Prompter räcker inte – ”context engineering” ger bättre AI-resultat

”Det aktuella tekniska problemet är att optimera nyttan av dessa tokens mot de inneboende begränsningarna i LLM för att konsekvent uppnå ett önskat resultat”, står det i blogginlägget. ”För att effektivt hantera LLM krävs ofta kontextuellt tänkande – med

Sammanhang: ...Det är inte någon ny praxis för utvecklare av AI-modeller att ta in olika informationskällor för att träna sina verktyg att ge bästa möjliga resultat, konstaterar Neeraj Abhyankar, vice vd för data och AI på R Systems, ett företag som utvecklar digitala produkter. Han definierar det nyligen myntade begreppet context engineering som en strategisk förmåga som formar hur AI-system interagerar med företaget i stort....

Omnämnda personer: Neeraj Abhyankar.