האם תשובות מודלים נוירונליים הן מציאות או הזיות?
כשאנו שואלים שאלה ממודל למידת מכונה (LLM), התשובות שהוא מחזיר אינן נועדות לענות על השאלה באופן ישיר, אלא לנחש את המילה הבאה ברצף. העובדה שהמודל מצליח לענות במדויק היא מדהימה וכמעט קסומה. עם זאת, חשוב להבין שכל תשובה היא בעצם "הזייה" – המודל אינו שולף מידע ממסד נתונים, אלא מנחש את המשך הדיאלוג.
איך אפשר לשפר את השאלות שלנו כדי לקבל תשובות מדויקות יותר?
• **חיווט ראשוני:** נתח את השיחה על ידי מיקוד המודל בנושא מסוים. לדוגמה: אם אתה רוצה לדעת על חלומות, תחילה תאמר "דבר על מחקרים בנושא חלומות".
• **מיקוד השאלה:** ציין במדויק מהו המטרה של השאלה. לדוגמה: "מה אנחנו יודעים בוודאות על חלומות?"
• **חיבור למציאות:** כדי לוודא שהמידע מבוסס על עובדות, חבר את המודל לאינטרנט ובדוק את כל העובדות שהוא מציין.
דוגמה לשימוש נכון במודל:
אם תרצה לדעת על חלום מסוים, תחילה תאמר: "אני מנסה להבין חלום שחלמתי." ואז תמשיך לשאול שאלות ספציפיות בנוגע לחלום זה, מבלי להנחות את המודל איך להגיב.
מסקנה:
כאשר אינך מגביל את המודל, תקבל תגובות כלליות ולא ממוקדות. אך כאשר אתה מדריך אותו לדון בנושא מסוים ולהתמקד במידע מדויק, אתה מניח אותו במקום שבו נמצאים נתונים אמיתיים. זה יכול להתבצע בניסוי יחיד, אך שימוש במספר ניסויים ישפר את האמינות של התוצאות.
