最近和几个朋友聊天记录: 1. 我问他是怎么建Prompt的验收标准的:准备好Query,归纳抽象理想回答的几条Principle,找一个更聪明的大模型基于这个Principle来给P...
用户昵称:SUKIII
Username:5F031897-700A-47B0-871D-8BDC4C23EF7D
最近和几个朋友聊天记录:
1. 我问他是怎么建Prompt的验收标准的:准备好Query,归纳抽象理想回答的几条Principle,找一个更聪明的大模型基于这个Principle来给Prompt的结果打分,每次上线前跑1000条。
感觉挺make sense,想测试一下。
2.perplexity怎么解决搜索引擎响应速度的问题:去年8月份就宣布基于3.5版本的微调模型已经比GPT4快且效果好,且自研了推理堆栈(pplx-api),能大幅度提升响应速度。微调没那么难搞,只要场景垂数据集质量高,一周左右。
3.在厂里的朋友说在搞低代码搭建Agent,面向B端,找不到太落地的具体场景,还要搞权限数据集多环境版本,由于B端业务逻辑比较复杂,要依赖现有GUI,要跳卡片或者跳页面,比C端难做太多了。
via AI探索站 - 即刻圈子 (author: SUKIII)
via ChatGPT 精选 - Telegram Channel (author: aibot)
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1. 我问他是怎么建Prompt的验收标准的:准备好Query,归纳抽象理想回答的几条Principle,找一个更聪明的大模型基于这个Principle来给Prompt的结果打分,每次上线前跑1000条。
感觉挺make sense,想测试一下。
2.perplexity怎么解决搜索引擎响应速度的问题:去年8月份就宣布基于3.5版本的微调模型已经比GPT4快且效果好,且自研了推理堆栈(pplx-api),能大幅度提升响应速度。微调没那么难搞,只要场景垂数据集质量高,一周左右。
3.在厂里的朋友说在搞低代码搭建Agent,面向B端,找不到太落地的具体场景,还要搞权限数据集多环境版本,由于B端业务逻辑比较复杂,要依赖现有GUI,要跳卡片或者跳页面,比C端难做太多了。
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