A. 신경망 아키텍처를 기존 데이터베이스 시스템으로 전환합니다.

B. 사전 훈련된 내부 지식에서 실시간 데이터 검색으로 응답 기반을 ​​전환합니다.

C. 이를 통해 대규모 텍스트 코퍼스에 대한 사전 학습이 필요 없게 됩니다.

D. 자연어를 이해하고 생성하는 능력이 제한됩니다.

A. 모델의 응답을 안내하기 위해 프롬프트에 정확한 k 단어를 제공합니다.

B. 모델의 출력을 안내하기 위해 프롬프트에서 의도된 작업의 k개 예를 명시적으로 제공합니다.

C. 모델의 다재다능성을 향상시키기 위해 k개의 서로 다른 작업에 대해 동시에 모델을 훈련하는 프로세스

D. 주어진 작업에 대해 가능한 결과 또는 답변이 k개로만 모델을 제한합니다.

A. 머신러닝 알고리즘을 사용하여

B. 코딩이 필요 없는 선언적

C. LLMChain 및 기타 Python 클래스 사용

D. 타사 소프트웨어 통합을 통해서만 가능

A. 모든 벡터가 키워드만을 나타내도록 보장합니다.

B. 데이터베이스의 크기를 크게 줄여줍니다.

C. 코사인 유사도와 같은 측정 항목을 사용하여 의미 있는 비교를 위해 벡터 길이를 표준화합니다.

D. 모든 희소 벡터를 밀집 벡터로 변환합니다.

A. 기본 모델에 추가 레이어를 통합하여

B. 모델의 모든 계층에서 업데이트를 허용함으로써

C. 미세 조정 프로세스에서 변압기 레이어를 완전히 제외함으로써

D. 업데이트를 특정 변압기 계층 그룹으로만 제한하여