我们非常希望客户能够审

阅并编辑大纲,这样我们才能确信我们涵盖了他们想要的内容。他们等待的时间越长,他们就越不可能这样做。流程Gg和Ggab是我最好的朋友。在一张纸上,我列出了提示变体的初始列表。在某些情况下,两提示之间的差异可能只有几词。在其他情况下,它们看起来完全不同。以下是一例子:正如你所见,我一开始非常简单地理解了需要做哪些事情,只需要很少的指导。对于其他变化,我使用了更复杂的提示策略:在第二张表中,我存储了已经订购并交付给客户的种不同真实商品的简要信息,以及最初为这些商品生成的大纲。

Vb内容订购单截图我们有意

将内容订购表保持简洁且结构化,但我们的提示仍然需要考虑各种各样的输入。下一步涉及使用nA的A。如果您不习惯编写代码,但可以 印度尼西亚电话号码 使用ak或Za等低代码或无代码工具,则可以通过这种方式访问​​nA的模型。无论哪种方式,它都比从aG窗口复制粘贴提示和输出容易得多,并且是进行大规模实际测试的唯一可行方法。使用ab笔记本中的yn程序,我向模型发送了一提示主要是G或Gub。这提示是通过用第二张表中的组输入之一替换第一张表中的提示变体中的变量来创建的——并重复此操作,直到我用所有提示和输入的组合提示了模型。

然后程序会自动将生成的大纲

保存到第三张表中。Ggab笔记本中的yn代码的屏幕截图这是我的代码的主要部分,我从两不同的表中获取文章输入和提示变体,并通过每提示变体运行每组输入。对于模型生成的每新大纲,我都会根据上面确定的改进来评估我 全部 100 关心的定量指标:与我们之前使用现有的快速流程为客户生成的大纲相比,它短多少?它是否包含我们不想看到的部分,例如案例研究或参考文献?跑了多久?我汇总了每提示变化的这些指标并比较了总体结果。我不能只依赖数字,所以我还手动检查了大纲,看看列表是否格式正确,是否有意义等等。

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