Perplexity reduz falhas em modelos com nova técnica de treinamento
Nova técnica de destilação guiada por dicas reduz em 21,2% as falhas em chamadas de ferramentas nos modelos da Perplexity.
Pontos principais
- A técnica de destilação guiada por dicas diminuiu falhas em chamadas de ferramentas em 21,2% em testes A/B.
- O modelo GLM 5.2 evitou 93,7% das falhas originais com o uso de dicas corretivas.
- A taxa de falha em testes de campo caiu de 2,24% para 1,77% após a implementação.
- O pipeline de treinamento exclui dados de identificação pessoal e usuários que optaram por não participar.
A Perplexity anunciou o desenvolvimento de um método de treinamento que permite aos modelos aprenderem com seus próprios erros por meio de destilação guiada por dicas. Em testes A/B, a tecnologia reduziu em 21,2% as falhas em chamadas de ferramentas, com o modelo GLM 5.2 superando o desempenho anterior ao corrigir 93,7% dos erros identificados.
Os resultados práticos mostraram uma queda na taxa de falha em campo de 2,24% para 1,77%. O processo de treinamento respeita a privacidade dos usuários, excluindo automaticamente informações de identificação pessoal e dados de quem optou por não participar do programa.
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