Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку
От параметров к подсказкам: понимание и уменьшение разрыва в фактической точности между тонко настроенными языковыми моделями.
КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Адаптировать под запрос
Грамотно составленный промпт может оказаться важнее для получения точного ответа, чем данные, на которых модель дообучалась, так как он временно "достраивает" недостающие знания модели прямо в момент генерации.