面试官：prompt质量评估的10个核心维度

在AI产品经理面试中，经常会问到这个问题，在AI产品设计中，Prompt（指令/提示词）的质量直接影响模型的输出效果。以下是撰写和调Prompt的一些方法：一、Prompt撰写原则1. 明确性 (Clarity)   - 目标清晰：直接说明需求，避免模糊表述   - 示例：❌"写个文案" → ✅"写300字防晒霜电商文案，强调清爽不油腻"2. 结构化 (Structure)   - 逻辑分层：使用编号/分段组织内容   - 模板：     1) 角色设定：[如"你是个10年经验的数据科学家"]     2) 核心任务：[明确要求]     3) 输出格式：[指定Markdown/JSON等]3. 上下文 (Context)   - 必要背景：提供关键信息   - 示例：❌"总结会议" → ✅"总结周三14:00产品会结论，需包含技术可行性评估"4. 约束条件 (Constraints)   - 明确限制：     - 字数限制（如"200字内"）     - 风格要求（如"正式报告/口语化"）     - 避免内容（如"不使用专业术语"）5. 示例引导 (Example-driven)   - 提供输入输出范例：     输入："将'用户体验很重要'改写成营销话术"     输出："匠心打造指尖愉悦，每1像素都为舒适而生"[优化技巧]• 迭代测试：通过"假设-反馈"循环改进• 动词精准：使用"生成/对比/改写"等动作词• 格式标记：重要内容用「」或ALL CAPS #产品经理#  #牛客激励计划#  #产品每日一题#  #非技术面试记录# #牛客AI配图神器#

📍面试公司：杭州新中大科技👜面试岗位：前端日常实习📖面试问题：一面:1.自我介绍2.项目怎么做的3.flex:1是什么意思4.防抖节流5.变量类型6.null和undefined的区别7.typeof undefined和null8.对闭包的了解9.深拷贝怎么做10.对于...的理解11.es6的箭头函数12.react的jsx语法的作用与意义13.react的生命周期14.虚拟dom的工作原理以及渲染过程15.state和props的区别16.useSelecter和useReabase二面:吹水，面试官介绍公司🙌面试体验：还不错

1. 核心影响因素- 任务类型：- 简单任务（如文本分类）：可能需数百到数千条标注数据。- 复杂任务（如对话生成、阅读理解）：通常需数万条甚至更多数据，尤其需多样性和高质量样本。- 模型规模：- 大参数量模型（如GPT-3、PaLM）可能需更多数据防止过拟合，但通过策略（如参数冻结）可降低需求。- 较小模型（如BERT-base）可能在较少数据下表现良好。核心是数据质量：- 高质量、标注精准、多样化的数据可显著减少需求量。- 低质量数据可能导致模型性能瓶颈，需额外清洗或增补。领域差异：- 若预训练数据与目标领域差异大（如通用→医疗），需更多领域数据调整模型分布。- 训练策略：- 正则化技术（早停、Dropout、数据增强）可缓解小数据过拟合。- 迁移学习技巧（如Adapter、LoRA）可减少可训练参数量，降低数据需求。经验可参考范围- 常规任务（分类/标注）：- 小模型（如BERT）：1k-10k样本。- 大模型（如GPT-3.5）：可能需10k-50k样本（结合领域适配策略）。- 生成任务（对话/摘要）：- 通常需5k-100k+样本，依赖生成质量要求。- 领域适配：- 若领域差异大，需额外增加20%-50%数据量。产品经理的权衡维度- 业务目标：- 若需快速验证MVP，可接受小数据+低精度（如数百样本），后续迭代优化。- 若追求高精度（如医疗、金融场景），需预留足够标注预算。- 资源限制：- 标注成本：若数据获取昂贵，需优先优化数据质量或采用主动学习。- 算力与时间：大数据量需更高训练成本，需权衡ROI。- 替代方案：- Prompt Engineering：用少量样本设计提示词，可能无需微调。- Few-shot Learning：结合模型原生能力减少数据依赖。 #牛客激励计划#  #聊聊我眼中的AI#   #数据人的面试交流地#  #AI了，我在打一种很新的工#  #面试被问期望薪资时该如何回答#  #面试题刺客退退退#  #大家都开始春招面试了吗#  #24届软开秋招面试经验大赏# #牛客AI配图神器#

和码没关系的非科班艰难转码……其实自己能力离大厂还有很大差距，基础很差，八股准备得都不算充分，项目也是烂大街。算法只刷了一半hot而且最近还因为改简历有一段时间没刷，但还是抱着学习和必挂的心态做了尝试。全程基本都是面试官在引导我和换问题（感觉正常下来说的话比我还多。。），但好多我还是不会，甚至都不知道在问什么。手撕题20min：1.二叉树的最大宽度2.lc原题没做过，想到用层序遍历但很不熟，没做出来版本号的排序，lc比较版本号稍微变了一下，这题其实做过，但时间不够也没做出来面试官让讲思路其实到这里面试已经结束了，估计已经凉了后面面试官开始放飞自我了项目和八股拷打先介绍项目1.订单支付的流程是怎...