Claude AI. Полное руководство. Александр Александрович Костин

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ моделью для ответа. При низком значении top_p AI будет выбирать только наиболее вероятные токены, что делает ответы более предсказуемыми и точными. При высоких значениях модель выбирает из большего количества вариантов, что делает ответы более вариативными.

      Пример настройки точности с top_p:

      Запрос с низким значением top_p (точный и предсказуемый ответ):

      }data = { "prompt": "Что такое машинное обучение?", "top_p": 0.3

      “Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое позволяет системам обучаться и улучшаться на основе опыта без необходимости явного программирования. Оно включает такие методы, как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети.”Ответ AI:

      Низкое значение top_p даёт более точный и фокусированный ответ.

      Запрос с высоким значением top_p (более креативный и разнообразный ответ):

      }data = { "prompt": "Что такое машинное обучение?", "top_p": 0.9

      “Машинное обучение – это один из самых захватывающих разделов ИИ, который позволяет компьютерам не просто следовать заранее прописанным правилам, а адаптироваться и учиться на данных. Это как если бы машина наблюдала за процессом и со временем становилась умнее, предсказывая результат, оптимизируя процессы и даже предлагала решения для задач, о которых разработчики не задумывались!”Ответ AI:

      Высокое значение top_p позволяет модели использовать более широкий набор слов и идей, что делает ответ более творческим и оригинальным.

      top_p – это мощный инструмент для управления вариативностью и точностью ответа. Он позволяет AI выбирать из более широкого или более узкого набора токенов, что влияет на степень предсказуемости и вариативности ответа.Как это помогает:

      4. Использование контекста для точности

      Контекст может существенно повысить точность ответа, особенно в сложных задачах или длинных диалогах. Указание на предыдущие ответы помогает AI учитывать уже предоставленную информацию и давать более точные ответы.

      Пример использования контекста:

      “Расскажи о роли машинного обучения в медицине.”1. Первый запрос:

      “Машинное обучение активно используется в медицине для анализа данных, диагностики заболеваний и разработки новых лекарств. Алгоритмы обучаются на огромных массивах медицинских данных и помогают врачам принимать более точные решения.”Ответ:

      “На основе предыдущего ответа расскажи подробнее, как машинное обучение используется для диагностики рака.”2. Запрос с контекстом:

      AI будет опираться на предыдущий ответ и углубит тему диагностики рака, предоставляя более точный и связанный ответ.

      Использование контекста помогает AI развивать тему, оставаясь в рамках уже обсуждённых вопросов. Это делает ответы более точными и последовательными.Как это помогает:

      5. Параметр frequency_penalty для контроля повторов

      Параметр frequency_penalty помогает избежать повторений в тексте. Чем выше значение этого параметра, тем реже модель будет использовать СКАЧАТЬ