LearnAI
Mô-đun 8 · Tinh chỉnh và dữ liệu của bạn (Pro) · Bài học 1/5
← Vào danh mục
Nhiệm vụ

Khi nào nên đào tạo lại và khi nào không

Chọn gì cho nhiệm vụ này? Trả về JSON {"choice": "nhắc | RAG | tinh chỉnh", "why": "ngắn gọn"}.

Mở khóa quyền truy cập để gửi giải pháp nhằm đánh giá AI ngay lập tức.Bắt đầu miễn phí
Phuộc chính
💡 Một phần lý thuyết

Ba cách để điều chỉnh AI cho phù hợp với một nhiệm vụ và chúng liên tục bị nhầm lẫn. Nhắc nhở - thay đổi hướng dẫn, nhanh nhất và rẻ nhất, hãy thử trước. RAG (tìm kiếm trong tài liệu của bạn) - khi bạn cần KIẾN THỨC MỚI hoặc riêng tư: bạn kéo các phần có liên quan vào ngữ cảnh. Tinh chỉnh (đào tạo bổ sung) - thay đổi PHONG CÁCH, định dạng và hành vi của mô hình trên nhiều ví dụ, nhưng KHÔNG bổ sung kiến ​​thức một cách đáng tin cậy (mô hình không ghi nhớ sự kiện theo cách đó). Sai lầm kinh điển: “hãy đào tạo thêm bằng cách sử dụng tài liệu của chúng tôi để bạn biết điều đó” - hầu như đây luôn là nhiệm vụ dành cho RAG chứ không phải để đào tạo thêm. Quy tắc: kiến ​​thức là RAG, phong cách/định dạng/hành vi phải được tinh chỉnh và luôn bắt đầu bằng lời nhắc.

Nó được đánh giá như thế nào · đạt 70

  • 1JSON hợp lệ không có văn bản xung quanh nó25%
  • 2Có các trường choice và why30%
  • 3choice = RAG (bạn cần kiến ​​thức của riêng mình chứ không phải phong cách)45%
Lời nhắc của bạnClaude ⌄