Comments 15
Вау!
Респект за проделланую работу!
Интересный опыт. Не пробовали залить архив чата в объектно ориентированную базу и переучить модель под эти данные? Или результаты не понравились?
Насколько я понимаю релевантность ответов это задача классификации. Насколько реально использовать для этой задачи тот же ChatGpt или другие LLM?
А можно поподробнее раскрыть мысль про обучение модели на архивных данных? Что предлагаете переучивать?
В нашей ситуации категория релевантности применима исключительно к парам инпут-аутпут, без какой-либо классификации бот более чем релевантен в своих ответах.
А что касается нашей задачи, думаю и ChatGPT, и другие LLM вполне можно научить посылать своего собеседника н***й.
Какая приятная работа!
Очень подкупил стиль, плохие Сани покорили.)
про язык. я пишу промпты на английском даже если общение происходит на русском. добавляю в системный промпт:
Please use for answer same language as asked question.
Assume that user has Russian citizenship, if he does not specifyed his citizenship in the question.
нормально работатет
модель: 3.5
Почувствуй себя лягушкой на дне колодца.
Есть одна забавная закономерность: как правило, аи плохо воспринимает частицу "не". Попробуйте потестить у себя промпт "Саня не любит и не говорит слово 'Привет'/'картоха'/'четверг'" и сравнить его с промптом "Саня всегда избегает слова четверг " или "Всегда отказывается говорить слово четверг ".
Может быть, это поможет подтренировать Саню точнее.
Я ищу какой то способ проанализировать переписки в любом мессенджере что бы ИИ создало автоматическую базу ответов. Такое вообще реально?
7 советов, как сделать чат-бота похожим на настоящего человека