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当前的大语言模型生成建立在定量化的数据集中,当然数据量可以进行不断的扩充增冗,但是信息的时效性还是不可避免的有延迟。插件应用完美匹配到语言模型插口,作为LLM的新“五官”,不断感触或全新、或个性化或太特定范围内的未包含在训练数据中的信息,解锁更大量更可能的用例。 总之插件就是使大模型在某一个领域有更加细腻的回答。
5)使用训练数据集对模型进行训练。 6)在测试数据集上评估模型的性能。将模型设置为评估模式,使用torch.no_grad()上下文管理器禁止梯度计算。在测试数据集上进行迭代,计算模型输出和预测标签,并统计正确预测的数量。 5.结语 文心千帆的出现,让智能办公、智能编程、智能营销、智能媒体、智能教育、智能金融等一切能与数字结合的场景均有大模型应用的落地可能性。
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策略五、合理使用外部工具 通过将其他工具的输出提供给模型,弥补模型的不足之处。例如,文本检索系统(有时称为RAG或检索增强生成)可以向模型提供相关文档信息。像 OpenAI 的代码解释器这样的代码执行引擎可以帮助模型进行数学计算和代码运行。如果使用工具而不是语言模型可以更可靠或更高效地完成任务,那么将任务分担给工具可以同时发挥两者的优势。
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