Paul Bumann Posted March 20 Share Posted March 20 Moin zusammen, um besser nachvollziehen zu können, welcher Prompt zu welcher smap geführt hat, würde ich gerne nach der Generierung einer smap den Prompt wieder einsehen können. Auf dem Weg könnte ich smaps, die ich mit demselben Prompt oder auch einem veränderten Prompt erstelle, besser vergleichen und mehr Rückschlüsse ziehen, worauf man als Creator bei smap-Prompting achten sollte. Gibt's dafür schon eine Möglichkeit, die ich nicht kenne? Falls nicht: Ich würd mir eine wünschen 🥹 2 Link to comment Share on other sites More sharing options...
Paul Bumann Posted March 20 Author Share Posted March 20 Zur Sicherheit erwähne ich schon mal @HK alias Holger 😉 1 Link to comment Share on other sites More sharing options...
HK alias Holger Posted March 20 Share Posted March 20 Es gibt die Historie. Dort sind schonmal alle prompts vorhanden. Ich denke das lässt sich erweitern, das diese Anforderung befriedigt werden kann. Fehlt ja eigentlich nur der smap Name und die Möglichkeit die smap zum prompt zu öffnen. Würde das ausreichen? 3 Link to comment Share on other sites More sharing options...
Bülent Erbas Posted March 20 Share Posted March 20 (edited) Aber vermutlich wird der gleiche Prompt nicht das gleiche Ergebnis ausgeben, richtig? Ich hatte eine ähnliche Frage aber aus einer anderen Ausgangssituation heraus. Edited March 20 by Bülent Erbas 2 Link to comment Share on other sites More sharing options...
HK alias Holger Posted March 20 Share Posted March 20 das stimmt. LLM's sind nicht deterministisch. D.h. der gleiche Prompt wird nicht immer zu gleichen Ergebnis führen, jedoch kann man die Qualität und Komplexität der Ausgabe durchaus mit dem Prompting beeinflussen. 3 Link to comment Share on other sites More sharing options...
Bülent Erbas Posted March 20 Share Posted March 20 Das schon.. cool wäre natürlich , sowie bei ChatGPT, Bezug auf das vorherige Ergebnis zu nehmen. Qualitative Bewertung durch "Daumen hoch" bzw "Daumen runter". 1 1 Link to comment Share on other sites More sharing options...
HK alias Holger Posted March 21 Share Posted March 21 Wenn der generierte Output wieder für das Training eines Modells verwendet werden würde, könnte man über eine Bewertung ein Model verbessern. Jedoch ist das hier ja nicht der Fall. Oder wofür sollte die Bewertung gut sein bzw. welchen Zweck soll diese erfüllen? 3 Link to comment Share on other sites More sharing options...
Bülent Erbas Posted March 21 Share Posted March 21 Genau für den Fall wie du es oben beschrieben hast. Der Output wird durch eine positive Bewertung wieder für das Training verwendet und verbessert so die Qualität. Da das hier leider nicht möglich ist, hat ein Bewertungssystem natürlich keine Relevanz. 1 Link to comment Share on other sites More sharing options...
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