О чём урок
В мире больших языковых моделей (LLM) таких как Claude, качество ответов напрямую зависит от качества входных данных, которые мы им предоставляем — так называемых промптов. Чтобы максимально эффективно использовать возможности Claude и постоянно улучшать его производительность для конкретных задач, необходим систематический подход к оценке и оптимизации промптов. Типовой рабочий процесс оценки промптов состоит из пяти ключевых шагов, которые позволяют объективно измерять и последовательно улучшать ваши запросы. 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.
Первый шаг в любом процессе оптимизации — это создание отправной точки. Начните с написания первоначального промпта, который вы хотите улучшить. Этот промпт будет служить вашей "базовой линией" для тестирования и дальнейших улучшений. Он должен быть достаточно простым, чтобы его можно было легко модифицировать, но при этом выполнять основную задачу, для которой он предназначен. Например, для ответа на вопрос пользователя, ваш начальный промпт может выглядеть так:
Здесь {question} — это переменная, куда будет подставляться конкретный вопрос пользователя. Этот базовый промпт станет основой для наших экспериментов и измерений.
После того как у вас есть базовый промпт, следующим шагом является создание оценочного набора данных. Этот набор данных содержит примеры входных данных, которые вы будете подавать в свой промпт. Поскольку наш пример промпта имеет только один вход (вопрос пользователя), нам нужна коллекция различных вопросов для тестирования. Важно, чтобы этот набор данных был репрезентативным для тех сценариев, в которых вы ожидаете использовать Claude. Он должен охватывать различные аспекты, сложности и потенциальные "краевые случаи" вашей задачи.
Вы можете собрать эти наборы данных вручную, используя реальные пользовательские запросы, или даже сгенерировать их с помощью самого Claude, если у вас есть четкие критерии. В реальных условиях оценочные наборы данных могут содержать десятки, сотни или даже тысячи различных записей.
- Как приготовить овсянку?
- Насколько далеко находится Луна?
- Каковы основные принципы…
План урока
- Типовой рабочий процесс оценки промптов
- Шаг 1: Разработка начального промпта
- Шаг 2: Создание оценочного набора данных
- Шаг 3: Прогон через Claude
- Шаг 4: Оценка с помощью грейдера
- Шаг 5: Изменение промпта и повторение процесса
- Заключение
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.