Dacă un model inventează o dată sau un nume, răspunsurile sale vor varia la eșantionări repetate:
Eșantion 1: "Profesorul a absolvit la Universitatea din Cluj în 1995."
Eșantion 2: "Profesorul a absolvit la Universitatea din București în 1998."
Eșantion 3: "Profesorul a studiat la Iași în 1992."
Concluzie SelfCheckGPT: Discrepanță masivă! Faptul este o halucinație probabilă!
Permite detectarea halucinațiilor chiar și pe subiecte de cunoaștere generală fără text sursă.
Întrebări & Exemple practice:
Tehnica SelfCheckGPT: Detectarea Halucinațiilor prin Eșantionare MultiplăAi o întrebare despre Tehnica SelfCheckGPT: Detectarea Halucinațiilor prin Eșantionare Multiplă sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.