Systematisches Optimierungsprogramm
Die Future AGI-Plattform bietet einen vollständigen Workflow zur Optimierung von Stichworten:
- Vergleichstest mit mehreren Versionen: in
ExperimentDie Schnittstelle setzt 3-5 Schlagwortvarianten gleichzeitig ein, und das System führt automatisch parallele Tests durch und erstellt einen Vergleichsbericht mit den Dimensionen Antwortqualität/Stabilität/Kosten. - Iteration auf der Grundlage der BewertungDie in der Plattform integrierte
EvaluateDas Modul unterstützt die Definition von Bewertungskriterien in natürlicher Sprache (z. B. "Die Antworten müssen mindestens 3 unterstützende Datenpunkte enthalten"), wobei nach jeder Änderung automatisch quantitative Punkte vergeben werden. - Empfindliche Wortfilterung::
ProtectDie Funktion erkennt mehrdeutige Ausdrücke oder potenziell schädliche Anweisungen in Stichwörtern, um eine Verzerrung des Modells aufgrund von Eingaben schlechter Qualität zu vermeiden.
bestes Verfahren
Es wird ein "dreistufiger Optimierungsansatz" empfohlen: zunächst durch dieDatasetModul, um 100+ Testfälle zu generieren, und verwenden Sie dann das自动优化Die Funktionalität wird grundsätzlich optimiert und schließlich für die 101 wichtigsten TP3T-Fehler manuell feinabgestimmt. Die Daten der Plattform zeigen, dass die Methode die Ausgabequalität im Durchschnitt um 381 TP3T verbessert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFuture AGI: Beobachtungs- und Bewertungsplattform für KI-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man das Design von Schlagwörtern für LLM-Anwendungen optimieren, um die Ausgabequalität zu verbessern?
