IBM ने अभी दिखाया कि एक “परफेक्ट” प्रॉम्प्ट, 4 बोरिंग प्रॉम्प्ट्स के खिलाफ हार जाता है। कार्य सरल था: गुमशुदा खाद्य सामग्री को करियर नोट्स के साथ मिलाएं, “मेह” जैसे बेकार कारणों को अस्वीकार करें और एक साफ रिपोर्ट तैयार करें। एक बड़ा प्रॉम्प्ट किनारे के मामलों पर लगातार विफल हो रहा था। इसका कारण मॉडल का छोटा होना नहीं था। इससे एक साथ निकालना, निर्णय लेना, तुलना करना और लिखना मांगा जा रहा था। इसलिए IBM ने इसे 4 चरणों में बांट दिया: निकालना, सत्यापन, तुलना और उत्पादन। एक ही मॉडल। एक ही डेटा। प्रत्येक चरण में कम बुद्धिमत्ता की आवश्यकता। प्रत्येक विफलता स्पष्ट और सुधारयोग्य हो जाती है। यही अधिकांश टीमें एजेंट्स के बारे में गलत समझती हैं। लाभ यह नहीं है कि 20 AI पर्सनाज़ को एक समूह चैट में डाला जाए। लाभ है कि एक अस्पष्ट कार्य को संकीर्ण, परीक्षणयोग्य निर्णयों में बदलना। बड़े मॉडल प्रदर्शन को सुधारते हैं। बेहतर प्रवाह उत्पादन में सफल रहते हैं।
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