Несколько техник, которые можно использовать для улучшения качества ответов языковой модели:

• Увеличение объёма и качества обучающих данных. 1 Чем больше примеров для обучения, тем лучше модель сможет обобщать и применять полученные знания. 1
• Техники регуляризации. 1 Они помогают избежать переобучения модели на тренировочных данных. 1 Регуляризация «штрафует» модель за слишком большие значения «веса», что улучшает её способность работать с новыми, незнакомыми примерами. 1
• Подход «нейросети для нейросетей». 1 Суть его в использовании одной нейросетевой модели для проверки работы другой. 1 Проверяющая модель тренируется на примерах ответов, которые были заранее оценены экспертами как точные или неточные. 1 Затем она даёт основной модели обратную связь, помогая ей улучшать свои результаты. 1
• Расширенная поисковая генерация (RAG). 5 Метод позволяет языковым моделям дополнять свои знания за счёт поиска и интеграции информации из внешних баз данных в реальном времени. 5 Это увеличивает точность и актуальность генерируемых ответов. 5