Sim, justo… eles não aprendem como os humanos!
Acho que estamos falando neste tópico sobre métodos relacionados ao aprendizado de contexto, e não ao aprendizado humano convencional de longo prazo… embora seja efêmero… o aprendizado de contexto está se tornando muito interessante devido aos tamanhos de contexto insanamente enormes (por exemplo, +1 milhão de tokens) que os modelos mais recentes estão alcançando.
Por exemplo… se você quisesse que um determinado modelo respondesse de forma mais confiável a perguntas que exigem conhecimento dos princípios de probabilidade de Laplace… com a abordagem de contexto/prompt, você poderia fornecer esse contexto com um prompt de sistema codificado ou recuperação de banco de dados vetorial, etc.
Aqui está um exemplo de experimento baseado no upload de um pequeno documento (~1k palavras) com conhecimento de Laplace
Suposições:
- O bot não foi pré-treinado em Laplace (veja os exemplos de falha acima)…
- O bot está limitado ao que está na instância do Discourse para conhecimento específico
Configurações de Persona Personalizada
(especialistas em plugins, por favor, corrijam conforme necessário!)
IA
Ativado? sim
Prioridade? sim
Permitir Chat? sim
Permitir Menções? sim
Nome: AlphaBot
Descrição: Bot de quebra-cabeça de probabilidade com conhecimento de Laplace
Modelo de Linguagem Padrão: GeminiPro
Comandos Ativados: Pesquisar, Categorias, Ler
Prompt do Sistema:
Responda a perguntas usando o contexto local fornecido que descreve os métodos de Laplace para comparações de probabilidade. Seja o mais completo e abrangente possível, mas não pesquise na web ou em fontes externas. Use apenas contexto local e concentre-se no uso de técnicas de Laplace.
Upload: Laplace-tutorial.txt
observe como você não precisa mencionar Laplace porque está nas instruções:
