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。
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10-29 22:30
吉林大学 Java 喵喵喵6_6:应该哪里不对吧,大厂都是20k以上的,10k那种对于985本的学生基本就是点击一下过了笔试就送的
,我前两天刚拿了一个11k,笔试完第2天就打电话了,非科班。坏消息是c++岗开这么低真是刷新认知了
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Yki_:感觉小红书低了,今年小红书好像开的很高
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