Contexto es rey: La forma más rápida de reducir alucinaciones
Contexto es rey: La forma más rápida de reducir alucinaciones El contexto es la clave para minimizar alucinaciones en los modelos de IA. Al proporcionar hechos explícitos, nombrar incertidumbres y establecer límites claros, se puede mejorar la precisión de los modelos de IA.
Contexto es el Rey: La forma más rápida de reducir las alucinaciones Cuando la inteligencia artificial inventa cosas, casi nunca se debe al modelo.
Se debe a la falta de contexto.
Muchos lo llaman "alucinaciones".
En realidad, es algo mucho más banal:
La inteligencia artificial no lo sabe
y llena los vacíos.
No por maldad.
Sino porque está entrenada para siempre proporcionar algo.
Si deseas aprender a reducir las alucinaciones de manera confiable, debes entender qué significa el contexto para un modelo de lenguaje.
Por qué la inteligencia artificial inventa cosas Los grandes modelos de lenguaje son máquinas predictivas.
No responden preguntas.
Completan patrones.
El atajo definitivo hacia resultados de IA impecables Deja de perder tiempo con prompts de prueba y error. Obtén resultados de IA consistentes y profesionales desde el primer intento, siempre.
Si no les proporcionas información, sucede lo siguiente:
el modelo reconoce un vacío busca un patrón plausible completa las partes faltantes por sí mismo Desde la perspectiva del modelo, este es un comportamiento correcto.
Desde tu perspectiva, es algo inventado.
Si deseas entender el modelo básico, lee primero: [Hacer preguntas no es programar](https://www.promptacore.com/de/blog/prompting-is-programming)
El contexto no es un extra, sino una obligación Muchos tratan el contexto como un complemento opcional:
"Primero proporciono poca información, luego preguntará". Esto es un error de pensamiento.
Los modelos de lenguaje no preguntan.
Cada pieza de información que no proporcionas explícitamente aumenta:
el margen de interpretación la probabilidad de errores la cantidad de detalles inventados Más contexto no significa "preguntas más largas".
Más contexto significa menos suposiciones .
El error más común: Conocimiento implícito Los humanos trabajan constantemente con conocimiento implícito:
"Esto es obvio" "Todo el mundo lo sabe" "Ya lo discutimos antes" Para una inteligencia artificial, este conocimiento no existe.
lo que está en la pregunta y lo que es estadísticamente probable Todo lo demás es fantasía.
Un ejemplo sencillo "Escribe una disculpa por el último fallo". Pregunta mejor formulada:
Sistema: plataforma de pagos Hora del fallo: 12.03., 14:10–14:47 horas Causa: error de configuración después de la actualización Personas afectadas: alrededor del 3% de los usuarios Hechos conocidos: no se perdieron datos Desconocido: la causa exacta del error Solo estas indicaciones reducen drásticamente las alucinaciones.
El contexto no es solo información, sino también delimitación Un buen contexto no solo dice qué se conoce ,
sino también qué no se conoce .
"La causa exacta es aún desconocida". "No inventes medidas que no estén confirmadas". De esta manera, estableces límites claros.
Y los límites son extremadamente útiles para los modelos de lenguaje.
La verificación de contexto más rápida Antes de enviar una pregunta, hazte tres preguntas:
1. ¿Qué hechos conozco con certeza?
2. ¿Qué cosas no debe inventar la inteligencia artificial bajo ninguna circunstancia?
3. ¿Qué suposiciones haría una persona automáticamente ahora?
Todo lo que te venga a la mente en la pregunta 3 debe incluirse explícitamente en la pregunta.
La frase más importante para reducir las alucinaciones Hay una frase que reduce las alucinaciones más que cualquier técnica:
"Si una pieza de información no está en el contexto, di explícitamente: No lo sé". Esta frase elimina la necesidad del modelo de adivinar.
Por qué funciona tan bien se explica aquí con detalle:
Por qué la inteligencia artificial mejora cuando puede decir "No lo sé"
El contexto supera a la elección del modelo Muchos intentan resolver las alucinaciones cambiando:
el modelo usando un modelo más grande esperando nuevas características En la práctica, un mejor contexto a menudo produce más resultados que un mejor modelo.
No porque el modelo sea más inteligente.
Sino porque lo programaste mejor.
Por qué el contexto es crítico en la repetición Una pregunta única puede improvisarse.
Pero en tareas repetitivas, el contexto se convierte en un riesgo:
detalles importantes se olvidan las formulaciones varían las suposiciones se infiltran Por lo tanto, el contexto es el primer candidato para la estandarización.
Por qué a largo plazo solo funciona con plantillas se explica aquí:
Cuándo una biblioteca de preguntas realmente vale la pena (próximamente)
Conclusión Las alucinaciones rara vez son un problema de la inteligencia artificial.
Casi siempre son un problema de contexto.
Si deseas menos contenido inventado:
proporciona hechos explícitos nombra las incertidumbres establece límites claros El contexto no es un extra agradable.
El contexto es el instrumento de control.
