指導の微調整テクノロジーの使用は何ですか？
ディレクティブファインテクノロジーは、自然言語の指示を使用して大規模な言語モデルを微調整する方法です。目的は、ゼロまたは小規模のサンプル学習でモデルのパフォーマンスを改善することです。命令の微調整テクノロジーは、モデルがトレーニング前である能力のロックを解除または刺激することができ、モデルを対話に優れているGoodPGPTなど、さまざまなスキルツリーに差別化することもできます。ディレクティブの微調整テクノロジーには、大量のデータと計算リソースが必要であり、モデルとユーザーの意図の整合性を減らすことができます。