Lorsque l'IA vient pour remplir la demande d'examen d'entrée au collège, qui écoutez-vous?

Comment un grand modèle général peut-il être "finement réglé" pour résoudre des points de douleur utilisateur dans des scénarios spécifiques? Dans des scénarios spéciaux, comment sortir l'agent AI de "l'hallucination AI" de "non-sens"? Récemment, Quark a publié le premier grand modèle à remplir les demandes d'examen d'entrée au collège en Chine sur la base d'Alibaba Tongyi Qianwen.

Depuis le début de cette année, avec l'accélération de la commercialisation de grands modèles verticaux, le «réglage fin» des modèles est devenu une partie importante de l'écologie. Récemment, un journaliste des Shanghai Securities News a interviewé une équipe technique liée à Quark pour comprendre les secrets derrière le "ajustement fin" des modèles verticaux.

L'analyse comparative contre les experts, les modèles de formation "ajustement fin"

Le 12 juin, Ali Quark a publié le premier modèle de bénévolat d'examen d'entrée au collège en Chine s'est développé pour le scénario de demande d'examen d'entrée au collège et a simultanément lancé les trois fonctions de base de la «recherche en profondeur de l'examen d'entrée au collège», du «rapport de bénévolat» et de la «sélection de bénévoles intelligents».

Il est entendu que pour répondre aux exigences de la sélection des bénévoles d'examen d'entrée au collège, le grand modèle développé ...
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