О чём урок
В мире больших языковых моделей (LLM), таких как Claude, качество ответов напрямую зависит от качества входных данных — так называемых промптов. Чтобы максимально эффективно использовать возможности Claude, особенно в таких мощных средах, как Amazon Bedrock, крайне важно иметь систематический подход к оценке и улучшению ваших промптов. Типовой рабочий процесс оценки промптов представляет собой структурированный метод для объективного измерения и постоянного совершенствования ваших запросов к модели. Хотя существует множество различных способов организации этих рабочих процессов и доступных инструментов, понимание основного процесса поможет вам начать с малого и масштабировать свои усилия по мере необходимости. Цель оценки промптов — перейти от субъективного ощущения "хорошего" или "плохого" ответа к измеримым, объективным метрикам. Это позволяет вам принимать обоснованные решения о том, какие изменения в промпте действительно приводят к улучшению производительности модели. Весь процесс является итеративным: вы создаете промпт, оцениваете его, вносите изменения и повторяете цикл, пока не достигнете желаемого уровня качества. Первый шаг в любом процессе оценки — это создание отправной точки, базового промпта, который вы хотите улучшить. Этот начальный промпт послужит эталоном, с которым вы будете сравнивать все последующие итерации. Для нашего примера мы используем простую структуру: prompt = f"""Please answer the user's question:{question}""" Этот простой промпт просит Claude ответить на вопрос пользователя. Пока мы не оценим его с помощью объективной методологии, мы не сможем узнать, насколько он эффективен. Ваш оценочный датасет (dataset) содержит примеры входных данных, которые вы будете подавать в свой промпт. Поскольку наш промпт имеет только один вход (вопрос пользователя), нам нужна коллекция различных вопросов для тестирования. Этот датасет будет объединен с вашим промптом для создания полных запросов к Claude. Вы можете собрать эти датасеты вручную или сгенерировать их с помощью Claude. В реальных условиях оценки у вас могут быть десятки, сотни или даже тысячи различных записей, но для этого примера мы начнем всего с трех вопросов: Как приготовить овсянку?
План урока
- Типовой рабочий процесс оценки промптов
- Основы оценки промптов
- Шаг 1: Создание базового промпта
- Шаг 2: Формирование оценочного набора данных
- Шаг 3: Прогон через Claude
- Шаг 4: Оценка ответов с помощью "Грейдера"
- Шаг 5: Итерация и улучшение промпта
- Сравнение и объективная метрика
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.