この文章を読んで初めて気づいたのですが、私たちは長い間モデルのバージョンやコンテキスト長さをいじってきましたが、実は常にパイプラインの速度を最適化していて、品質検査のゲートを設けるのを忘れていました。Hermesの考え方はかなりエンジニアリング寄りで、試す価値があります。

> 原文タイトル：AIのスロップを修正する方法（Hermesを使用して）
> 原文著者：@EXM7777
> 翻訳：Peggy
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編集者の一言：AI生成コンテンツの「ゴミ化」は、多くの場合、プロンプトが良くない、モデルが十分強力でない、またはコンテキストが不完全であることに起因するとされる。しかし、この文章は、よりエンジニアリングシステムに近い判断を提案している：問題は入力側ではなく、出力側にある。





著者は、多くの人がすでにプロンプトを書き換えたり、モデルをアップグレードしたり、記憶を有効にしたり、コンテキストファイルを積み重ねたりして試みているにもかかわらず、AIのスロップは繰り返し現れると考えている。原因は、これらの方法が「生成」自体の最適化に集中しており、安定した品質管理メカニズムを構築していないからだ。まるで工場が製品の出荷を決めるのに作業者の感覚だけに頼らないのと同じように、AI