本地SLM精通:优化对话日志摘要
分析
这篇文章详细介绍了在一个本地环境中,优化大型语言模型(LLM)管道,用于总结对话日志的有趣实验。作者探讨了增加用于分类的类别数量以提高摘要准确性的挑战。这项研究为使用本地LLM的开发人员提供了宝贵的见解。
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查看原文"在SLM管道中,添加的类别越多,重叠就会爆炸式增长,最终的整合就会崩溃。SLM擅长“分解”,但不擅长“重构”。"
"在SLM管道中,添加的类别越多,重叠就会爆炸式增长,最终的整合就会崩溃。SLM擅长“分解”,但不擅长“重构”。"