Audit d’amélioration de prompt
Rendre un prompt peu fiable plus précis et plus facile à tester.
IA et rédaction de prompts
Classification des erreurs de modèle et accord des évaluateurs
Classer les échecs d’un modèle dans un jeu de données et calculer les taux d’accord entre évaluations.
À propos de ce prompt
Classer les échecs d’un modèle dans un jeu de données et calculer les taux d’accord entre évaluations.
Exemple de cas d'utilisation
Classez les erreurs observées dans un échantillon réel de réponses sans données identifiantes et calculez leur distribution dans cet échantillon.
Comment l'utiliser
- Copiez le prompt et remplacez ses champs à compléter ou fournissez les informations demandées.
- Collez-le dans votre assistant IA avec le contexte de la tâche.
- Examinez la réponse en fonction de votre source avant de l'utiliser.
Limitations et contrôles
N’annoncez pas de réduction d’erreurs sans nouvelle évaluation. Les catégories et les décisions de revue influencent les comptes.
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]
Copiez le prompt complet, ajoutez les informations demandées ou remplacez les champs à compléter, puis collez-le dans votre assistant IA. Vérifiez la réponse avant de l’utiliser.
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