Použití výzev k získání dokončení z modelů
Po nasazení modelu můžete otestovat, jak dokončí výzvy. Výzva je textová část požadavku, která se odešle do koncového bodu dokončení nasazeného modelu. Odpovědi se označují jako dokončování, které můžou mít formu textu, kódu nebo jiných formátů.
Typy výzev
Výzvy je možné seskupit do typů požadavků na základě úkolu.
| Typ úkolu | Příklad výzvy | Příklad dokončení |
|---|---|---|
| Klasifikace obsahu | Tweet: Líbil se mi výlet. Postoj: |
Kladný |
| Generování nového obsahu | Seznam způsobů cestování | 1. Kolo 2. Auto ... |
| Držení konverzace | Přátelský asistent umělé inteligence | Podívejte se na příklady |
| Transformace (převod překladu a symbolů) | Angličtina: Dobrý den Francouzština: |
Bonjour |
| Shrnutí obsahu | Zadejte souhrn obsahu. {text} |
Obsah sdílí metody strojového učení. |
| Vyzvednutí tam, kde jste skončili | Jeden způsob, jak růst rajčat | je rostlina semena. |
| Poskytnutí faktických odpovědí | Kolik měsíců země má? | Jeden |
Kvalita dokončení
Kvalita dokončení, které získáte z řešení generující umělé inteligence, ovlivňuje několik faktorů.
- Způsob, jakým je výzva navržena. Další informace o technikách výzvy najdete tady.
- Parametry modelu (probírané dále)
- Data, na kterých se model vytrénuje, se dají přizpůsobit prostřednictvím vyladění modelu s přizpůsobením.
Máte větší kontrolu nad dokončeními vrácenými trénováním vlastního modelu než úpravou výzev a parametrů.
Volání
Můžete začít volat nasazený model prostřednictvím rozhraní REST API, Pythonu, C# nebo ze studia. Pokud má nasazený model základní model GPT-3.5 nebo GPT-4, použijte dokumentaci k dokončování chatu s různými koncovými body požadavků a proměnnými, než u jiných základních modelů.