Wprowadzenie
Modele językowe to zaawansowane narzędzia do tworzenia aplikacji generacyjnych sztucznej inteligencji, ale model podstawowy na własną rękę może nie spełniać wszystkich wymagań. Jakość, dokładność i spójność odpowiedzi generowanych przez model zależą od sposobu jego konfigurowania i rozszerzania.
Wyobraź sobie, że jesteś deweloperem pracującym w biurze podróży. Tworzysz aplikację do czatu, aby pomóc klientom w rozwiązywaniu problemów związanych z podróżami. Model podstawowy zapewnia przyzwoite odpowiedzi, ale Twój zespół ma określone potrzeby: odpowiedzi powinny postępować zgodnie z tonem głosu firmy, zawierać dokładne informacje o katalogu hotelowym i zachować spójny format między interakcjami. Jak sprawić, aby model działał na tym poziomie?
Istnieje kilka strategii uzupełniających, których można użyć do optymalizacji wydajności modelu generatywnej sztucznej inteligencji. Te strategie wahają się od szybkich, tanich korekt po bardziej zaangażowane techniki, które wymagają dodatkowego czasu i zasobów.
W tym module zapoznasz się z każdą z tych strategii i dowiesz się, kiedy i jak zastosować je indywidualnie lub w połączeniu.
Uwaga / Notatka
Zdajemy sobie sprawę, że różni ludzie lubią uczyć się na różne sposoby. Możesz ukończyć ten moduł w formacie wideo lub przeczytać zawartość jako tekst i obrazy. Tekst zawiera więcej szczegółów niż filmy wideo, więc w niektórych przypadkach możesz chcieć odwoływać się do niego jako materiał uzupełniający do prezentacji wideo.