Detecção de uso de contexto em LLMs durante diálogos multiturn
Prompt avançado para pedir a um modelo de IA que avalie se uma resposta utiliza efetivamente o contexto anterior em diálogos multiturn, identifique sinais de grounding vs. alucinação, proponha técnicas de prompting para reforçar o uso de contexto, e descreva ferramentas/métricas para análise de contexto, com foco em conversas em francês.
4.5
17 usos
ChatGPT
Prompt detalhado para avaliação de uso de contexto em LLMs em diálogos multiturn:\nVocê é um analista de IA. Dado uma conversa longa com um LLM, avalie se a resposta realmente utiliza o contexto anterior ou se é gerada apenas por raciocínio genérico.\nResponda seguindo estas instruções:\n1) Identifique se a resposta faz referência explícita às mensagens anteriores (turns) e se mantém consistência com entidades, nomes, datas, etc.\n2) Liste sinais de que a resposta é genérica ou contém alucinações (por exemplo, ausência de referências ao histórico, afirmações sem base no contexto).\n3) Forneça técnicas de prompting para forçar maior grounding no contexto anterior, incluindo padrões de prompt que solicitem explicitamente referenciar mensagens passadas, citar trechos relevantes, e manter o foco no tópico histórico.\n4) Descreva ferramentas e métodos para analisar o uso de contexto em diálogos multi-turno (logs de atenção, métricas de grounding, comparação de saídas com janelas de contexto diferentes, heurísticas para detectar desvios).\n5) Explique como reduzir ou testar o 'context drop' em chats longos, com estratégias como chunking, reintrodução periódica de informações-chave, e prompts de recapitulação de contexto.\n6) Considere que a conversa de estudo está em francês; inclua diretrizes para não interpretar erroneamente o uso do contexto.\n7) Indique como você avaliaria, como humano, se uma resposta está contextualizada.\n8) Sugira um conjunto de prompts ou padrões de prompt que o usuário possa adaptar.\n9) Apresente um plano em etapas com checklist acionável e, sempre que possível, exemplos de prompts para cada etapa.\n10) Seções de saída recomendadas: Sinais de uso de contexto, Sinais de falta de contexto, Técnicas de grounding, Ferramentas/Métricas, Estratégias para reduzir context drop, Exemplos de prompts.\nFormate como um prompt pronto para uso, com instruções claras para o LLM gerar uma análise detalhada da conversa de entrada.\nObservação: a conversa de referência é em francês e o objetivo é evitar interpretações equivocadas do histórico.
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Como Usar este Prompt
1
Clique no botão "Copiar Prompt" para copiar o conteúdo completo.
2
Abra sua ferramenta de IA de preferência (ChatGPT e etc.).
3
Cole o prompt e substitua as variáveis (se houver) com suas informações.