Playbook do Inżynierii i Oceny Promptów

Projektuj instrukcje stabilne, bezpieczne i powtarzalne w roznych modelach.

Oceniaj jakość za pomocą automatycznych i ludzkich sygnałów, a następnie iteruj poprzez eksperymenty.

Instrukcja + Wielokrotne Przykłady

Nasycenie myślowe (ukryte)

Zbiory złotych przykładów: tworzenie zestawu pytań i odpowiedzi z wieloma poprawnymi odpowiedziami; włącz przypadki brzegowe i pułapki bezpieczeństwa.

demo na żywo · powiązana symulacja● LIVE

Warianty promptów (zamiana kolejności, nagłówki, jasne ograniczenia) oceniane o

Wyjściowe struktury (JSON/YAML) walidowane schematami, aby złapać przesunięcie formatu wczesniej.

Testowanie negatywne: napisy do wybrania z więzienia, wprowadzanie promptów, zamieszane instrukcje, aby zapewnić odmowę.

Często zadawane pytania

Jakie strategie można wykorzystać do monitorowania przesunięcia modelu i ostrzeżeń dotyczące regresji?

Monitoruj przesunięcie modelu i ostrzeżenia dotyczące regresji

Jak powinienem regularnie przeglądać elementy o niskich ocenach w zestawie danych ewaluacji polecenia?

Dobrze podzielony przegląd elementów o niskich ocenach codziennie

Jak często powinienem odświeżać 'złote zestawy' – zcuratywane paradygmaty pytań i odpowiedzi używane do ewaluacji?

Określone odświeżanie złotych zestawów

Jakie kroki powinny być podjęte do zarządzania informacjami osobistymi, takimi jak obracanie tajemnic i przeglądanie dzienników dla informacji osobistych identyfikujących (PII)?

Obracanie tajemnic i przeglądanie dzienników dla PII

Wypróbuj na żywo

Wszystko powyżej działa bezpośrednio w Twojej przeglądarce — otwórz Gradient Descent Visualiser i zmieniaj parametry podczas działania. Nic nie jest instalowane ani przesyłane na serwer, cały model działa w jednej karcie.

▶ Otwórz symulację Gradient Descent Visualiser

Playbook do Inżynierii i Oceny Promptów | Wiedza z Domeny ML