Perplexity AI công bố nghiên cứu mới, trình bày cách cải thiện độ chính xác của câu trả lời được tăng cường tìm kiếm thông qua huấn luyện sau.

ME News tin tức, ngày 23 tháng 4 (UTC+8), Perplexity AI gần đây đã công bố một nghiên cứu mới, giải thích cách họ cải thiện độ chính xác của câu trả lời tăng cường tìm kiếm thông qua mô hình hậu huấn luyện.
Nghiên cứu chỉ ra rằng quy trình huấn luyện SFT + RL mà họ áp dụng đã cải thiện chất lượng tìm kiếm, chất lượng trích dẫn, khả năng tuân thủ hướng dẫn và hiệu quả. Quan điểm trong bài cho rằng, sử dụng mô hình Qwen, có thể đạt hoặc vượt mô hình GPT về độ chính xác thực tế với chi phí thấp hơn. (Nguồn: InFoQ)
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
Thêm một bình luận
Thêm một bình luận
Không có bình luận
  • Đã ghim