Формулировка вопросов к LLM
Формулировка вопросов к LLM
Закрытые вопросы с заложенной позицией снижают качество ответов LLM из-за эффекта подхалимства. Открытые вопросы без предварительного навязывания мнения дают более надежные результаты. Понимание этого базового ограничения помогает формировать реалистичные ожидания от работы с языковыми моделями и избегать разочарований.
Связи
- Генерация релевантных вопросов через LLM и реальные диалоги — Оба о формулировке вопросов для LLM: открытые вопросы дают лучшие результаты
- Рефлексия через перечитывание прошлых записей — Оба о преодолении когнитивных искажений через осознанный подход к формулировкам
- Выбор подхода зависит от зрелости продукта — Оба о том, как контекст влияет на выбор оптимальной формулировки/подхода
Источник: Telegram, 2024-08-02
Связанные заметки
Детерминированные vs вероятностные системы
#AI#decision-making#systems-thinking
Мышление экосистемой для AI-фаундеров
#AI#ecosystem#startups
Портфельный подход для фаундера через AI
#AI#startups#risk-management
Стратегии выживания в условиях AI-пузыря
#startups#fundraising#risk-management
Выбор между AI workflow и AI agent как ключевое решение
#AI#product-management#systems-thinking
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний