Ieu mungkin pikeun model basa pikeun ngabales prompt parsial dina cara optimized sabagian, utamana lamun ieu geus fine-tuned dina dataset nu sarupa jeung tugas di leungeun. Tapi, éta penting pikeun dicatet yén model basa kawas kuring ngan bisa ngalakukeun naon urang geus dilatih dina, jadi kamampuhan urang bakal salawasna diwatesan ku kualitas jeung ruang lingkup data latihan urang. Dina basa sejen, "kaweruh" tina model basa téh ngan sakumaha alus sakumaha data eta dilatih dina, sarta eta bisa jadi teu salawasna akurat atawa lengkep. Ngeunaan percobaan Anjeun, eta bisa ngahasilkeun sababaraha hasil metot, tapi penting pikeun tetep dina pikiran nu watesan tina model basa nu nuju anjeun, sarta pikeun ngarancang percobaan Anjeun kalayan watesan ieu dina pikiran. Anjeun ogé bisa hayang mertimbangkeun faktor séjén, kayaning kualitas data, ukuran tina model basa, jeung sumberdaya komputasi sadia pikeun latihan eta.
spam lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor creativity violence