3,583 papers
arXiv:2504.01248 88 1 апр. 2025 г. PRO

Автоматизированное фактическое бенчмаркинг для систем разговорного взаимодействия в автомобиле с использованием больших языковых моделей

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Вместо того чтобы полагаться на «память» LLM, вы ПРИНУДИТЕЛЬНО ОГРАНИЧИВАЕТЕ её работу только тем текстом, который предоставляете в промпте. Модель превращается из «всезнающего эрудита» в «дотошного ассистента», который работает исключительно с вашими материалами. ЗАЗЕМЛЕНИЕ (grounding) происходит через явное указание: «используй только этот текст, ничего больше».
Адаптировать под запрос

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с