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大模型怎样工作·练习·18 分钟
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让表达变化,关键事实保持不动

用同一组候选分布比较稳定、发散和分阶段生成,并记录不可变事实。

L050
为什么现在学

现在把“概率生成”用于一次具体操作,检查你能否独立做出并修正结果。

本课会用什么
  • 按本课练习说明准备真实材料
  • 保留练习与复盘记录

有效的采样实验会固定输入与验收标准,再观察采样策略怎样影响稳定性、覆盖和错误。

这一课的结果

能提交一份带任务目标、采样选择、事实锁定和对照结果的解码策略卡。

核心概念

先把关键判断说清楚

01

先定义不可变项

人名、金额、来源和结构等不能随采样变化的内容,应在生成前锁定并在生成后校验。

02

同样本对照

使用相同输入多次运行不同策略,记录差异,而不是凭一条顺眼结果判断。

03

分阶段解码

可先发散生成候选,再用低随机或规则筛选与收口,把创造和验收拆开。

04

失败要归因

区分采样导致的表达变化、上下文缺失导致的事实错误和格式约束失效。

案例拆解

客服事实锁定,语气允许变化

客服希望同一退款结论能生成不同语气的回复,但金额、日期和政策条款不能改变。

  1. 01

    锁定退款金额、到账日期和政策编号

  2. 02

    在措辞阶段允许多个候选

  3. 03

    逐条校验锁定字段,再由坐席选择合适版本

案例结果

系统获得表达多样性,却不会把创造性扩散到业务事实。

提交前练习

现在轮到你

选择一个既要稳定事实又要提供表达变化的任务,完成解码策略实验。

完成本课需要:完成以下内容用于本课收口。

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参考答案

任务为退款通知;语气和句式可变化,金额680元、3至5个工作日和政策编号R-12锁定;先生成三版候选再低随机收口;每种策略运行五次,比较事实一致、重复度与人工采用。

评分标准

  • 可变与不可变内容分开
  • 对照保持输入和标准一致
  • 结论来自多次记录而非单个样本

本课收口 · 学习证据

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