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减少大型语言模型幻觉的7种提示工程技巧
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在文本生成方面表现优异，但仍可能产生虚假信息。通过有效的提示工程，如允许模型回答“不知道”、逐步推理和引用来源等，可以减少这些幻觉。文章提出七种策略，以提高模型在关键领域的准确性和可靠性。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在文本生成方面表现优异，但可能产生虚假信息。
- 有效的提示工程可以减少模型的幻觉现象。
- 文章提出七种策略以提高模型在关键领域的准确性和可靠性。
- 第一种策略是鼓励模型回答‘不知道’，以减少虚假自信。
- 第二种策略是结构化的逐步推理，促进内在一致性。
- 第三种策略是通过引用来源来增强回答的可靠性。
- 第四种策略是使用检索增强生成（RAG）系统，明确指示模型依赖检索到的信息。
- 第五种策略是限制输出格式和范围，以减少推测性陈述。
- 第六种策略是结合检索与自我检查，验证模型的输出。
- 第七种策略是在高风险领域使用特定领域的提示和免责声明，确保信息的准确性。
- 这些策略可以帮助减少大型语言模型的幻觉现象。
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