Cuộc thảo luận trước khiến tôi suy nghĩ: làm thế nào chúng ta có thể tận dụng LLM mà không làm giảm độ chính xác và độ tin cậy?
Nghe có vẻ đơn giản, phải không? Nhưng vấn đề là—những câu hỏi đơn giản nhất thường ẩn chứa những thách thức lớn nhất.
Thông thường tôi hay tìm kiếm câu trả lời trong các bài báo nghiên cứu, nhưng lần này, câu chuyện lại đi sâu hơn nhiều so với dự kiến.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
5
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
tokenomics_truther
· 7giờ trước
Hang động thỏ nghe bạn nói thật là đáng sợ đó
Xem bản gốcTrả lời0
HashBrownies
· 7giờ trước
Hoàn toàn rối tung lên rồi, ai hiểu được chứ
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketLightning
· 7giờ trước
Chắc chắn là sắp nôn rồi thật sự rất khó khăn
Xem bản gốcTrả lời0
ImpermanentPhilosopher
· 7giờ trước
Câu trả lời của câu hỏi này có khả năng cao nằm trong vùng rãnh.
Cuộc thảo luận trước khiến tôi suy nghĩ: làm thế nào chúng ta có thể tận dụng LLM mà không làm giảm độ chính xác và độ tin cậy?
Nghe có vẻ đơn giản, phải không? Nhưng vấn đề là—những câu hỏi đơn giản nhất thường ẩn chứa những thách thức lớn nhất.
Thông thường tôi hay tìm kiếm câu trả lời trong các bài báo nghiên cứu, nhưng lần này, câu chuyện lại đi sâu hơn nhiều so với dự kiến.