mes 5 meilleures astuces pour réduire l'hallucination des modèles : 1. lors de la collecte d'informations, demandez à l'IA de marquer les sources - et séparez les collectes de données des conclusions 2. chaque fois que l'IA tire une conclusion, demandez si elle est basée sur des données historiques, une inférence statistique ou un raisonnement purement linguistique 3. utilisez au moins deux modèles d'IA pour vérifier les résultats - j'ai récemment lu à propos de la configuration du conseil LLM où les modèles débattent entre eux pour obtenir de meilleures réponses (idée vraiment intéressante - je dois encore l'essayer moi-même) 4. demandez des arguments aux deux extrêmes d'une position, puis décidez où vous vous situez sur le spectre 5. demandez à l'IA : supposons que ce que vous venez de dire est faux - où est-il le plus susceptible d'être faux ? l'IA est puissante - mais votre jugement reste le modèle final.