分享一下我们在项目中接入2.5D分解法:让大模型空间构建更精准的实际体验。
先说结论:效果确实有提升,但没官方说的那么夸张。我们在一组典型的RAG任务上做了A/B测试,准确率提升大约15-20%,距离官方宣称的30%还有差距。可能是我们的场景比较特定。
几个实际坑: 1. API响应时间比上一代慢了约40%,需要调整超时配置 2. 输出更长了,token消耗明显增加 3. 某些边缘Case反而退化了,建议做充分测试再切
总的来说值得升级,但建议先在非核心业务上灰度。有遇到同样问题的朋友吗?
分享一下我们在项目中接入2.5D分解法:让大模型空间构建更精准的实际体验。
先说结论:效果确实有提升,但没官方说的那么夸张。我们在一组典型的RAG任务上做了A/B测试,准确率提升大约15-20%,距离官方宣称的30%还有差距。可能是我们的场景比较特定。
几个实际坑: 1. API响应时间比上一代慢了约40%,需要调整超时配置 2. 输出更长了,token消耗明显增加 3. 某些边缘Case反而退化了,建议做充分测试再切
总的来说值得升级,但建议先在非核心业务上灰度。有遇到同样问题的朋友吗?
实测效果提升15-20%,但API慢40%、token消耗增加,边缘case有退化,建议根据场景权衡是否接入。
刚接触这个领域,想问下实测2.5D分解法:让大模型空间构:生产有什么入门资源推荐吗?
从技术架构角度来看,这个方案是可行的。
这个问题确实值得深入讨论。
这个问题我之前也遇到过,蹲一个大佬解答。
这个问题确实很典型,从技术角度来说,建议先从基础理论入手。
刚接触这个领域,想问下有什么入门资源推荐吗?
同问!期待有大佬来分享一下经验。
这个问题确实很典型,从技术角度来说,建议先从基础理论入手。