|
Post by nurrmohammad on Apr 2, 2024 21:25:55 GMT -6
在其他場景中,我們可以利用產品元資料和常見問題為語言模型提供與最終用戶互動的適當資訊。無論我們選擇微調、上下文回饋,或是兩者的結合,真正的競爭優勢不在於語言模型,而是數據及其本體(或共享詞彙)。 為產品變體創建產品描述成功地將我們的神經符號方法應用於 SEO。產品知識圖譜中的數據用於微調專用模型並幫助我們驗證結果。儘管我們維護一個人機互動系統來處理邊緣情況並不斷完善模型,但我們正在為全球內容團隊鋪平道路,為他們提供與用戶互動和聯繫的創新工具。 編輯們現在討論可以以前所未有的規模應用於新內容和現 丹麥 電話號碼 有內容的訓練資料集和驗證技術。再也回不來了,這真是令人著迷。然而,雖然底層技術相似,但它與使用 OpenAI 網站上的 ChatGPT 不同,只是因為該品牌擁有該模型並控制整個工作流程中使用的資料。這是關於在處理數百種可能的變化時找到正確的提示。我總是在內部與我們的團隊分享這樣的想法:使用我們的生成工具的內容編輯器(或 SEO)就像一名DJ或電子音樂藝術家,不斷與旋鈕、踏板和插件交互,以找到合適的聲音來製作完美的聲音為觀眾帶來體驗。 沒有人能夠在第一次嘗試時就得出將在最終應用程式(或內容)中使用的提示,我們需要一個過程以及對其背後數據的深刻理解。 我們目前正在探索各種由人工智慧驅動的體驗,旨在幫助新聞和媒體出版商以及電子商務店主。這些經驗利用知識圖譜中的數據,並利用法學碩士進行情境遷移學習。根據我們對準確性和可信度的承諾,我們也採用了先進的事實查核機制,如我們最近關於人工智慧驅動的事實查核的文章中詳細介紹的。
|
|