اگر مدل بهطور مکرر در پاسخ به یک پرامپت خطاهایی مانند توهمات (hallucinations) یا اطلاعات نادرست تولید کند، چه تغییراتی در پرامپت اعمال میکنید تا دقت مدل افزایش یابد؟
چگونه میتوانید یک پرامپت طراحی کنید که خروجی مدل را بهطور دقیق به یک ساختار JSON محدود کند، بدون اینکه مدل از دستورات شما خارج شود؟ مثلاً خروجی باید شامل کلیدهای خاصی مانند {"title": "", "summary": "", "keywords": []} باشد.
با توجه به اندازه بزرگ LLMها، Parallelism و Distributed Training چه نقشی در آموزش چنین مدلهایی دارند و چالشهای اساسی مرتبط با آنها چیست؟
مدلهای زبانی بزرگ چگونه میتوانند زبان طبیعی را با منطق و استدلال پیوند دهند؟ به عنوان مثال، آیا میتوانند مسائل منطقی و حسابی را با درک متن به طور دقیق حل کنند؟ چطور این قابلیت را ارزیابی میکنیم؟
تفاوت Gemini با ChatGPT چیست؟
مفهوم و تعریف next token prediction در llm چیه ؟هر اطلاعاتی ازش دارید بگید لطفا
بهترین کتابخونه های در زبان پایتون برای کار در مدل های زبانی چیا هستن ؟ و کاربرد هر کدومشم بگید لطفا. کتابخونه هایی مثل : nltk همچینین معروف ترین دیتاست در ایم موضوع رو میشه معرفی کنید ممنون