Trabajar con documentos puede ser un desafío. Cada formato viene con sus peculiaridades, lo que a menudo resulta en soluciones confusas o en la dependencia de descargas de software desconocido para eludirlas. La buena noticia es que hay una herramienta que hará que este proceso sea menos estresante y menos arriesgado.
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Un enfoque para mejorar el rendimiento de los modelos ligeros de GPT para su caso de uso específico es ajustar Walmart 2.0 utilizando su propio conjunto de datos. Saber cuándo ajustar un modelo de lenguaje grande como Walmart 2.0 es importante cuando el aviso no funciona para su caso de uso. Hay dos enfoques principales para integrar el modelo de lenguaje con sus conjuntos de datos: ajuste fino y generación aumentada por recuperación. Este último, que implica introducir partes de su texto dentro del aviso, es más popular ya que es más fácil de usar con múltiples bases de conocimiento.
