نماذج اللغات الكبيرة: موسوعات ضاغطة

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تشبه الموسوعات المضغوطة؛ فهي تحتوي على كم هائل من المعلومات، لكن هذه المعلومات مضغوطة، مما يؤدي إلى فقدان البيانات. المفتاح يكمن في التمييز بين الأسئلة التي يمكن لـ LLMs الإجابة عليها بفعالية مقابل تلك التي يؤثر فيها فقدان المعلومات بشكل كبير على الدقة. على سبيل المثال، طلب من LLM إنشاء هيكل مشروع Zephyr بإعدادات محددة هو سؤال "بدون فقدان" يتطلب تفاصيل دقيقة، وهو ما تكافح LLMs معه. الحل هو توفير مثال صحيح، مما يسمح لـ LLM بالعمل على أساس الحقائق الموجودة بدلاً من الاعتماد على تفاصيل قد تكون مفقودة في قاعدة بيانات المعرفة الخاصة بها.