tgoop.com/PromptLab_Mozlab/90
Last Update:
Самообучение нейросети: самый простой подход
Очень интересную возможность самообучения нейросети сегодня реализовал с Claude.
Предыстория
Я анализировал довольно сложный 90-страничный документ — результаты исследования климата в команде. Искал в нем полезные инсайты. В промпте, в частности, были высокие требования к детализации ответа (подробный ПРОМПТ в первом комментарии). Я недавно писал о большом преимуществе ответов с высокой детализацией компонентов для оценки качества и релевантности ответа и стараюсь часто использовать такие элементы в промпте.
Я уже знаю, что, в отличие от ChatGPT-4, Claude быстро «утомляется», и если у него просить сразу много выводов, их конкретика и детализация линейно снижается от первого к, например, двадцатому. Поэтому некоторое время назад я придумал промпт-стратегию «сначала попроси длинный список (15-25 элементов), а потом запрашивай нужную детализацию последовательно для каждой следующей пятерки ответов». Стратегия работает стабильно. Сработала и в этот раз. Но я сделал и кое-что новое…
Что я сделал по-другому в этот раз?
В этот раз в каждый следующий промпт (для выводов 6-10, 11-15 и тп) я добавлял фразу: «Очень хорошо, ты сделал гораздо лучше и конкретнее. Продолжай работу для выводов с 6 по 10, но перед этим проанализируй свой предыдущий ответ и постарайся улучшить текущий, еще увеличив уровень конкретики в разделе рекомендации».
Что получилось?
Я увидел плавное повышение уровня конкретики рекомендаций в каждом ответе. Я раньше не сталкивался с таким (но я и не просил каждый раз улучшать, просто просил «сохрани такой же уровень конкретики, как в выводах 1-5»). Мне очень понравился этот эффект…
… и я совсем обнаглел и распоясался…
… и решил пойти по второму кругу, отталкиваясь от уже-почти совершенного ответа по последней пятерке выводов. Я попросил улучшить первые выводы, (которые нейросеть и так сформулировала адекватно (с 1 по 5)) — и запросил ещё повысить уровень конкретики.
Результаты удивили (как говорится)
Ха, после второго круга детализация и конкретика рекомендаций превзошла всякие ожидания. при этом ответы оставались адекватными. Только представьте себе, по каждому из выводов нейросеть дала аж 7 буллитов рекомендаций внутри каждого ответа!
Вывод
Так что если вам будут нужны ответы по-настоящему высокого качества в плане деталей и конкретики, попробуйте запустить такое самообучение. Думаю, результат будет стоить 20-30 минут, которые вы в это инвестируете;);)
PS: Генерализованный промпт здесь, в первом комментарии. Результаты и исходный документ показать не могу, тк клиентский проект.
А как вы повышаете качество ответов нейросети? Делитесь вашими подходами в комментариях!
в каталог кейсов
BY Лаборатория Промптинга Замышляева
Share with your friend now:
tgoop.com/PromptLab_Mozlab/90