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LLM Hallucination

LLM-Halluzination tritt auf, wenn ein Sprachmodell faktisch falsche oder erfundene Informationen mit hoher Sicherheit ausgibt. Hauptursachen:

  1. Trainingsrauschen: Ungenaue oder minderwertige Quelldaten.
  2. Wissenslücken: Das Modell hat keine Kenntnis spezifischer Fakten.
  3. Prompt-Mehrdeutigkeit: Vage oder widersprüchliche Benutzeranfragen.

Minderung durch bessere Daten:

Die Fütterung von Modellen mit saubereren, repräsentativeren Datensätzen—zuverlässig gescrapt über Proxied rotierende mobile IPs—reduziert Rauschen und verbessert die faktische Grundlage. Kombinieren Sie Proxy-basierte Datenpipelines mit Post-Training-Verifizierungsschritten, um Halluzinationen zu reduzieren.

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