随着人工自动技术的始终演进，大型言语模型（LLM）的功能优化已成为AI畛域的热点疑问。OpenAI的技术专家团队分享了他们在检索增强生成（RAG）技术、揭示工程和微调方面的最佳通常，为优化模型功能提供了贵重的阅历和战略。
John Allard深化引见了OpenAI在微调畛域的最新停顿，包含：
Colin粗疏探讨了优化大型言语模型的应战，包含：
RAG技术经过联合Embeddings技术和向量数据库，清楚优化了消息检索的效率和准确性。案例剖析包含：
总结： 驳回疑问相似性搜查、预设答案搜查、高低文检索和链式推理等方法，有效优化查问生成的功能。
John和Colin评价和优化RAG系统的方法，强调了数据品质的关键性，提出了评价RAG系统的多个维度：
优化LLM功能并不总是线性的，有时须要联合经常使用揭示工程、RAG和微调 。当你想提高言语模型（LM）的功能时，可以参考如下顺序调优。
这次的分享不只展现了提矮小型言语模型功能的多种技术手腕，也强调了在实践运行中依据业务场景灵敏选用和组合技术的关键性。经过深化了解和运行这些战略，咱们可以更有效地优化AI模型，推进AI技术的开展和运行。
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