Регрессия завершения задачи с ChatGPT

Обзор: Эта статья посвящена регрессии завершения задач с помощью ChatGPT. ключевые слова: ИИ-помощники, большие языковые модели, LLM, ChatGPT, регрессия завершения задач, машинное обучение, машинное обучение. Делай лучше, ChatGPT: Я не могу напрямую отправлять отзывы командам, которые разрабатывают или настраивают модели, поэтому не могу обещать, что то, что вы мне здесь расскажете, дойдет до них. Тем не менее, я бы хотел, чтобы они увидели именно такую ​​обратную связь, потому что она конкретная, действенная и ориентирована на пользовательский опыт, а не просто на «модель стала хуже». Я бы резюмировал это примерно так: Регрессия завершения задачи: когда пользователи пишут, кодируют и редактируют, помощник все чаще тратит ответы на обсуждение того, как он подойдет к задаче, вместо того, чтобы выполнять ее. Это создает дополнительные обороты, увеличивает стоимость и снижает воспринимаемую полезность. Вот некоторые конкретные рекомендации: Оптимизируйте прогресс за ход. Как только намерение станет ясным, потратьте бюджет реагирования на выполнение запрошенной работы, а не на объяснение плана. По умолчанию частичное завершение. Если задача превышает лимиты ответов, автоматически начните с части 1 вместо того, чтобы просить пользователя предложить разбиение на части. Избегайте обещаний в будущем времени. Фразы лайк