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



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 Mozlab


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

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

A new window will come up. Enter your channel name and bio. (See the character limits above.) Click “Create.” Telegram iOS app: In the “Chats” tab, click the new message icon in the right upper corner. Select “New Channel.” “[The defendant] could not shift his criminal liability,” Hui said. Add the logo from your device. Adjust the visible area of your image. Congratulations! Now your Telegram channel has a face Click “Save”.! "Doxxing content is forbidden on Telegram and our moderators routinely remove such content from around the world," said a spokesman for the messaging app, Remi Vaughn.
from us


Telegram Лаборатория Промптинга Mozlab
FROM American