将企业的知识与大型模型相结合,按照从极端到极端的顺序进行排列。最极端的情况是重新训练模型,其次是微调(fine-tuning),再往右是提示工程(prompt engineering),即编写更优质的提示词。更偏向右中端的方案是嵌入(embedding),也称作检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)。张一鸣提出了一种位于中间的方案,即长上下文(long context)。如果你的上下文信息长达10兆token,这个庞大的上下文可能足以掌握全部相关信息。
全部评论
相关推荐
07-26 02:07
重庆大学城市科技学院 嵌入式软件开发 点赞 评论 收藏
分享
07-23 12:30
北京邮电大学 Java 点赞 评论 收藏
分享
07-03 14:11
广西大学 渠道销售 点赞 评论 收藏
分享