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在你希望模型根据文本生成的情况下，另一种减少幻觉的策略是先要求模型找到文本中的任何相关引用，然后要求它使用这些引用来回答问题，这种追溯源文档的方法通常对减少幻觉非常有帮助。3 迭代优化当使用 LLM 构建应用程序时，我从来没有在次尝试中就成功使用终应用程序中所需的 Prompt，但这并不重要，只要您有一个好的迭代过程来不断改进您的 Prompt，那么你就能够得到一个适合任务的 Prompt。
7 推断主题大型语言模型的一个很酷的应用是推断主题，给定一段长文本，这段文本是关于什么的？在近进行的一项中，要求公共部门的员工对他们所在部门的满意度进行评分。排名并不感到惊讶。这是一个与了不起的人们和令人难以置信的机会共事的好地方。
再次感谢您对我们的支持和反馈。如果您需要任何帮助或有任何疑问，请随时我们的客户服务团队。2 使用温度系数接下来，我们将使用语言模型的一个称为“温度”的参数，它将允许我们改变模型响应的多样性，您可以将温度视为模型探索或随机性的程度。