Home / FAQs / perusahaan AI efek, keamanan dan operasi kontinyu
QUESTION & ANSWER

Bagaimana mengurangi ilusi dan jawaban yang salah dari model besar?

Ilusi model besar tidak dapat dihilangkan dengan satu petunjuk, namun dapat dikurangi secara signifikan dengan membatasi tugas, menyediakan bukti kredibel dan menyiapkan penyangkalan.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Tindakan umum termasuk tinggi-kualitas RAG, alat yang terstruktur untuk panggilan, batasan keluaran, pemeriksaan fakta, aturan operasi dan review hirarkis. Berkas pengetahuan perlu tersedia dan valid, dan nilai dan status harus dibaca secara langsung dengan antar-muka sistem, daripada dimodifikasi. Setiap kesalahan diklasifikasikan sebagai data, retrieval, penalaran, atau ekspresi, dan target pada root menyebabkan perbaikan.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Apakah Anda ingin dapat menghasilkan ekspresi atau Anda harus mengandalkan informasi secara ketat?Kompleksitas, jadwal dan manajemen konflik dari sumber pengetahuanKemungkinan operasional, keuangan atau konsekuensi kepatuhan dari kesalahanKetersediaan referensi, log, ulasan dan luring
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Definisinya memungkinkan jawaban, harus menolak dan harus mentransfer batas-batas.

02

Dependence Kunci Validasi

Buat sumber pengetahuan yang kredibel dengan versi dan hak-hak tertentu.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Gunakan antarmuka dan aturan untuk memverifikasi nilai, status dan aksi.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Sampel yang salah dikumpulkan terus-menerus dan dimasukkan ke dalam penilaian regresi.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Asisten penawaran dapat mengekstrak permintaan dan menghasilkan rancangan, tapi harga akhir harus dihitung dari aturan produk, inventaris dan antar muka diskon yang berwenang. model, ketika kekurangan data, hanya dapat dikonfirmasi dan tidak dapat diisi dengan jumlah yang tampaknya masuk akal.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Tambahkan petunjuk "tidak ada omong kosong" tanpa rantai bukti.

Tulis model - nomor yang dihasilkan langsung ke dalam sistem trading

Ketika Anda menemukan kesalahan, mengubah jawaban individu bukan menambahkan sampel regresi

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Penerimaan harus diukur sebagai jawaban yang valid, penolakan yang benar, referensi yang salah, generasi yang tidak didukung dan kesalahan resiko tinggi, dan akan memeriksa traceabilitas referensi, hak istimewa, model, pengetahuan, tips dan versi.

Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dari contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan rencana waktu dapat dikumpulkan sebelum konsultan bisa membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas-batas sebenarnya.

Konsultan proyek asosiasi