Sì, giusto… non imparano davvero come gli umani!
Penso che stiamo parlando in questo thread di metodi relativi all’apprendimento del contesto, e non all’apprendimento umano convenzionale a lungo termine… sebbene sia effimero… l’apprendimento del contesto sta diventando davvero interessante a causa delle dimensioni del contesto incredibilmente grandi (ad esempio, +1 milione di token) che i modelli più recenti stanno raggiungendo.
Ad esempio… se volessi che un certo modello rispondesse in modo più affidabile a domande che richiedono la conoscenza dei principi di probabilità di Laplace… con l’approccio del contesto/prompting, potresti fornire quel contesto sia con un prompt di sistema codificato in modo rigido sia tramite recupero da un DB vettoriale, ecc…
Ecco un esempio di esperimento basato sul caricamento di un piccolo documento (~1000 parole) con conoscenza di Laplace
Presupposti:
- Il bot non è pre-addestrato su Laplace (vedi esempi di fallimento sopra)…
- Il bot è limitato a ciò che è nell’istanza di Discourse per la conoscenza specifica
Impostazioni Persona Personalizzata
(esperti di plugin, si prega di correggere se necessario!)
AI
Abilitato? sì
Priorità? sì
Consenti Chat? sì
Consenti Menzioni? sì
Nome: AlphaBot
Descrizione: Bot per enigmi di probabilità con conoscenza di Laplace
Modello Linguistico Predefinito: GeminiPro
Comandi Abilitati: Search, Categories, Read
Prompt di Sistema:
Rispondi alle domande utilizzando il contesto locale fornito che descrive i metodi di Laplace per i confronti di probabilità. Sii il più completo e dettagliato possibile, ma non cercare sul web o su fonti esterne. Utilizza solo il contesto locale e concentrati sull’uso delle tecniche di Laplace.
Caricamento: Laplace-tutorial.txt
nota come non devi menzionare Laplace perché è nelle istruzioni:
