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「Prompt 优化」找到 240 条内容
按专题浏览 →匹配正文：真实性边界 这是 Prompt 实践经历题。场景、公司、基线、样本数、准确率、幻觉率、token 和延迟都必须来自候选人的真实实验。题库不提供可直接背诵的“优化成绩”。 回答框架 任务与失败定义：输入、输出、错误类型、主指标和线上约束。 初始基线：模型及版本、原 Prompt、解码参数、评测集和基线结果。 迭代过程：每轮只改变有限变量，例如指令分层、上下文、示例选择、结构化输出或校验。 因果验证：固定模型与数据做单变量对照，按切片报告质量、格式成功率、延迟和成本。 上线治理：…
匹配正文：一、结构化Prompt设计框架 我采用四层结构作为基础模板： 角色层：定义模型身份（如"资深数据分析师"），激活领域知识 任务层：明确输入、处理逻辑、输出目标，避免歧义 约束层：硬性规则（长度限制、禁用词）、软性偏好（风格、详略程度） 格式层：强制输出结构（JSON/Markdown/固定字段），便于下游解析 关键技巧：关键指令后置（近因效应）、敏感约束重复强调、使用分隔符区分上下文。 二、进阶策略：从静态到动态 场景 策略 示例 复杂推理 CoT/ToT "请逐步思考：①分…
匹配正文：…分布：失败case的分类占比 定性评估维度 可解释性：中间推理步骤是否清晰可追溯 鲁棒性：边界case、对抗输入的表现 可维护性：Prompt复杂度、模块化程度 用户体验：人工抽检满意度评分 实验设计方法 对照组设置 基线：当前线上版本或标准Few-shot Prompt 实验组：待优化的新Prompt（控制单一变量） 关键控制 固定模型版本、温度参数、工具集 使用相同测试集（建议分层抽样覆盖不同难度） 样本量需满足统计显著性（通常n≥100 per组） 分层评估 单步验证：…
学习内容与项目面试，在同一条路上。