шлем список статей с абстрактами нейтросети и просим написать обзор - все достаточно элементарно. Спасибо за статью. Отмечу хороший сервис https://consensus.app/search/ который уже имеет встроенный ИИ, выдающий саммари по статье + copylot который сходу пишет обзор по 10 первым найденным ссылкам)
Достаточно хранить историю вопросов-ответов в тредах - этого хватает для анализа и последующего использования при обучении новых моделей. И воспроизведения состояния модели, если это необходимо.
Кстати, вопрос такой, возможность запоминать состояние модели после серии вопросов не существует только в API, или во всем проекте не предусматривалось? То есть, треды на основном GUI OpenAI тоже работают, переспрашивая историю всех запросов или все-таки сохраняют промежуточное состояние модели? Задавал этот вопрос где-то на форуме OpenAI но ответа не получил. Думаю, что изначально сохранение промежутчного состояния не планировалось по причине сложностей (много памяти надо для хранения?). Как-то при вводе очередного вопроса в оригинальном chatGPT произошел сбой, и система вывалилась с error-message "Вопрос не найден" (примерно, по памяти), после чего тред невозможно было больше оживить, потому что на любые действия повторялась одна и та же эта ошибка. Но если это так, и промежуточное состояние никак не сохраняется, для некоторых типов задач это очень плохо. К примеру, когда нужно загнать в начале большой текст а потом его анализировать - тут быстро без штанов останешься с существующей логикой работы по истории вопросов...
прикроют все международные гранты, международные образовательные программы, возможности приобретения оборудования, программ и т.д. а больше ничего страшного)
шлем список статей с абстрактами нейтросети и просим написать обзор - все достаточно элементарно. Спасибо за статью.
Отмечу хороший сервис https://consensus.app/search/ который уже имеет встроенный ИИ, выдающий саммари по статье + copylot который сходу пишет обзор по 10 первым найденным ссылкам)
Достаточно хранить историю вопросов-ответов в тредах - этого хватает для анализа и последующего использования при обучении новых моделей. И воспроизведения состояния модели, если это необходимо.
скорее по причине дичайшего объема информации, которое нужно сохранить, чтобы зафиксировать состояние модели.
Кстати, вопрос такой, возможность запоминать состояние модели после серии вопросов не существует только в API, или во всем проекте не предусматривалось? То есть, треды на основном GUI OpenAI тоже работают, переспрашивая историю всех запросов или все-таки сохраняют промежуточное состояние модели? Задавал этот вопрос где-то на форуме OpenAI но ответа не получил. Думаю, что изначально сохранение промежутчного состояния не планировалось по причине сложностей (много памяти надо для хранения?). Как-то при вводе очередного вопроса в оригинальном chatGPT произошел сбой, и система вывалилась с error-message "Вопрос не найден" (примерно, по памяти), после чего тред невозможно было больше оживить, потому что на любые действия повторялась одна и та же эта ошибка.
Но если это так, и промежуточное состояние никак не сохраняется, для некоторых типов задач это очень плохо. К примеру, когда нужно загнать в начале большой текст а потом его анализировать - тут быстро без штанов останешься с существующей логикой работы по истории вопросов...
прикроют все международные гранты, международные образовательные программы, возможности приобретения оборудования, программ и т.д. а больше ничего страшного)
Адаптировал Ваш код для Гугл-колаба https://colab.research.google.com/drive/1d8vQ17GGTHXTvYn-z_2A1IbL27ueUQFo?usp=sharing