Сегодня выступал в Екатеринбурге на HR-форуме БигФиш.
Час рассказывал и показывал про нейросети. Один из вопросов особенно понравился:
«Что сделать, чтобы было проще оценивать качество ответа нейросети?»
У меня есть пять любимых способов. Конечно, они не заменят основного правила: «разбираться в теме, по которой работаешь с нейросетью», но каждый из них серьезно сэкономит ваши ресурсы при оценке.
Мне очень помогает добавлять в шаблон ответа следующие детали (на примере генерации идей):
1. Добавить шаги
Дай три конкретных шага, которые позволят реализовать эту идею/это сделать.
2. Добавить объяснение пользы
Подробно объясни, почему этот способ сработает и как поможет
3. Спроси про затраты времени
Напиши, сколько времени (в неделю или разово) потребуется человеку, в среднем, чтобы это сделать
4. Попроси оценить по параметрам
К каждой идее допиши оценку Реалистичности (какова вероятность, что это удастся реализовать по шкале от 1 (минимум) до 5 (максимум) и Вероятности успеха (если способ удастся реализовать, насколько вероятно, что он сработает, …)
5. Обоснование оценки из п.4*
Обоснуй каждую оценку, объясни, на чем строятся твои рассуждения
* — коллеги в комментариях написали, что по их опыту лучше начинать с п.5 и вначале просить обоснование, а потом оценку из п.4. Готов согласиться. А еще — это лучшее подтверждение того, что ни один подход к промптингу не является идеальным,
Как-то так:)
И как это работает?
Общая идея в том, что чем больше деталей и конкретики есть в предлагаемых нейросетью идеях — тем проще и быстрее отличить адекватные от не очень. У меня железно работает. Попробуйте!
PS: Привет, Екатеринбург!!! Какие же приятные и вдумчивые люди встретились мне на конфе.
PPS: Ставьте лайк, если узнали себя;)