Um modelo de linguagem de grande porte (LLM) é utilizado para
produzir sínteses preliminares de documentos técnicos. Em um
teste, o texto fornecido ao modelo não informa a data de
conclusão de determinada obra. Ainda assim, a resposta gerada
apresenta uma data específica, formulada como se constasse do
documento.
Para aperfeiçoar o comando usado nessa tarefa, foram propostas
diferentes instruções complementares.
A instrução mais diretamente relacionada à redução do problema
observado é

Question

Um modelo de linguagem de grande porte (LLM) é utilizado para
produzir sínteses preliminares de documentos técnicos. Em um
teste, o texto fornecido ao modelo não informa a data de
conclusão de determinada obra. Ainda assim, a resposta gerada
apresenta uma data específica, formulada como se constasse do
documento.
Para aperfeiçoar o comando usado nessa tarefa, foram propostas
diferentes instruções complementares.
A instrução mais diretamente relacionada à redução do problema
observado é Alternativa A: “Utilize somente informações presentes no conteúdo
fornecido e, quando um dado solicitado não estiver disponível
nesse conteúdo, registre expressamente essa ausência.” Ou Alternativa B: “Produza uma síntese objetiva, destacando as datas e os
demais elementos considerados relevantes para a
compreensão do documento.”  Ou Alternativa C: “Examine o documento integralmente e apresente a resposta
mais provável quando alguma informação necessária não
estiver explícita.” Ou Alternativa D: “Compare as informações do documento, resolva eventuais
lacunas de contexto e apresente uma única resposta para cada
dado solicitado.” Ou Alternativa E: “Identifique as informações principais do documento e
complete os dados ausentes quando puderem ser inferidos a
partir do contexto.”

Ibsen Maciel vulgo "Perito" · Accepted Answer

Alternativa [A] “Utilize somente informações presentes no conteúdo
fornecido e, quando um dado solicitado não estiver disponível
nesse conteúdo, registre expressamente essa ausência.” Gabarito A O problema descrito na questão é a chamada alucinação do LLM, na qual o modelo inventa dados (como a data específica da obra) que não constam do texto original fornecido.A instrução da alternativa A aplica a técnica de ancoragem estrita (grounding), restringindo o escopo de conhecimento do modelo exclusivamente aos dados presentes no prompt e definindo uma instrução explícita de recusa ou declaração de ausência (fallback instruction). Isso impede diretamente que o modelo invente informações para preencher lacunas.   Vamos na fé!    Retroceder Nunca Render-se Jamais !Força e Fé !Fortuna Audaces Sequitur !

Um modelo de linguagem de grande porte (LLM) é utilizado par...

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