隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,LLM 帶來了前所未有的機(jī)遇,吸引了開發(fā)者和組織紛紛嘗試?yán)闷鋸?qiáng)大的能力構(gòu)建應(yīng)用程序。然而,當(dāng)預(yù)訓(xùn)練的 LLM 在實(shí)際應(yīng)用中無法達(dá)到預(yù)期的性能水平時(shí),人們將不由自主地開始思考:我們到底應(yīng)該使用哪種技術(shù)來改善這些模型在特定場景下的表現(xiàn)?
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