بیایید کاربرد ساده پارچه ای را بسازیم

مدل های بزرگ زبان (LLMS) روش تعامل ما با فناوری را متحول کرده ایم. توانایی آنها در تولید متن مانند انسان ، پاسخ به سؤالات و پردازش زبان ، امکانات جدیدی را در صنایع مختلف باز کرده است. با این حال ، با وجود قابلیت های چشمگیر آنها ، LLM ها محدودیت های ذاتی دارند که می تواند بر اثربخشی آنها در برنامه های دنیای واقعی تأثیر بگذارد.

یکی از اشکالات مهم عدم توانایی آنها در دسترسی به اطلاعات به روز یا در زمان واقعی است. بیشتر LLM ها روی استاتیک آموزش دیده اند مجموعه داده ها این نشان دهنده وضعیت دانش در یک نقطه خاص از زمان است. این بدان معنی است که آنها نمی توانند پاسخ های دقیقی در مورد وقایع اخیر ، روندهای نوظهور یا داده های تازه منتشر شده ارائه دهند. به عنوان مثال ، اگر LLM آخرین بار در سال 2022 آموزش دیده باشد ، از وقایع ، پیشرفت ها یا به روزرسانی هایی که پس از آن رخ داده است آگاه نیست.

این محدودیت هنگام ساختن برنامه هایی که به دانش فعلی یا دامنه متکی هستند ، مانند پیش بینی های مالی ، بینش های تحقیق یا داده های بازار زنده بسیار مهم می شوند. در چنین مواردی ، تکیه فقط به LLM های از قبل آموزش دیده می تواند منجر به پاسخ های ناقص یا منسوخ شود و ابزار برنامه را تضعیف کند.

با توجه به WhitePaper با عنوان Agents توسط Google Praptiver ، ما می توانیم عملکرد LLMS خود را با چندین تکنیک تقویت کنیم:

یادگیری درون متن: این رویکرد یک مدل تعمیم یافته را با یک ابزار سریع ، ابزار و چند… مجهز می کند وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی