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        六位一線AI工程師總結爆火!大模型應用摸爬滾打一年心得公開,網友:全程高能

        AIGC動態1年前 (2024)發布 量子位
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        六位一線AI工程師總結爆火!大模型應用摸爬滾打一年心得公開,網友:全程高能

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        原標題:六位一線AI工程師總結爆火!大模型應用摸爬滾打一年心得公開,網友:全程高能
        關鍵字:模型,提示,任務,上下文,數據
        文章來源:量子位
        內容字數:0字

        內容摘要:


        夢晨 西風 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI六位一線AI工程師和創業者,把在大模型應用開發上摸爬滾打一整年的心得,全!分!享!了!
        (奇怪的六一兒童節大禮包出現了)
        這篇干貨長文,一時間成為開發者社區熱議的話題。
        有網友評價為,大模型領域少有的“有操作性”的實用見解,非常值得一讀。
        這6位作者來自不同背景,比如有大廠工程師,也有開發者,還有咨詢顧問。
        但他們的共同之處,是過去一年里一直在大模型之上構建真實應用程序,而不只是炫酷的Demo演示,他們認為:
        現在正是非機器學習工程師或科學家,也能把AI構建到產品中的時候。
        在他們的一系列分享中,網友熱議的亮點包括但不限于:
        -何時用長上下文、何時RAG、何時微調模型
        多樣化輸出不止提高溫度,改變提示詞中示例的順序也影響結果
        長上下文不會讓RAG過時
        “實習生測試”:如果大學生能根據提示詞完成任務,說明比較完善了
        每個大模型都有自己的偏好,Claude更喜歡XML格式,GPT系列更喜歡Markdown和JSON
        如果靠提示詞已完成了90%的任務,微調可能就不值得投資
        大模型當裁判評估結果可能起作用,但不是萬能的……
        總之,無論


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        文章來源:量子位
        作者微信:QbitAI
        作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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