人々はよく「機械が考えている」と言います。実際にはそれほど単純ではありません。鍵はAIそのものではなく、そのAIが置かれている全体のエコシステムにあります。あなたがどのようなプロンプト、どのようなコンテキスト、どのような使用シーンを与えるか——これら人為的に構築された環境こそが、最終的なLLMの出力を決定する真の要因です。言い換えれば、私たちが構築したフレームワークと周囲の解釈空間が、モデルの「思考」を駆動しているのです。機械はただこの舞台で演じているだけです。

原文表示
このページには第三者のコンテンツが含まれている場合があり、情報提供のみを目的としております(表明・保証をするものではありません)。Gateによる見解の支持や、金融・専門的な助言とみなされるべきものではありません。詳細については免責事項をご覧ください。
  • 報酬
  • 3
  • リポスト
  • 共有
コメント
0/400
StablecoinAnxietyvip
· 4時間前
言っていることは正しい、フレームワークがすべてを決定する。私たちはデータを供給し、舞台を作り、そして驚くべきことに機械が「賢く」なるのを見ているだけだ、笑える promptエンジニアリングこそ本当の錬金術だ、わかるか?
原文表示返信0
BoredStakervip
· 4時間前
言ってその通りです。promptエンジニアリングこそ本当のブラックテクノロジーであり、モデル自体はむしろ操り人形に過ぎません。
原文表示返信0
nft_widowvip
· 4時間前
面白いことを言っていますが、こういう説明はやはり問題を単純化しすぎていると思います。プロンプトの工夫がいくら巧妙でも、ゴミデータが入ればやはりゴミ出力です。真にすべてを決定づけるのは、その訓練体系であり、私たちがモデルに何を与えているかということです。
原文表示返信0
  • ピン