大语言模型的下一步发展方向

其实就是把更新数据做到产品中。简单来说就是,用户对答案不满意的时候,可以付费切换到人工回答,帮忙提升回答的质量。 这样可以达到一个三赢的局面:

  • 提问者获得满意答案.
  • 答题者获得知识付费.
  • 平台获得数据更新用于训练.

具体设计

而匹配相对应的人工回答,当然也需要相应的算法去匹配。 需要对提问者做画像,对答题者的技能树做画像,当然更需要从提问中提取特征,各方面帮助匹配到最适合的人。 更要对提问者和答题者做信用打分,确保答题的质量,类似电商发展初期建立网民、网店、支付手段之间的关系。

垂直场景

至于垂直场景,本来就有机器答复不满意切换人工的功能,把数据记录下来训练模型即可。 这里面的遇到的第一个问题就是,如何从语音对话中解析拆解成正常合理的对话文本用于训练。

或许,已经有很多平台在悄咪咪用这样的方式提升模型,只是用户不知道。

初版写于2024年2月11日, 北京朝亦通三区交界。

Add a Comment

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注