Prompts defensivos

Introducción

En la era de los sistemas LLMs, no basta con generar respuestas precisas y relevantes; es crucial proteger esos sistemas frente a alucinaciones y fallos. Las alucinaciones son respuestas inesperadas o erróneas que un modelo genera, generalmente fuera del contexto o sin justificación lógica. Este artículo explora cómo manejar estas situaciones defensivamente para garantizar la fiabilidad de los sistemas LLMs en producción.

Explicación principal con ejemplos

Detectar alucinaciones tempranas

Las alucinaciones pueden ser difíciles de detectar, pero existen señales que indican un fallo. Por ejemplo:

def check_for_alucinations(response):
    warning_signs = [
        "lo siento, no estoy seguro",
        "no tengo información sobre eso",
        "creo que es incorrecto"
    ]
    
    for sign in warning_signs:
        if sign.lower() in response.lower():
            return True
    return False

response = model.generate("¿Cuál es el origen del universo?")
if check_for_alucinations(response):
    print("Posible alucinación: ", response)
else:
    print("Respuesta válida:", response)

Prompt defensivos

Un prompt bien diseñado puede prevenir alucinaciones. Por ejemplo, un prompt que incluya una instrucción explícita sobre cómo manejar la falta de información:

"Te proporcionaré una pregunta sobre un tema desconocido. Tu tarea es responder con una explicación lógica y verificable, asegurándote de incluir las incertidumbres si no tienes certeza. Si no estás seguro o no tienes la información necesaria, responde que no puedes proporcionar una respuesta confiable."

Verificación del resultado

Es crucial validar el resultado antes de su uso. Esto puede implicar comprobar la consistencia con conocimientos previos o consultas adicionales:

def verify_response(response, known_facts):
    for fact in known_facts:
        if fact not in response.lower():
            return False
    return True

known_facts = ["el universo comenzó hace unos 13.8 mil millones de años", "la teoría del big bang explica la formación del universo"]
response = model.generate("¿Cuál es el origen del universo?")
if verify_response(response, known_facts):
    print("Respuesta verificada:", response)
else:
    print("Reintentando con otro prompt...")

Errores típicos / trampas

1. No detectar alucinaciones: Las alucinaciones pueden ser sutiles y difíciles de identificar, especialmente si el modelo genera respuestas que parecen razonables a primera vista.
2. Manejo inadecuado de incertidumbre: Algunos modelos tienden a generar respuestas confiables incluso cuando no tienen la información necesaria. Ignorar esta condición puede llevar a errores graves en aplicaciones críticas.
3. Falta de contexto: Si el prompt no proporciona suficiente contexto, el modelo puede generar respuestas fuera del contexto o basadas en suposiciones erróneas.

Checklist accionable

1. Implemente un sistema de verificación temprana para detectar alucinaciones inmediatamente después de la generación.
2. Incluya instrucciones explícitas en los prompts para manejar incertidumbre y fallos.
3. Asegúrese de validar el resultado con conocimientos previos o consultas adicionales antes de su uso.
4. Mantenga un registro cuidadoso del contexto y las respuestas generadas por el modelo.
5. Implemente un sistema de fallback para manejar casos en los que el modelo no puede generar una respuesta confiable.

Siguientes pasos

• Fine-tuning: Ajuste adicional del modelo con ejemplos específicos de alucinaciones para mejorar su capacidad de detectar y prevenir estas situaciones.
• Mantenimiento continuo: Monitoree regularmente las alucinaciones y ajuste los prompts y sistemas de verificación según sea necesario.
• Seguridad en LLMs: Aprenda más sobre cómo proteger sus sistemas frente a otros tipos de amenazas, como la inyección de prompts.

Al implementar estas estrategias defensivas, puede mejorar significativamente la fiabilidad y seguridad de los sistemas basados en modelos LLMs.