Как можно оптимизировать использование Large Language Models в чат-ботах?

Несколько способов оптимизировать использование Large Language Models (LLM) в чат-ботах:

• Тонкая настройка. writingmate.ai events.rudn.su Предполагает дополнительное обучение предварительно обученной модели на меньшем наборе данных, специфичном для конкретной области. writingmate.ai Это позволяет модели понимать нюансы и контекст, характерные для определённого приложения или отрасли. writingmate.ai
• Построение инструкций. events.rudn.su Инструкция — отправная точка для указания модели, что делать. events.rudn.su Например, если для бота вопросов и ответов задаётся стандартный шаблон для ответов на вопросы пользователя, этот шаблон учитывается при подсчёте токенов. events.rudn.su
• Кэширование с помощью векторных хранилищ. events.rudn.su Векторные хранилища — это базы данных, в которых хранятся большие массивы чисел. events.rudn.su Правильное использование таких хранилищ может привести к значительной экономии средств по сравнению с выполнением множества требований API для базовых моделей. events.rudn.su
• Обобщение для значимой истории чатов. events.rudn.su www.vantage.sh Например, можно через определённые сообщения в чате суммировать предыдущий разговор и использовать его как контекст для продолжения беседы. www.vantage.sh
• Преобразование общих моделей в специализированные. events.rudn.su Это позволяет извлекать максимальную пользу из общих моделей, настраивая их под конкретные потребности пользователей. events.rudn.su

Также для оптимизации использования LLM в чат-ботах можно интегрировать несколько моделей искусственного интеллекта в одно веб-приложение. writingmate.ai Такой подход позволяет использовать уникальные возможности каждой модели и делает чат-бота более универсальным и эффективным. writingmate.ai