Toward Epistemic Stability: Engineering Consistent Procedures for Industrial LLM Hallucination Reduction
यह शोध पत्र मॉडल के भार (weights) को संशोधित किए बिना औद्योगिक सेटिंग्स में एलएलएम (LLM) मतिभ्रम (hallucinations) को कम करने के लिए पांच प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग रणनीतियों को प्रस्तुत और मूल्यांकित करता है, जिसमें यह पाया गया कि एक एन्हांस्ड डेटा रजिस्ट्री (M4) ने प्रारंभिक परीक्षणों में पूर्ण निरंतरता प्राप्त की जबकि एक संशोधित डिकम्पोज्ड मॉडल-एग्नोस्टिक प्रॉम्प्टिंग (M2) ने बाद के सत्यापन में सबसे महत्वपूर्ण सुधार दिखाया।