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Was ist der Hauptzweck einer Systemnachricht in einer Eingabeaufforderung?
Um die Rolle, das Verhalten und die Ausgabeeinschränkungen des Modells zu definieren.
Um Trainingsdaten bereitzustellen, die das Modell dauerhaft verändern.
So rufen Sie Daten aus einer externen Datenquelle ab.
Wann sollten Sie die Retrieval Augmented Generation (RAG) verwenden, anstatt sich allein auf prompt Engineering zu verlassen?
Wenn sie möchten, dass das Modell in einem konsistenten Stil und Format reagiert.
Wenn das Modell access für domänenspezifische oder aktuelle Daten benötigt, auf die es nicht trainiert wurde.
Wenn Sie die Länge der an das Modell gesendeten Eingabeaufforderungen verringern möchten.
Was steuert der Temperaturparameter in einem Sprachmodell?
Die maximale Anzahl von Token, die das Modell generieren kann.
Die Zufälligkeit und Kreativität der Antworten des Modells.
Die Geschwindigkeit, mit der das Modell Anforderungen verarbeitet.
Was optimiert die Feineinstellung in einem Sprachmodell?
Die sachliche Genauigkeit der Antworten durch Herstellen einer Verbindung mit externen Daten.
Die Konsistenz des Verhaltens, des Stils und des Ausgabeformats des Modells.
Die Anzahl der Token, die das Modell in einer einzelnen Anforderung verarbeiten kann.
Sie erstellen eine Chatanwendung, die Fragen mithilfe des Produktkatalogs Ihres Unternehmens beantworten muss, während sie eine bestimmte Markenstimme beibehalten. Welche Kombination von Strategien ist am besten geeignet?
Prompt-Engineering nur mit detaillierten Systemnachrichten.
RAG für die Produktkatalogdaten, Feinabstimmung für die Markenstimme und Prompt-Engineering für konversationsspezifische Anweisungen.
Nur Feinabstimmung, wobei der Produktkatalog in den Trainingsdaten enthalten ist.
Sie müssen alle Fragen beantworten, bevor Sie Ihre Arbeit überprüfen können.
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