Настало ли время начать говорить о быстрой архитектуре в магистратуре по юриспруденции?

Время обсудить актуальность быстрой архитектуры в магистратуре по юриспруденции

От быстрой инженерии до быстрой архитектуры

Резюмировать.

Все началось с одного слова. Не удовлетворенные результатами, мы попробовали снова.

Опишите наиболее важные моменты статьи.

Быстрая инженерия учит нас, что более конкретные подсказки лучше.

• Исследователи из Северо-Западного университета предложили революционную систему машинного обучения для классификации медицинских данных в условиях отсутствия электросети, сокращая энергопотребление искусственного интеллекта на 99%.
• Революционизация обработки данных с помощью «Smart Fill» ИИ-система Google Sheets
• Познакомьтесь с FourCastNet глобальной моделью прогнозирования погоды на основе данных, которая революционизирует прогнозирование погоды с помощью быстрого и точного метода глубокого обучения.

Определите три самых важных аргумента, выдвинутых в статье, и оцените силу аргумента автора на основе предоставленных доказательств. Есть ли моменты, где вы считаете, что аргумент может быть сильнее или более убедительным?

Со временем мы научились добавлять больше деталей, чтобы направить наших любимых моделей языка на предоставление лучших ответов.

Техники быстрой инженерии становятся все более сложными и тщательными системами, иногда состоящими из множества компонентов. Определение быстрой инженерии может ограничивать определение таких сложных систем.

В этой статье я хочу предложить более точную метку для систем, состоящих из нескольких компонентов, которые взаимодействуют с моделями языка:

Быстрая архитектура.

История быстрой инженерии

Современные языковые модели обладают впечатляющей способностью брать на себя новые задачи после просмотра всего нескольких примеров. Эта способность называется обучением в контексте и является основной причиной успешной работы быстрой инженерии.

Исследователи считают, что обучение в контексте работает потому, что предварительное обучение учит модель общим навыкам, необходимым для языковых задач. Затем, на этапе тестирования, ей просто нужно распознать шаблон и применить свои навыки. Более крупные модели делают это еще лучше, делая их удивительно адаптивными к различным задачам естественного языка. [2]

В прошлом для настройки модели языка под новую задачу требовалось тысячи помеченных примеров. Но с обучением в контексте вы можете предоставить модели описание задачи в ее контекстном окне, и она…