AI說書 - 從0開始 - 329 | Embedding Based Search GPT 的回答

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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


回顧目前有的素材:


在 2024 年 1 月,GPT-3.5-turbo 和 GPT-4 無法回答 2023 年 4 月後的問題,我們也許能夠輕鬆地訓練一個非常小的模型,但它是否具有像 GPT-4 那樣強大的理解問題的能力?這取決於每個項目的要求。


GPT-3.5-turbo 存在記憶問題,您可以嘗試使用資料集對其進行微調,但是,它將無法回答有關最近體育賽事的問題,不斷微調模型的成本可能很高,GPT-3.5-turbo 的長期記憶有效,但它沒有短期記憶,因為它的資料集沒有資訊,例如,以下程式中,它無法回答有關 2022 年奧運會的問題:

query = 'Which athletes won the gold medal in curling at the 2022 Winter Olympics?'

client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(messages = [{'role': 'system', 'content': 'You answer questions about the 2022 Winter Olympics.'},
{'role': 'user', 'content': query}],
model = GPT_MODEL,
temperature = 0)

print(response.choices[0].message.content)


回答為:

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可以看到它無法回答我的疑問!

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