# Gerçeklik

LLM'ler kulağa tutarlı ve inandırıcı gelen ancak bazen uydurulabilen yanıtlar üretme eğilimindedir. Yönlendirmelerin iyileştirilmesi, modelin daha doğru/gerçeğe dayalı yanıtlar üretecek şekilde geliştirilmesine yardımcı olabilir ve tutarsız ve uydurulmuş yanıtlar üretme olasılığını azaltabilir.

Bazı çözümler şunları içerebilir:
- modelin uydurma metin üretme olasılığını azaltmak için bağlamın bir parçası olarak temel gerçeği (ör. ilgili makale paragrafı veya Wikipedia girişi) sağlayın.
- modeli, olasılık parametrelerini azaltarak ve cevabı bilmediğini kabul etmesini söyleyerek (örneğin, "Bilmiyorum") daha az çeşitli yanıtlar üretecek şekilde yapılandırın.
- bilgi isteminde, bilebileceği ve bilmediği soru ve yanıt örneklerinin bir kombinasyonunu sağlayın

Basit bir örneğe bakalım:

*Bilgi istemi:*
```
S: Atom nedir?
C: Atom, her şeyi oluşturan küçük bir parçacıktır. 

S: Alvan Muntz kimdir?
C: ? 

S: Kozar-09 nedir?
C: ?

Q: Mars'ın kaç uydusu var?
C: İki, Phobos ve Deimos. 

S: Neto Beto Roberto kimdir? 
```

*Çıktı:*
```
C: ?
```

Bu örnekte modelin doğru olması için "Neto Beto Roberto" adını ben uydurdum. Soruyu biraz değiştirmeye çalışın ve çalışıp çalışamayacağınıza bakın. Şimdiye kadar öğrendiklerinize dayanarak bunu daha da geliştirmenin farklı yolları vardır.