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「Prompt 设计」找到 352 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…报告precision、recall和误杀高质量样本的比例，并按语言、来源和长度切片。规则可能精确但漏长尾，LLM可能召回更高却受prompt和模型版本漂移。不能只看模型给自己的质量分。 常见级联是先做低风险确定性规范化与去重，再用规则或轻量分类器过滤明显样本，把不确定语义案例交给LLM，最后对高风险删除进行人工复核。各层都应保留原因码和原文引用，支持回滚。规则先删掉多少数据完全由当前语料决定，不设固定比例。 LLM清洗还要防提示注入、内容泄露和输出不稳定。如果文本包含指令，…
匹配口述回答：…。自一致性只说明多个采样同意，不等于事实正确。解码参数、验证器和工具执行应按任务选择，代码用测试，数学用可检查计算，不能靠一条统一prompt解决。 外部增强方面，RAG能把回答连接到可更新语料，但仍可能召回错误、忽略证据或错误引用。工具调用可以把搜索、计算和数据库查询交给外部系统，同时新增权限与注入风险。检索质量、证据支持率、答案忠实度和拒答都需单独评测。 我的实验会先建立无增强基线，再分别加入数据改进、偏好优化、推理提示、检索或工具，每次只改变有限变量。按事实、推理、帮助…
匹配正文：…围、时间、来源和权限；对文档做版本与哈希记录，对用户输入做注入和敏感数据检测。 检索与生成层：保留query、召回结果、重排分数、prompt、模型版本和工具调用trace。要求关键事实能回指证据；高风险计算交给确定性程序或受控API，结构化输出用schema约束。 验证层：业务规则、单元测试、代码执行、数据库校验或独立模型可以提供信号，但验证器也要有独立测试集。Self-Consistency的答案一致度只能作为不确定性特征之一，不是经过校准的正确概率；不能自创“输入置信度…
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