怎么实现表征工程并强化模型的“事实性”“诚信性”

怎么实现表征工程并强化模型的“事实性”“诚信性”

要通过少样本实现表征工程并强化模型的“事实性”“诚信性”（即优先输出准确内容、未知时诚实承认），核心是用少量但极具代表性的正负样本，锚定“事实回答”与“诚信回应”的关键表征特征，通过对比学习让模型快速区分“正确模式”与“幻觉模式”。

一、少样本场景下正负样本的构建原则：聚焦“典型性”与“对比性”

少样本的核心是“用最少的样本覆盖最关键的模式”，因此正负样本需满足：明确区分“事实/诚信”与“幻觉/编造”的核心差异，且样本需具有“领域代表性”（覆盖模型易出错的典型场景）。

1. 正样本：锚定“事实准确”与“诚信承认无知”的双重模式

正样本需包含两类核心案例，分别对应“知道时准确回答”和“不知道时诚实回应”，且每个案例需突出“可迁移的关键特征”（让模型能举一反三）。

• 类型1：事实准确的回答（知道时）
  核心特征：包含“明确事实+简洁依据”（无需冗余，但需体现“知识来源的可靠性”）。
  示例（历史领域）：
  问题：“中国第一个统一王朝是哪个？”
  正样本回答：“答案：秦朝（依据：历史记载，公元前221年秦始皇统一六国建立秦朝）”

  示例（科学领域）：
  问题：“地球围绕什么天体公转？”
  正样本回答：“答案：太阳（依据：天文学共识，地球是太阳系行星，绕太阳公转）”

• 类型2：诚信承认无知（不知道时）