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如何丰富LLM上下文以显着增强功能
通过利用额外的元数据帖子如何丰富LLM上下文来显着增强功能，从而授权LLMS赋予您的LLMS能力。
来源:走向数据科学拥有大量的文本数据，在培训前阶段，它们本质上消耗了整个互联网。 LLMS可以访问所有相关数据以适当地回答用户问题时蓬勃发展。但是，在许多情况下，我们没有提供足够的数据来限制LLM的功能。在本文中，我将讨论为什么您应该关注喂我们的LLM更多数据，如何获取这些数据以及特定的应用程序。
我还将从文章中的一项新功能开始：写出我的主要目标，我想实现的文章以及阅读后应该知道的内容。如果成功，我将开始将其写入我的每篇文章：
我的本文目标是强调向LLM提供相关数据的重要性，以及如何将其馈送到LLM中以提高性能我的目标
您还可以阅读有关如何分析和优化LLM 3步骤的文章，并使用多模式LLM进行文档质量检查。
如何在3个步骤中分析和优化LLM 使用多模式LLMS目录
为什么向LLM添加更多数据？
我将通过指出为什么重要的原因开始我的文章。 LLM非常饥饿，这意味着它们需要大量数据才能工作。这通常在LLM的训练前训练语料库中显示，其中包括数万亿个用于训练LLM的文本令牌。
但是，使用大量数据的概念也适用于推理时间（当您在生产中使用LLM时）。您需要向LLM提供所有必要的数据来回答用户请求。
在许多情况下，您无意间通过不提供相关信息来无意中降低LLM的性能。
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