A guide to building an AI with a custom knowledge base using OpenAI API.

A detailed comparison of Milvus, Pinecone, Vespa, Weaviate, Vald, GSI and Qdrant

如果你给 GPT-3 一个太复杂的任务，在它计算下一个标记所需的时间内无法完成，它可能会做出不正确的猜测。然而，与人类相似，这并不一定意味着模型无法完成任务。有了一些时间和空间来推理，模型仍然可以可靠地回答。将复杂任务拆分为更简单的子任务; 构建指令以保持模型执行任务; 在回答之前提示模型解释; 询问许多可能答案的理由，然后综合; 生成许多输出，然后使用模型选择最好的一个; 微调自定义模型以最大化性能。尽管上述技术的方法各不相同，但它们的目标都是提高复杂任务的可靠性。他们主要通过以下方式做到这一点：将不可靠的操作分解为更小、更可靠的操作（例如，选择推理提示）；使用多个步骤或多个关系使系统的可靠性高于任何单个组件（例如，美化提示）。

大型语言模型是将文本映射到文本的函数。给定一个输入文本字符串，大型语言模型会预测接下来应该出现的文本。在大型语言模型的所有输入中，迄今为止影响最大的是文本提示。