Tweestaps contextuele verrijking

    Tsce is model-agnostisch en verhoogt LLM-nauwkeurigheid 20-30pp

    Uitgelicht
    6 Stemmen
    Tweestaps contextuele verrijking - Tsce is model-agnostisch en verhoogt LLM-nauwkeurigheid 20-30pp media 1
    Tweestaps contextuele verrijking - Tsce is model-agnostisch en verhoogt LLM-nauwkeurigheid 20-30pp media 2
    Tweestaps contextuele verrijking - Tsce is model-agnostisch en verhoogt LLM-nauwkeurigheid 20-30pp media 3
    Tweestaps contextuele verrijking - Tsce is model-agnostisch en verhoogt LLM-nauwkeurigheid 20-30pp media 4
    Tweestaps contextuele verrijking - Tsce is model-agnostisch en verhoogt LLM-nauwkeurigheid 20-30pp media 5
    Tweestaps contextuele verrijking - Tsce is model-agnostisch en verhoogt LLM-nauwkeurigheid 20-30pp media 6

    Beschrijving

    Deze repo is voor de demonstratie van TSCE -principes.- Automationoptimization/tsce_demo tsce is een open source framework dat de nauwkeurigheid en reproduceerbaarheid van LLM's en AI -agenten verhoogt.Voer meer dan 4000 testprompts uit, merkte een verhoging van 10 - 30pps op

    Aanbevolen Producten