arXiv के अध्ययन में दिखा: प्रॉम्प्ट की भाषा, स्पष्टता और विनम्रता एआई हैलुसिनेशन को प्रभावित करती हैं. विविध शैली-प्रशिक्षण व साफ प्रॉम्प्ट से गलतियाँ घटती हैं.
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एक नए अध्ययन के मुताबिक, एआई की “हैलुसिनेशन्स” — यानी जवाब में गढ़े गए तथ्य, उद्धरण या स्रोत — अक्सर अनजाने में खुद उपयोगकर्ता ही провоцируют. 3 अक्टूबर को arXiv.org पर प्रकाशित शोध “Mind the Gap: Linguistic Divergence and Adaptation Strategies in Human-LLM Assistant vs. Human-Human Interactions” बताता है कि प्रॉम्प्ट की बनावट और शब्दों की चुस्ती सीधे इस बात को प्रभावित करती है कि मॉडल कब और कैसे काल्पनिक बातें जोड़ देता है.
शोधकर्ताओं ने 13,000 से अधिक मानव-मानव संवाद और 1,300 से थोड़े अधिक मानव-चैटबॉट बातचीत का विश्लेषण किया. निष्कर्ष यह रहा कि लोग एआई से बात करते समय अपनी लिखने की शैली बदल देते हैं: वाक्य छोटे हो जाते हैं, व्याकरण ढीला पड़ता है, लहजा तीखा होता है और शब्द भंडार सिमट जाता है. आशय भले वही रहे, शैली में स्पष्ट बदलाव आता है — लेखक इसे एक साफ-सुथरा “स्टाइल शिफ्ट” मानते हैं.
यही असंगति समस्या बनती है, क्योंकि बड़े भाषा मॉडल शिष्ट, सुव्यवस्थित पाठ पर प्रशिक्षित होते हैं. ऐसे में कटी-छँटी या लापरवाही से लिखी पंक्तियाँ द्वयर्थी लगती हैं और सिस्टम खाली जगहों को कल्पना से भर देता है. रोजमर्रा के बॉट अनुभव से यह मेल खाता है: स्वर या स्पष्टता में ज़रा-सी देर-बदल भी जवाब को दूसरी दिशा में मोड़ सकती है.
टीम ने कुछ उपाय परखे. एक तरीका था मॉडलों को बोलचाल की अधिक विविध शैलियों पर प्रशिक्षित करना — इससे उपयोगकर्ता मंशा को समझने की सटीकता 3% बढ़ी. दूसरा तरीका था प्रॉम्प्ट का स्वचालित पैराफ्रेज़, लेकिन इस दृष्टिकोण से गुणवत्ता घटी, क्योंकि भावनात्मक और संदर्भगत बारीकियाँ रास्ते में छूट गईं.
लेखकों का निष्कर्ष है कि यदि उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट को थोड़ा भरपूर, व्याकरणिक रूप से साफ और विनम्र रखें, तो मनगढ़ंत जवाबों की आशंका घटती है — और एआई से बातचीत सामान्य मानवीय संवाद के करीब आती है. अपनाने लायक एक छोटी-सी आदत, जो असर दिखाती है.