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QUESTION & ANSWER

Wie können die Illusionen und falschen Antworten des großen Modells reduziert werden?

Die große Modellillusion kann nicht durch einen einzigen Hinweis beseitigt, sondern durch die Begrenzung von Aufgaben, die Bereitstellung glaubwürdiger Beweise und die Einrichtung einer Denial-Methode erheblich reduziert werden.

Beantworten Sie die Frage.

Geben Sie zuerst Schlussfolgerungen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können

Zu den gängigen Maßnahmen gehören qualitativ hochwertige RAG s, strukturierte Tools für Aufruf, Ausgabebeschränkungen, Faktenprüfung, Betriebsregeln und hierarchische Überprüfung. Wissensdateien müssen verfügbar und gültig sein, und Werte und Status sollten in Echtzeit mit der Systemschnittstelle gelesen werden, anstatt modelliert zu werden. Jeder Fehler wird als Daten, Abruf, Argumentation, Tools oder Ausdruck klassifiziert und zielt auf die Ursachenreparatur ab.

DECISION FACTORS

Welche Bedingungen müssen vor der Entscheidungsfindung festgelegt werden?

Die gleiche Frage kann in unterschiedlichen Geschäfts-, Daten- und Projektphasen unterschiedliche Antworten haben, und es wird vorgeschlagen, die folgenden Bedingungen zu überprüfen und die gemeinsamen Ergebnisse im Internet in ihre eigenen Projekte einzuarbeiten.

Möchten Sie Ausdruck erzeugen können oder müssen Sie sich ausschließlich auf Informationen verlassen?Vollständigkeit, Aktualität und Konfliktmanagement von WissensquellenMögliche operative, finanzielle oder Compliance-Folgen von FehlernVerfügbarkeit von Referenzierung, Protokollen, Überprüfung und Offline
ACTION STEPS

Vorgeschlagene Reihenfolge des Vorschusses

01

Zuerst werden wir uns über das Ziel und die Grenze im Klaren sein.

Die Definition erlaubt Antworten, muss ablehnen und muss Grenzen überschreiten.

02

Validierungsschlüsselabhängigkeit

Erstellen Sie eine glaubwürdige Wissensquelle mit Versionen und Privilegien.

03

Entwicklung bewertbarer Ergebnisse

Verwenden Sie Schnittstellen und Regeln, um Werte, Status und Aktionen zu überprüfen.

04

Stellen Sie sicher, dass Sie den nächsten Schritt mit den tatsächlichen Ergebnissen entscheiden.

Die falschen Proben werden kontinuierlich gesammelt und in die Regressionsbewertung einbezogen.

PRACTICAL EXAMPLE

Wie verstehen Sie es im eigentlichen Geschäft?

Beispiel zur Erläuterung der Beurteilungsmethode

Der Angebotsassistent kann Nachfrage extrahieren und Entwürfe generieren, der Endpreis sollte jedoch aus den Produktregeln, dem Inventar und der autorisierten Rabattschnittstelle berechnet werden.

COMMON RISKS

Die einfachste Grube, auf die man treten kann.

Fügen Sie einen "no bullshit" Hinweis ohne eine Kette von Beweisen hinzu.

Schreiben Sie die modellgenerierten Zahlen direkt in das Handelssystem

Wenn Sie einen Fehler finden, ändern Sie die individuelle Antwort, anstatt die Regressionsprobe hinzuzufügen

ACCEPTANCE

Wie sollen wir am Ende empfangen und bestätigen?

Die Akzeptanz wird als gültige Antworten, korrekte Ablehnungen, falsche Referenzen, nicht unterstützte Erzeugungs- und Hochrisikofehler gemessen und die Rückverfolgbarkeit von Referenzen, Privilegien und Modellen, Wissen, Tipps und Versionen überprüft.

Bei der Vorbereitung auf die Kommunikation mit Lieferanten oder internen Teams empfiehlt es sich, aktuelle Prozesse, repräsentative Muster, bestehende Systeme, Planungszeit und Budgetniveaus mitzunehmen. Zunächst werden die unbekannten Elemente eindeutig gekennzeichnet und dann wird die Entscheidung für Diagnostik, PoC, Feststreckenprojekte oder laufende Forschung und Entwicklung getroffen, was in der Regel zuverlässiger ist als eine direkte Forderung nach einem Preis und einer Dauer ohne Grenzen.

Ihre Projektbedingungen unterscheiden sich von den oben genannten Beispielen?

Betriebsziele, bestehende Systeme, Stichproben und geplante Zeit könnten zusammengetragen werden, bevor Berater vorläufige Entscheidungen in Bezug auf tatsächliche Grenzen treffen könnten.

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