Авторегрессивная природа LLM требует развернутых рассуждений
Авторегрессивная природа LLM требует развернутых рассуждений
Поскольку языковые модели работают авторегрессивно (каждый следующий токен — новая возможность для вычислений), им полезно объяснять контекст и пошаговые рассуждения перед ответом. Кастомная инструкция для ChatGPT должна требовать несколько предложений с объяснением предпосылок и логики мышления перед финальным ответом. Это улучшает качество ответов на сложные вопросы, требующие размышлений.
Связи
- 20240511_0654 Английский язык экономит токены при работе с LLM — Оба о технических особенностях работы LLM и оптимизации их использования
- 20210131_1078 Продакт-менеджер предоставляет контекст, а не решения — Контекст критичен для качества решений как у команды, так и у LLM
- 20240716_0882 Новые индустрии выигрывают от технологических сдвигов — Понимание архитектурных особенностей AI важно для эффективного применения новой технологии
Источник: Telegram, 2023-11-24
Связанные заметки
Ежедневная рефлексия об использовании AI формирует привычку
#AI#habits#productivity
Алгоритм изучения кода продакт-менеджером с помощью LLM
#product-management#AI#tools
GenAI превращает софт в материал для дизайна
#AI#ux-design#tools
AI как второе мнение делает работу интереснее
#AI#augmentation#motivation
Слияние ролей программиста и продакт-менеджера
#AI#product-management#programming
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний