arXiv:2310.07019 95 1 окт. 2023 г. PRO

Прецедентное право: использование прецедентов для согласования принятия решений для людей и ИИ

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ

Обоснование решений на основе конкретных примеров-прецедентов значительно повышает точность и согласованность ответов LLM по сравнению с использованием абстрактных правил.

Адаптировать под запрос

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс

YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ

⚡ Оплатить через Tribute

Telegram Stars • Моментальный доступ

Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

Выберите модель ИИ:

Ваш запрос:

0 / 2000

~0.5-2 N-токенов ~10-30с

~0.3-1 N-токенов ~5-15с

95

ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО

Прецедентное право: использование прецедентов для согласован...

Возможности

Классификация информации и тегирование 95%

Улучшение промптов 90%

Модерация контента 85%

Область

Наука и исследования 90%

IT и разработка ПО 80%

Медиа, журналистика и SMM 75%

Паттерн

Few-Shot 95%

КОМУ ПОЛЕЗНО

Модератор контента

Повышает точность и согласованность решений LLM при классификации контента (например, токсичности) на 20-32% за счет предоставления модели конкретных примеров 'токсично/нетоксично' вместо абстрактных правил, что снижает количество ошибок и апелляций.

SMM-менеджер

Создает вовлекающие посты в заданном стиле, используя LLM, путем демонстрации 2-5 пар 'исходный текст -> желаемый стиль', что позволяет генерировать контент, который лучше соответствует бренду и увеличивает вовлеченность аудитории.

Специалист поддержки клиентов

Формулирует эмпатичные и клиентоориентированные ответы, обучая LLM на примерах 'формальный ответ -> эмпатичный ответ', что улучшает удовлетворенность клиентов и снижает количество повторных обращений.

Копирайтер

Генерирует тексты в специфическом тоне или формате (например, 'сухой текст -> живой, вовлекающий пост') путем предоставления LLM нескольких примеров желаемого преобразования, что сокращает время на редактуру и повышает качество контента.

Аналитик данных

Классифицирует неструктурированные текстовые данные (например, отзывы клиентов) по заданным категориям с высокой точностью, используя LLM и предоставляя ей примеры размеченных данных, что ускоряет процесс анализа и выявления инсайтов.

Разработчик промптов

Оптимизирует промпты для LLM, переходя от абстрактных инструкций к конкретным примерам-прецедентам, что значительно повышает эффективность и надежность ответов модели в различных задачах.

Юрист/Правовед

Использует LLM для анализа юридических документов и прецедентов, обучая модель на конкретных судебных решениях для выявления аналогий и прогнозирования исходов, что повышает скорость и точность юридического анализа.

HR-специалист

Оценивает резюме или ответы кандидатов на соответствие корпоративной культуре или требованиям вакансии, предоставляя LLM примеры 'подходящих/неподходящих' профилей, что стандартизирует и ускоряет процесс отбора.