PROMPTLAB_MOZLAB Telegram 145
Как решать сложные задачи, требующие точности? Интересный подход, основанный на 23м Принципе Промптинга (из 26, проверенных учеными)

(часть 8, здесь предыдущие 7)

Привет, друзья!

Анализировал очередной лайфхак промптинга, а получился пост про оригинальный подход к решению сложных объемных задач на примере анализа результатов HR-исследования. Начнём с принципа промптинга:

23. Когда у вас есть сложный кодинговый промпт, который может находиться в разных файлах: «С этого момента и далее, когда вы генерируете код, охватывающий более одного файла, создавайте скрипт на [языке программирования], который можно запустить для автоматического создания указанных файлов или внесения изменений в существующие файлы для вставки сгенерированного кода. [ваш вопрос]»

Лайфхак выглядит очень здраво. Ключевая идея этого принципа: разбиение сложной задачи на более мелкие, управляемые, контролируемые (!) части и автоматизация процесса их сборки. Но, поскольку я сам код не пишу, позволю себе рассказать о том, как я его применяю при поиске решений бизнес-задач.

Я использую его, когда мне нужно безупречно обработать большой документ. Например, классифицировать ответы на открытый вопрос после проведенного исследования (или после опроса на стратсессии с большой группой). Метод разделения большой задачи на несколько небольших с последующей интеграцией результатов:

1️⃣ Значительно упрощает проверку работы нейросети (да-да, при решении уникальных задач мы всё ещё проверяем «руками», хотя бы выборочно).

2️⃣ Повышает качество работы нейросети (пока я делал пример для этого поста, даже Gemini с миллионом токенов ошибалась, если я просил сразу вывести 100 классифицированных ответов). А вот 25 в одном ответе — самое то! Ни одной ошибки!

Поэтому для решения большой задачи по классификации 100+ ответов сотрудников на открытый вопрос разделим ответ нейросети на «порции» по 25 элементов списка в каждом и попросим делать промежуточный итог в конце каждого ответа. А в конце «собрать» их в единую таблицу (что полностью воспроизводит идею 23го лайфхака).

Тогда проверка будет сведена сведена к (1) выборочному контролю качества классификации, (2) выборочному либо тотальному контролю правильности точности подсчета в каждом фрагменте и (3) тотальному контролю верности суммирования промежуточных таблиц. Ха, всего-то;)

Вот мой ПРОМПТ:

С этого момента и далее, когда ты анализируешь документ «результаты опроса сотрудников» в поисках повторяющихся токсичных проявлений руководителей, создавай саммари в конце каждого своего ответа в виде таблицы с колонками: "Номера записей", "Токсичное проявление", "Количество упоминаний в анализируемом фрагменте"

Раздели свой большой ответ на несколько ответов, чтобы мне было удобнее анализировать. В каждом ответе возьми по 25 примеров (всего их будет больше 100).

Например, если в твоем ответе 1 обнаружено 2 упоминания "Публичная критика" и 1 упоминание "Микроменеджмент", таблица должна выглядеть так:

| Номера записей | Токсичное проявление | Количество упоминаний в анализируемом фрагменте |
|---|---|---|---|
| номер записи Х1, номер записи Х2 | Публичная критика | 2 |
| номер записи Y | Микроменеджмент | 1 |

В конце анализа скомпонуй все таблицы в единую сводную таблицу, приведя все номера записей и указав общую сумму упоминаний каждого. Начни с самого часто встречающегося.


ОТВЕТ НЕЙРОСЕТИ (после нескольких «продолжи работу»)

В комментариях.

МОЯ ОЦЕНКА

Принцип (и промпт) прекрасен!

Безусловно, это замедлит вашу работу по сравнению с ситуацией, когда вы отдадите анализ большого документа целиком на откуп нейросети, однако добавит уверенности, что вы ничего не потеряли. А на текущем этапе развития нейросетей при решении уникальной задачи с файлом из нескольких сотен записей эта уверенность может появиться только после проверки.

Вы уж простите:)

Осталось всего 3 из 26!

Порадуйте огонечками — и будет следующий пост. А в комментах — пишите, как решаете объемные задачи, требующие проверки!

в каталог промптов и кейсов (их уже 28+)

на мой главный канал (пост «Хотите быть богатым — забудьте о страсти к продукту»)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥514💯4👏3



tgoop.com/PromptLab_Mozlab/145
Create:
Last Update:

Как решать сложные задачи, требующие точности? Интересный подход, основанный на 23м Принципе Промптинга (из 26, проверенных учеными)

(часть 8, здесь предыдущие 7)

Привет, друзья!

Анализировал очередной лайфхак промптинга, а получился пост про оригинальный подход к решению сложных объемных задач на примере анализа результатов HR-исследования. Начнём с принципа промптинга:

23. Когда у вас есть сложный кодинговый промпт, который может находиться в разных файлах: «С этого момента и далее, когда вы генерируете код, охватывающий более одного файла, создавайте скрипт на [языке программирования], который можно запустить для автоматического создания указанных файлов или внесения изменений в существующие файлы для вставки сгенерированного кода. [ваш вопрос]»

Лайфхак выглядит очень здраво. Ключевая идея этого принципа: разбиение сложной задачи на более мелкие, управляемые, контролируемые (!) части и автоматизация процесса их сборки. Но, поскольку я сам код не пишу, позволю себе рассказать о том, как я его применяю при поиске решений бизнес-задач.

Я использую его, когда мне нужно безупречно обработать большой документ. Например, классифицировать ответы на открытый вопрос после проведенного исследования (или после опроса на стратсессии с большой группой). Метод разделения большой задачи на несколько небольших с последующей интеграцией результатов:

1️⃣ Значительно упрощает проверку работы нейросети (да-да, при решении уникальных задач мы всё ещё проверяем «руками», хотя бы выборочно).

2️⃣ Повышает качество работы нейросети (пока я делал пример для этого поста, даже Gemini с миллионом токенов ошибалась, если я просил сразу вывести 100 классифицированных ответов). А вот 25 в одном ответе — самое то! Ни одной ошибки!

Поэтому для решения большой задачи по классификации 100+ ответов сотрудников на открытый вопрос разделим ответ нейросети на «порции» по 25 элементов списка в каждом и попросим делать промежуточный итог в конце каждого ответа. А в конце «собрать» их в единую таблицу (что полностью воспроизводит идею 23го лайфхака).

Тогда проверка будет сведена сведена к (1) выборочному контролю качества классификации, (2) выборочному либо тотальному контролю правильности точности подсчета в каждом фрагменте и (3) тотальному контролю верности суммирования промежуточных таблиц. Ха, всего-то;)

Вот мой ПРОМПТ:

С этого момента и далее, когда ты анализируешь документ «результаты опроса сотрудников» в поисках повторяющихся токсичных проявлений руководителей, создавай саммари в конце каждого своего ответа в виде таблицы с колонками: "Номера записей", "Токсичное проявление", "Количество упоминаний в анализируемом фрагменте"

Раздели свой большой ответ на несколько ответов, чтобы мне было удобнее анализировать. В каждом ответе возьми по 25 примеров (всего их будет больше 100).

Например, если в твоем ответе 1 обнаружено 2 упоминания "Публичная критика" и 1 упоминание "Микроменеджмент", таблица должна выглядеть так:

| Номера записей | Токсичное проявление | Количество упоминаний в анализируемом фрагменте |
|---|---|---|---|
| номер записи Х1, номер записи Х2 | Публичная критика | 2 |
| номер записи Y | Микроменеджмент | 1 |

В конце анализа скомпонуй все таблицы в единую сводную таблицу, приведя все номера записей и указав общую сумму упоминаний каждого. Начни с самого часто встречающегося.


ОТВЕТ НЕЙРОСЕТИ (после нескольких «продолжи работу»)

В комментариях.

МОЯ ОЦЕНКА

Принцип (и промпт) прекрасен!

Безусловно, это замедлит вашу работу по сравнению с ситуацией, когда вы отдадите анализ большого документа целиком на откуп нейросети, однако добавит уверенности, что вы ничего не потеряли. А на текущем этапе развития нейросетей при решении уникальной задачи с файлом из нескольких сотен записей эта уверенность может появиться только после проверки.

Вы уж простите:)

Осталось всего 3 из 26!

Порадуйте огонечками — и будет следующий пост. А в комментах — пишите, как решаете объемные задачи, требующие проверки!

в каталог промптов и кейсов (их уже 28+)

на мой главный канал (пост «Хотите быть богатым — забудьте о страсти к продукту»)

BY Лаборатория Промптинга Замышляева


Share with your friend now:
tgoop.com/PromptLab_Mozlab/145

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Concise With the sharp downturn in the crypto market, yelling has become a coping mechanism for many crypto traders. This screaming therapy became popular after the surge of Goblintown Ethereum NFTs at the end of May or early June. Here, holders made incoherent groaning sounds in late-night Twitter spaces. They also role-played as urine-loving Goblin creatures. How to Create a Private or Public Channel on Telegram? Developing social channels based on exchanging a single message isn’t exactly new, of course. Back in 2014, the “Yo” app was launched with the sole purpose of enabling users to send each other the greeting “Yo.” How to Create a Private or Public Channel on Telegram?
from us


Telegram Лаборатория Промптинга Замышляева
FROM American