Presentare una richiesta contro le fabbricazioni. Return JSON {"prompt":"...","rules":[...],"why_works":"..."}: prompt — testo della richiesta ad AI; rules — regole di comportamento in caso di ignoranza, integrate nella richiesta; why_works - brevemente perché questo riduce il fudge. Restituisce solo JSON, senza testo attorno.
Meccanica: per impostazione predefinita, il modello “si sforza di aiutare” e continua il testo, anche se non ci sono dati: il silenzio è un'opzione improbabile per questo. Ciò significa che il permesso di non sapere deve essere dato esplicitamente. Tecniche di suggerimento: (1) istruzione diretta - "se non sei sicuro, dì onestamente 'Non lo so' e non inventare cose"; (2) il requisito delle fonti: “fornisci solo i fatti che puoi menzionare con la fonte, contrassegna il resto come presupposto”; (3) separazione: “separare i fatti verificati dalle congetture”. Insider: chiedi al modello di stimare la sua fiducia in percentuale e di spiegare COSA esattamente non sa - questo riduce drasticamente le invenzioni fiduciose, perché il compito cambia da "dare la risposta" a "valutare l'affidabilità". Secondo trucco: formulare una domanda senza presupposti incorporati: "esiste la legge X?" invece di “riraccontare la Legge X”, altrimenti il modello confermerà qualcosa che non esiste. Un errore tipico: credere che un educato “non sbagliare” funzioni – abbiamo bisogno di regole specifiche di comportamento di fronte all’ignoranza, piuttosto che di una richiesta di essere precisi.
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