머스크의 두 번째 AI 제품인 PromptIDE가 발표되고, Grok의 개발은 그것과 떼려야 뗄 수 없습니다.
네티즌 댓글: xAI 팀의 개발 속도가 너무 빠릅니다! 정말 놀랍습니다!

PromptIDE를 사용하면 엔지니어와 연구원은 Grok-1 모델(Grok을 지원하는 모델)에 투명하게 액세스할 수 있습니다. IDE는 사용자가 LLM(대형 모델)의 기능을 빠르게 탐색하는 데 도움이 됩니다. IDE의 중심에는 새로운 SDK와 결합되어 정교한 프롬프트 기술을 가능하게 하는 Python 코드 편집기가 있습니다. IDE에서 프롬프트를 실행하면 사용자는 샘플링 확률, 집계된 주의 마스크 등과 같은 몇 가지 유용한 분석을 볼 수 있습니다.
IDE는 모든 프롬프트를 자동으로 저장하고 버전 제어 기능이 내장되어 있으며 사용자가 다양한 프롬프트 기술의 출력을 비교할 수도 있습니다. 마지막으로 사용자는 CSV 파일과 같은 작은 파일을 업로드하고 SDK의 단일 Python 함수를 사용하여 읽을 수 있습니다. SDK의 동시성 기능과 결합하면 약간 큰 파일도 빠르게 처리할 수 있습니다.
다음은 IDE의 주요 기능을 시연한 것입니다.









위 내용은 머스크의 두 번째 AI 제품인 PromptIDE가 발표되고, Grok의 개발은 그것과 떼려야 뗄 수 없습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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AI 모델이 내놓은 답변이 전혀 이해하기 어렵다면 감히 사용해 보시겠습니까? 기계 학습 시스템이 더 중요한 영역에서 사용됨에 따라 우리가 그 결과를 신뢰할 수 있는 이유와 신뢰할 수 없는 경우를 보여주는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 복잡한 시스템의 출력에 대한 신뢰를 얻는 한 가지 가능한 방법은 시스템이 인간이나 다른 신뢰할 수 있는 시스템이 읽을 수 있는 출력 해석을 생성하도록 요구하는 것입니다. 즉, 가능한 오류가 발생할 수 있는 지점까지 완전히 이해할 수 있습니다. 설립하다. 예를 들어, 사법 시스템에 대한 신뢰를 구축하기 위해 우리는 법원이 자신의 결정을 설명하고 뒷받침하는 명확하고 읽기 쉬운 서면 의견을 제공하도록 요구합니다. 대규모 언어 모델의 경우 유사한 접근 방식을 채택할 수도 있습니다. 그러나 이 접근 방식을 사용할 때는 언어 모델이 다음을 생성하는지 확인하세요.

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