Microsoft, Google, OpenAI: ответы разных ИИ-моделей на запросы людей объяснили
Лучшую предстоит выбрать вам© Ferra.ru / Kandinsky 2.2
Токенизация - это то, как эти модели разбивают язык на управляемые фрагменты, называемые лексемами. Каждый LLM использует свой токенизатор, который может интерпретировать язык по-разному. Например, одно и то же слово может по-разному интерпретироваться GPT-4 и Llama-2, что приводит к разным ответам.
При общении с LLM очень важен запрос. Качество их ответов зависит от задаваемых вопросов. Овладение искусством подсказки необходимо для максимального раскрытия потенциала LLM.
В видео, посвященном LLM, зрители получают представление об особенностях их поведения, лексике и нюансах промптов. Обсуждаются передовые методы и инструменты для более эффективного взаимодействия, а также важность настройки параметров.
Понимание LLM позволяет пользователям эффективно управлять этими системами искусственного интеллекта, преодолевая разрыв между людьми и искусственным интеллектом в согласованных, богатых контекстом диалогах.