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使用功能测试掌握提示工程：可靠LLM输出的系统指南
如何使用由输入/输出数据固定装置组成的算法测试的系统方法进行及时评估，可以使复杂AI任务的及时工程更加可靠。邮政及时及时使用功能测试的帖子促进工程：可靠的LLM输出的系统指南首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学为大型语言模型创建有效的提示通常是从一个简单的任务开始的……但是并非总是如此。最初，遵循基本的最佳实践似乎足够了：采用专家的角色，写清晰的说明，需要特定的响应格式，并包括一些相关示例。但是，随着需求的增加，矛盾的出现，甚至微小的修改都会引起意外的失败。在一个及时版本中完美工作的功能突然突然破裂了。
如果您曾经感到被困在一个无休止的反复试验中，请调整一个规则，只是看到另一个失败，您并不孤单！现实情况是，传统的迅速优化显然缺少一种结构化的，更科学的方法，这将有助于确保可靠性。
这就是及时工程功能测试的出现！这种方法受到实验科学方法的启发，利用了多次迭代和算法评分的自动输入输出测试，以将及时工程变成可测量的数据驱动过程。
不再猜测。不再是乏味的手动验证。只是精确且可重复的结果，使您能够有效，自信地进行微调。
在本文中，我们将探讨一种掌握及时工程的系统方法，该方法可以确保您的LLM输出即使对于最复杂的AI任务也将是有效且可靠的。
llm在提示优化中平衡精度和一致性
在提示中添加一大批规则可以引入规则之间的部分矛盾，并导致意外行为。当遵循从一般规则开始的模式并使用多个例外或特定矛盾用例遵循它时，尤其如此。添加特定的规则和例外可能会导致与主要指令以及彼此之间的冲突。