Les statistiques de Forbes sur l'IA* montrent que 86% des consommateurs préfèrent les humains aux chatbots. Cela signifie que la cohérence des réponses générées par l'IA est cruciale pour établir la confiance avec les utilisateurs et maintenir la réputation de la marque, surtout lorsque l'industrie des chatbots est susceptible d'atteindre 1,34 milliard de dollars en 2024.
OpenAI : Stratégies de réponse cohérentes
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures pour terminer
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prompt Ingénierie de la meilleure pratique
- Catégorie : Mise au point du modèle
- Catégorie : Réglage des paramètres
- Catégorie : Améliorer les performances globales des applications IA
Détails à connaître
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4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce cours est conçu pour vous aider à obtenir des réponses cohérentes et homogènes à partir des grands modèles de langage (LLM) d'OpenAI. Vous apprendrez à affiner ces modèles pour des contextes spécifiques, à appliquer des techniques de post-traitement, à mettre en œuvre des stratégies d'ingénierie de requête et à analyser les paramètres de température et d'échantillonnage pour une cohérence optimale des réponses. Le cours se distingue en offrant un aperçu complet de ces stratégies et des techniques pratiques avec des exemples du monde réel, vous permettant d'améliorer la fiabilité de vos modèles d'IA.
Inclus
1 vidéo1 lecture
Dans cette leçon, vous analyserez des stratégies et des techniques pratiques d'ingénierie de requête pour générer des réponses cohérentes et homogènes à l'aide des grands modèles de langage d'OpenAI.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir
Dans cette leçon, vous tirerez parti des techniques de réglage fin et de réglage des paramètres pour adapter les grands modèles de langage d'OpenAI à des domaines ou contextes spécifiques afin d'obtenir des réponses plus cohérentes.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir
Dans cette leçon, vous appliquerez des méthodes de post-traitement pour affiner et améliorer les réponses générées par le Grand modèle de langage (LLM) d'OpenAI afin d'en améliorer la cohérence et l'homogénéité.
Inclus
3 vidéos1 lecture2 devoirs
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