Na tomto obrázku je ilustrován způsob, jakým se umělá inteligence učí specifické úkoly, jako je psaní textu o kavárnách Starbuks.  Představte si, že máte velmi chytrého robota, který už se naučil dělat spoustu věcí, ale teď chcete, aby se stal expertem na psaní o kavárnách. Učíte ho, dáváte mu spoustu příkladů a on se zPřečtěte si více o Prefix Tuning (Ladění předpon)[…]

Představte si to jako poskytnutí modelu „cestovní mapy“ myšlenek nebo kontextu, který ho vede k požadované odpovědi. Tato technika je obzvláště užitečná pro složitější úkoly, které vyžadují hlubší porozumění kontextu nebo pro úkoly, které vyžadují, aby model generoval odpovědi, které jsou konzistentní s předchozími informacemi nebo kontextem. Pokud chcete, aby model napsal pokračování příběhu, můžetePřečtěte si více o Chain-of-thought (Řetězec úvah)[…]

Tato technika je založena na principu poskytnutí modelu několika příkladů úkolu, který má vykonat, než mu poskytnete skutečný úkol. Tímto způsobem model „učí“ na základě těchto příkladů, jak vykonat úkol. Představte si to jako učení pomocí příkladů. Například, pokud chcete, aby dítě pochopilo, jak se počítá, nejdříve mu ukážete několik příkladů, jak se sčítá aPřečtěte si více o Few-shot learning (Učení z příkladů)[…]

Tato technika je založena na principu vytváření promptů, které jsou konzistentní v rámci sebe sama. To znamená, že všechny části promptu by měly být konzistentní a smysluplné v kontextu celého promptu. Sebekonzistence je přístup, který jednoduše položí modelu několikrát stejnou otázku a za konečnou odpověď považuje většinový výsledek. Představte si to jako psaní příběhu. KaždáPřečtěte si více o Self-consistency (Udržování soudržnosti a formy obsahu)[…]