прирост производительности, просто взяв соответствующую информацию и поместив ее в начало вашего приглашения, чем вы можете получить, заплатив за следующую самую дорогую модель. Так что это то, о чем нам интересно подумать, потому что когда мы работаем с этими моделями, во-первых, мы знаем, что мы регулярно выгружаем много информации в контекст. Вот как он обращает внимание на наши разговоры.
Вот как мы заполняем эти пробелы в знаниях. Так что, с одной стороны, мы не хотим искать во всех этих разных документах и выяснять, где именно находится правильный ответ. Это то Данные телеграммы Бразилии что мы просим ChatGPT сделать. Но с другой стороны, если мы помещаем туда кучу ненужных вещей, становится все более и более вероятным, что он упустит то, что мы на самом деле хотим, чтобы он обработал.
Как мы можем справиться с этими проблемами?
Итак, есть пара вещей, которые мы можем сделать, чтобы справиться с этим. Во-первых, с точки зрения нас как личностей, мы можем помнить, что длинные разговоры по сути все сбрасываются в это контекстное окно. Так что если мы говорим с ним об одном, а затем хотим переключиться на что-то другое, мы можем просто решить переключиться на новый чат, что очень легко в этих интерфейсах. Еще одна вещь, которую мы можем сделать, это быть внимательными к таким вещам, как мегаподсказки.
Итак, это действительно сжатые блоки инструкций, которые вы довольно часто видите, как люди помещают в начало этих взаимодействий. Опять же, это может означать, что вещи как бы смещаются в эту среднюю часть, где вещи часто теряются. Так что мы как бы пытаемся убедиться, что мы фокусируем вещи как можно больше. Конечно, если мы также сбрасываем туда большие блоки информации, мы пытаемся сделать некоторую прополку того, что, как мы знаем, менее важно.