Artikel ini memperkenalkan metode C3PO yang dirilis oleh Universitas Stanford, sebuah metode baru untuk menyesuaikan model bahasa besar, yang mampu melakukan adaptasi yang dipersonalisasi berdasarkan konteks. Metode ini menyesuaikan model dengan menggabungkan fungsi kerugian DPO dan SFT untuk memastikan ketahanan kinerja model, dan secara efektif menggunakan umpan balik verbal untuk menghindari generalisasi berlebihan, sehingga meningkatkan kepraktisan dan keandalan model. Munculnya metode C3PO memberikan ide-ide baru dan sarana teknis untuk penyesuaian model bahasa besar yang dipersonalisasi, dan diharapkan dapat lebih mendorong kemajuan dan perkembangan teknologi kecerdasan buatan.
Universitas Stanford merilis metode C3PO untuk menyesuaikan model bahasa besar untuk membuat adaptasi yang dipersonalisasi berdasarkan konteks. Metode ini menggunakan model penyesuaian kerugian DPO dan SFT untuk memastikan kinerja yang kuat. C3PO secara efektif menggabungkan umpan balik verbal untuk menghindari generalisasi yang berlebihan.
Pengenalan metode C3PO menandai kemajuan baru di bidang penyesuaian model bahasa skala besar yang dipersonalisasi. Keunggulannya dalam ketahanan kinerja dan menghindari generalisasi yang berlebihan memberikan jaminan yang lebih andal untuk penerapan model bahasa berskala besar di masa depan. Dipercaya bahwa akan ada lebih banyak penelitian dan penerapan berdasarkan metode C3PO di masa depan, sehingga semakin mendorong pengembangan teknologi kecerdasan buatan.