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Meus 5 principais truques para reduzir alucinações de modelos:
1. Ao coletar informações, peça à IA para marcar as fontes - e separe as coletas de dados das conclusões
2. sempre que a IA chegar a uma conclusão, pergunte se ela é baseada em dados históricos, inferência estatística ou raciocínio puramente baseado em linguagem
3. Use pelo menos dois modelos de IA para cruzar resultados – li recentemente sobre a configuração do conselho LLM, onde modelos debatem entre si para obter respostas melhores (ideia muito interessante – ainda preciso testar por conta própria)
4. Peça argumentos sobre ambos os extremos de uma posição, depois decida onde você se posiciona no espectro
5. Pergunte à IA: Suponha que o que você acabou de dizer está errado - onde é mais provável que esteja errado?
A IA é poderosa – mas seu julgamento ainda é o modelo final.
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