Kumpulkan permintaan anti-fiksi. Kembalikan JSON {"question":"...","anti_fake_rules":"...","red_flags":"..."}. question—pertanyaan penelitian; anti_fake_rules - 3-5 aturan dalam permintaan yang mereduksi fiksi (misalnya: menandai kepercayaan, memisahkan fakta dari asumsi, menulis “Saya tidak tahu” alih-alih menebak); red_flags - 2-4 tanda yang membuat Anda mencurigai adanya halusinasi dalam jawabannya.
Mekanika: jaringan saraf tidak berbohong dengan sengaja - ia melengkapi teks yang paling masuk akal. Jika tidak ada cukup data, perbedaan yang masuk akal dan benar: hasilnya adalah fabrikasi yang mulus - studi yang tidak ada, angka yang dibuat-buat, kutipan yang salah. Ini sangat berbahaya jika nadanya percaya diri. Pengungkit dalam permintaan. Izinkan ketidaktahuan: “jika Anda tidak yakin, tulislah, jangan mengada-ada.” Tingkatan terpisah: “tandai mana faktanya dengan sumbernya, dan mana asumsi Anda.” Memerlukan verifikasi: kutipan akurat dan tautan yang dapat dibuka. Teknik wawasan: Minta model untuk menilai kepercayaan dirinya untuk setiap pernyataan kunci (tinggi/sedang/rendah) dan jelaskan apa yang menjadi dasar pernyataan tersebut. Kepercayaan diri yang rendah adalah tanda bahaya, lihat dulu ke sana. Teknik kedua: ajukan pertanyaan kendali - tanyakan fakta yang akan menyangkal kesimpulan. Jika model tidak bisa, kesimpulannya mungkin melebar. Tanda bahaya: angka bulat sempurna, referensi tanpa nama atau tanggal tertentu, kutipan yang tidak dapat ditemukan, jawaban atas pertanyaan sempit tanpa satu pun “tergantung”. Kesalahan umum: mempercayai nada percaya diri. Keyakinan seorang model tidak menunjukkan apa pun tentang kebenarannya.
Buka kunci akses untuk mengirimkan solusi untuk peninjauan AI instan.