Подивіться на цю групу даних — результати роботи схеми міжмодульної співпраці дійсно перевищили очікування.
Точність безпосередньо перевищує показники окремої моделі на 8.5-10.5 відсоткових пунктів, а також на 3.0-5.0 відсоткових пунктів вище за чистий текстовий спосіб комунікації. Затримка відповіді була подвоєна у порівнянні з попередніми показниками. Найголовніше — ця схема підходить для будь-яких комбінацій моделей — незалежно від їхнього розміру, архітектурного дизайну або реалізації токенізатора, вони всі можуть безшовно співпрацювати.
Це не еволюційна оптимізація або ітеративний процес. По суті, це інноваційний прорив на рівні архітектури. Для розробників, які прагнуть розгорнути системи міжмодульної співпраці у Web3 або інших складних сценаріях, цей напрямок заслуговує уваги.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
7 лайків
Нагородити
7
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
LiquidatedDreams
· 1год тому
卧槽,2倍 затримки оптимізація прямо в політ? Це справді можна використовувати, потрібно переписати багатомодельне рішення для Web3
Ці дані можна відтворити, чи здається, що вони трохи надто ідеалізовані...
8.5 відсотків точності різниці, чесно кажучи, трохи багато. Але будь-яка комбінація моделей може безшовно співпрацювати, це досить круто
Чекайте, це відкритий код чи на стадії статті? Не бачу конкретних деталей реалізації
Говорячи просто, нарешті хтось правильно зробив багатомодельну співпрацю, раніше ті рішення були, напевно, урізаними версіями
Переглянути оригіналвідповісти на0
SeasonedInvestor
· 1год тому
Чорт, ці дані справжні, чи правда їхня точність просто злітає? Швидкість відповіді ще вдвічі швидша... Чому здається, що це таке неймовірне?
Якщо ця технологія Web3 дійсно зможе реалізуватися, скільки Gas вона зекономить, але все ж потрібно провести реальні тести.
Якщо цей tokenizer справді досягне високої сумісності, це дійсно змінить правила гри.
Вау, цей приріст продуктивності дійсно вражає, точність безпосередньо злітає на десять пунктів? Відповідь швидша вдвічі — що це означає, архітектурне проектування дійсно на висоті.
Я звертаю увагу на безшовну інтеграцію між моделями для співпраці, раніше мене постійно підводили різниці у tokenizer.
Якщо це справді зможе стабільно працювати у складних сценаріях, то Web3, ймовірно, зійде з розуму.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FUD_Vaccinated
· 2год тому
Ого, ця продуктивність подвоїлася? Безпосередньо знищити однокомпонентну модель на двозначне число — ось справжнє новаторство
Подивіться на цю групу даних — результати роботи схеми міжмодульної співпраці дійсно перевищили очікування.
Точність безпосередньо перевищує показники окремої моделі на 8.5-10.5 відсоткових пунктів, а також на 3.0-5.0 відсоткових пунктів вище за чистий текстовий спосіб комунікації. Затримка відповіді була подвоєна у порівнянні з попередніми показниками. Найголовніше — ця схема підходить для будь-яких комбінацій моделей — незалежно від їхнього розміру, архітектурного дизайну або реалізації токенізатора, вони всі можуть безшовно співпрацювати.
Це не еволюційна оптимізація або ітеративний процес. По суті, це інноваційний прорив на рівні архітектури. Для розробників, які прагнуть розгорнути системи міжмодульної співпраці у Web3 або інших складних сценаріях, цей напрямок заслуговує уваги.