從這些人工智慧產生的補全結果中可以清楚看出

[nurrmohammad]

微調模型使我們能夠獲得更好的產品描述。然而，很明顯，有限數量的手套以及其他元素可以將任何人工智慧生成的描述轉化為精彩的內容。 內容作者在撰寫有效的產品描述時需要考慮許多因素。同樣，在使用人工智慧技術在線生成自動完成內容時，需要考慮一些最佳實踐以及需要避免的一些陷阱。 數據並不總是越多越好 根據OpenAI 文件中提供的一般最佳實踐，效能和準確性隨著範例數量每增加一倍而線性增加。最終，人們可以增加此演示中可用的數據，以進一步提高生成的完成結果的品質。請記住，數據並不總是越多越好，除非數據包含高品質的範例。 數據分佈是一個可以產生影響的附加元素。人們可以輕鬆地從各個角度探索手套資料集的數據。


如下圖所示，可以按顏色對手套數據進行分組，按手套尺寸對其進行分段，並使用 丹麥 電話號碼 手套類型對其進行著色。這樣做是評估資料集中屬性（顏色、大小、類型等）分佈的直接方法。使用Facets（用於產生下面的視覺化效果的工具），可以非常簡單且功能強大地分析大量資料中的模式。因此，我們可以找出某些屬性是否具有大量數據，而其他屬性是否具有較少甚至根本沒有相關數據。 保持正確的語氣 這項工作中使用的資料集規模很小，因此微調模型的範例數量有限。然而，這並不是唯一的挑戰。



在經過微調的資料集中，有來自不同品牌、針對不同目標受眾的手套。其中一些手套用於滑雪，而另一些則用於重型任務。微調模型時，保持正確的語氣是另一個關鍵因素。在微調模型時，將品牌、產品分組並使用社交媒體副本等附加元素非常重要，並且會產生很大的影響。 永遠不要低估提示設計的力量 選擇產生補全的產品時，需要牢記一些準則： 要建立良好的提示，您需要相關屬性。產品至少需要具有最少數量的屬性。當然，不同的產品會有不同的屬性，但一般來說，有些屬性可能與產品的顏色、材質、形狀等有關。 不僅需要屬性，還必須確保相關的產品描述可用。它們對於微調模型至關重要。 從 SEO 的角度來看，目標關鍵字出現在數據中非常重要。