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• 标记：标记可以是单词或单词的一部分。它是 LLM 处理的最小文本单位。• 单词：构成我们在语言中理解的单词的字符集合。• LLMS 使用标记，而不是单词。将生成式 AI 视为“预测下一个单词”并不是理解正在发生的事情的准确方法，并且可能会导致混淆。生成式 AI 工具不会以任何人类的方式“理解”它们给您的答案。关键点：LLM 基于标记来计数和处理输入，这意味着它们解释和生成文本的能力受到标记限制，从而影响其输出的长度和细节。当问题在模型中运行时，它们本质上会为您提供最可能或“最适合”的答案，并带有一些随机因素、护栏和其他调整。AI 专家 Emily Bender 将这些工具称为“合成文本挤压机”，我发现这是一个有用的类比。温度 AI 模型中的温度设置会影响其响应的随机性。较低的温度会产生更可预测和保守的输出，而较高的温度则会激发创造力，产生更加多样化、有时甚至出乎意料的结果。对于法律应用而言，适中的温度通常会在可靠性和有见地的响应之间取得平衡。温度的效用有限，最好使用提示来实现您想要的结果。提示提示是精心设计输入以让 AI 生成所需输出的艺术。有效的提示清晰、具体，并提供指导 AI 生成相关和准确信息的背景。在法律工作中，提示的范围可以从要求提供判例法摘要到起草特定的法律论据。
LegalRnD AI Studio 讲义：- DennisKennedy.Blog
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