Vibes ne suffira pas pour choisir vos modèles. Voici ce qui fonctionne réellement : établissez d'abord des références concrètes adaptées à votre cas d'utilisation spécifique. Ensuite, effectuez des tests rigoureux sur plusieurs dimensions — capacité de raisonnement, précision de l'ancrage aux documents, fiabilité de l'intégration des outils et variance des résultats dans différentes conditions. Les données racontent la véritable histoire. Ne vous laissez pas berner par les noms de marque ou les cycles de hype. Évaluez les modèles en fonction de leur comportement réel et de leurs métriques de performance. Le modèle qui donne des résultats pour votre flux de travail est celui qui vaut la peine d'être déployé, peu importe sa réputation dans la communauté.
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AirdropATM
· Il y a 5h
C'est encore un refrain connu, mais il y a vraiment des gens qui achètent encore des grands modèles LLM en suivant la tendance, en se fiant uniquement aux promotions, c'est une leçon amère.
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SilentAlpha
· Il y a 5h
ngl c'est exactement ce que je voulais dire, écouter les grands influenceurs parler ne sert à rien, il faut analyser les données soi-même
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ShitcoinConnoisseur
· Il y a 5h
C'est bien dit, mais j'ai peur que la majorité des gens continuent à suivre la tendance en achetant des modèles populaires
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ForkMonger
· Il y a 5h
non, c'est juste une économie de protocole de base appliquée à la sélection de modèles... le vrai enjeu est de trouver le vecteur d'attaque de gouvernance dans le cadre que tout le monde met en avant en ce moment
Vibes ne suffira pas pour choisir vos modèles. Voici ce qui fonctionne réellement : établissez d'abord des références concrètes adaptées à votre cas d'utilisation spécifique. Ensuite, effectuez des tests rigoureux sur plusieurs dimensions — capacité de raisonnement, précision de l'ancrage aux documents, fiabilité de l'intégration des outils et variance des résultats dans différentes conditions. Les données racontent la véritable histoire. Ne vous laissez pas berner par les noms de marque ou les cycles de hype. Évaluez les modèles en fonction de leur comportement réel et de leurs métriques de performance. Le modèle qui donne des résultats pour votre flux de travail est celui qui vaut la peine d'être déployé, peu importe sa réputation dans la communauté.