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0x636aV2EX 第 434232 号会员，加入于 2019-08-06 16:44:45 +08:00今日活跃度排名 18650 |
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54 天前 回复了 jackal 创建的主题 › 随想 › 目前的 AI，既不聪明，也不愚笨，它只是工具 |
目前在特定生产场景下有同感，本身用 prompt 精准描述自己的需求就很难，LLM 还有可能无法完全遵守同一个 prompt 中的多条指令。
前一条让 LLM 无法像神一般想我所想。
后一条让基于 LLM 的工程必须不断的通过多 agent 反思迭代优化结果。
这两步还是需要人工投入大量的精力去适配 LLM 的输入和输出。
再来一句断言：
后一个缺点可以通过不断优化 LLM 通过一步步增量去减少人工投入量，前一条需要 LLM 完全超越人类，帮人类提前想好自己想要的做的，帮人类拟定 prompt ，不过这个时候也就没人类什么事了。
前一条让 LLM 无法像神一般想我所想。
后一条让基于 LLM 的工程必须不断的通过多 agent 反思迭代优化结果。
这两步还是需要人工投入大量的精力去适配 LLM 的输入和输出。
再来一句断言：
后一个缺点可以通过不断优化 LLM 通过一步步增量去减少人工投入量，前一条需要 LLM 完全超越人类，帮人类提前想好自己想要的做的，帮人类拟定 prompt ，不过这个时候也就没人类什么事了。
64 天前 回复了 moxiaowei 创建的主题 › Python › 模型在测试集上的准确率卡在 95%上不去，能想的办法都试过了就是不行，都 3 天了，求各位大佬帮我看下有没有优化的方案！跪谢! |
@moxiaowei 如果说是同样的代码的话，你试试其他随机数，每个机器上相同随机数表现应该不同的。
64 天前 回复了 moxiaowei 创建的主题 › Python › 模型在测试集上的准确率卡在 95%上不去，能想的办法都试过了就是不行，都 3 天了，求各位大佬帮我看下有没有优化的方案！跪谢! |
1.看看测试集是哪几张图不对，是不是异常图。
2.试试正则化手段 dropout ，l1 l2 损失，预先训练权重
不过为啥非要追求 100%呢
2.试试正则化手段 dropout ，l1 l2 损失，预先训练权重
不过为啥非要追求 100%呢
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