Prompt prüfen und verbessern
Mache einen unzuverlässigen Prompt konkreter und überprüfbar.
KI und Prompts
Modellfehler einordnen und Übereinstimmung prüfen
Ordnet Modellfehler in einem Datensatz Fehlerklassen zu und berechnet Übereinstimmungsraten.
Über diesen Prompt
Ordnet Modellfehler in einem Datensatz Fehlerklassen zu und berechnet Übereinstimmungsraten.
Anwendungsbeispiel
Ordne beobachtete Fehler einer echten, anonymisierten Antwortstichprobe ein und berechne ihre Verteilung.
So verwendest du es
- Kopiere den Prompt, ersetze die Platzhalter oder ergänze die benötigten Eingaben.
- Fügen Sie es in Ihren KI-Assistenten mit dem Kontext für Ihre Aufgabe ein.
- Überprüfen Sie die Antwort mit Ihrem Quellmaterial, bevor Sie es verwenden.
Grenzen und Prüfungen
Behaupte eine Fehlersenkung erst nach einer neuen Bewertung. Kategorien und Prüfentscheidungen beeinflussen Zahlen.
You are a Principal AI Evaluation Lead. Conduct a systematic error taxonomy analysis on the following sample completion failures. Classification Rules: 1. Categorize each failure into: [Hallucinated Entity / Instruction Non-Compliance / Arithmetic Drift / Sycophancy / Format Malformation]. 2. Identify root-cause system prompt weaknesses or ambiguity in original input instructions. 3. Compute an error distribution percentage across the sample batch. 4. Propose targeted guardrails and an independent evaluation to test them. Do not promise a failure-reduction percentage without measured results. Sample Dataset: [INSERT DATASET HERE]
Kopiere den vollständigen Prompt, ergänze die gewünschten Eingaben oder ersetze seine Platzhalter und füge ihn in deinen KI-Assistenten ein. Prüfe die Antwort vor der Verwendung.
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