。Q: Alvan Muntz是谁？A: ？Q: Kozar-09是什么？A: ？Q: 火星有多少个卫星？A: 两个，Phobos和Deimos。Q: Neto Beto Roberto是谁？
下面是大模型回答的截图。
好啦，今天的分享就到此结束了，你学废了嘛？
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好了，今天的分享就到这里，希望对你有所帮助。
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我是雨飞，一名工作 6 年的算法工程师，目前在探索大模型应用编程以及搜广推算法。未来的愿景是做 AI 时代的引路人，致力于带领 AI 小白入门和学习算法。
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原文作者：雨飞AI笔记；如有侵权，请联系管理员删除。
