最近大型語言模型和提示工程的進展,讓自訂聊天機器人變得更容易,不再需要程式設計技能。不過,進行大規模的提示評估仍然很具挑戰性。我們的研究確定了五個關鍵挑戰,並提出了一個以特徵為導向的提示評估工作流程,特別針對文本摘要,強調根據摘要特徵來評估提示,而非僅依賴傳統指標。為了支持這個流程,我們推出了Awesum,一個視覺分析系統,幫助用戶識別最佳提示改進。我們的測試顯示,Awesum能有效幫助非技術用戶進行系統性評估,並可應用於其他自然語言生成任務。未來建議專注於大型語言模型的特徵導向評估。
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