La couche 60 semble présenter un comportement particulièrement convaincant pour distinguer les faux positifs et les vrais positifs, bien qu'il y ait un avertissement critique : cette précision dépend entièrement de la fourniture d'un prompt d'information. Lorsque le prompt est absent, la capacité discriminative se détériore de manière notable. Ce schéma de performance conditionnelle suggère que l'ancrage contextuel joue un rôle décisif dans la qualité du jugement du modèle, mettant en évidence une dépendance intéressante qui mérite d'être explorée davantage à des fins d'optimisation.
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SandwichVictim
· 12-22 21:54
Eh bien, c'est encore ce "donne-moi un indice et je suis Satoshi, pas d'indice et je suis bête" piège... Au 60ème étage, c'est ça que tu veux que j'apprenne ?
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GweiWatcher
· 12-21 10:45
Ah, ce paramètre du niveau 60 ressemble à jouer à la dépendance aux mots-clés, sans entrée ça pompe, avec un indice ça va vers les étoiles, ce modèle difficile est vraiment un peu extrême.
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DegenMcsleepless
· 12-21 10:33
Haha, le 60ème étage ne fonctionne qu'avec des indices, sans indice c'est décevant, n'est-ce pas un vase décoratif ?
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NFTFreezer
· 12-21 10:29
Hé, le niveau 60 ça sonne comme moi sans mot-clé, directement décevant.
La couche 60 semble présenter un comportement particulièrement convaincant pour distinguer les faux positifs et les vrais positifs, bien qu'il y ait un avertissement critique : cette précision dépend entièrement de la fourniture d'un prompt d'information. Lorsque le prompt est absent, la capacité discriminative se détériore de manière notable. Ce schéma de performance conditionnelle suggère que l'ancrage contextuel joue un rôle décisif dans la qualité du jugement du modèle, mettant en évidence une dépendance intéressante qui mérite d'être explorée davantage à des fins d'optimisation.