Un chatbot basato su un modello di base Amazon Bedrock ricerca un ampio corpus di articoli di ricerca, ma le sue prestazioni sono scarse a causa di molti termini scientifici specializzati. Dopo l'ingegneria dei prompt, le prestazioni sono ancora inadeguate. Cosa dovrebbe fare l'azienda per migliorare il chatbot?
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Risposta corretta: Eseguire il fine-tuning di adattamento al dominio in modo che il modello di base apprenda la terminologia scientifica complessa..
Perché questa è la risposta
Il fine-tuning di adattamento al dominio è la soluzione più efficace perché consente al modello di base di apprendere la terminologia e i concetti specifici del settore scientifico. Questo migliora significativamente la sua comprensione e generazione di risposte pertinenti in quel contesto. Il few-shot prompting può aiutare a guidare il modello, ma non gli insegna nuove conoscenze di dominio. La regolazione dei parametri di inferenza (
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