Kısa Cevap: yapay zeka halüsinasyonunu engellemek için prompt'ları net, bağlamsal, kısıtlayıcı ve
doğrulama odaklı tasarlayarak modelin belirli bilgi setleri içinde kalmasını sağlamak esastır.
yapay zeka modellerinin uydurma bilgiler üretmesi, yani 'halüsinasyon' sorunu, modelin belirsiz yönlendirme aldığında boşlukları kendi iç mantığıyla doldurmasından kaynaklanır. Bu durumu aşmak için modele ne istediğimizi çok daha Keskin ve net bir şekilde anlatmalısın.
Öncelikle, prompt'larını hazırlarken Belirsizlikten kaçın. Genel ifadeler yerine, spesifik sorular sor ve modelin hangi bilgi setini kullanacağını belirt. Örneğin, 'Bana Türkiye ekonomisi hakkında bilgi ver' yerine, 'ilk çeyrek Türkiye enflasyon oranları ve KOBİ'ler üzerindeki etkileri hakkında, TCMB raporlarına dayanarak bilgi ver' gibi odaklı bir yaklaşım benimse. Bu, modelin arama alanını daraltır, spekülasyonu azaltır.
İkinci olarak, modele bir Bağlam ve referans çerçevesi sunmak kritik. Elinde belirli bir metin veya veri seti varsa, modeli sadece o kaynak içindeki bilgilerle sınırlaman etkili olacaktır. Şöyle bir prompt kullanabilirsin:
Modelden Kendi cevabını doğrulamasıNı istemek de işe yarar. Cevabını verdikten sonra 'Yukarıdaki cevabının anahtar noktalarını ve bu bilgilerin hangi kaynaklardan geldiğini özetle' gibi ek sorularla modelin kendi iç tutarlılığını kontrol etmesini sağla. Bir 'uzman rolü' üstlenmesini istemek de halüsinasyonu azaltabilir; 'Sen bir finans analistisin. Bu verileri analiz ederek bir rapor hazırla' gibi.
Son olarak, Negatif kısıtlamalar kullanmayı dene. Modele ne yapmamasını istediğini açıkça belirt. 'Bu konuda spekülatif yorum yapma' veya 'Henüz kesinleşmemiş veya doğrulanmamış bilgi verme' gibi ifadeler, modelin hayal gücünü frenlemesine yardımcı olacaktır. Unutma, yapay zeka bir araçtır ve en iyi sonuçları, en iyi yönlendirmeyle verir.