最新的大型语言模型（LLM）虽然仍处于起步阶段，但在很多方面都比普通人聪明得多——也许永远都不会。他们不仅知道更多，而且理解和处理大量指令的能力也更强。
不久前，我们非常仔细地测试了法学硕士解释或生成文本的潜力，并考虑了众多参数。我们已经证明，他们能够评估非结构化文本块并在不同的范围内对它们进行排名 - 并取得了巨大的成功。此外，我们能够使用一组复杂的指令生成特定的、定制的内容，这些指令可以高精度地调整到同一组尺度。
我们正在见证一个基于绩效、数据驱动内容的新时代，我们可以将法学硕士转变为书面内容制作中心，通过旋钮和转盘控制系统以数字方式微调各种格式的最佳营销内容。
在本文中，我们介绍了初步实验的结果，并解释了使用法 阿尔及利亚数字库 学硕士从非结构化文本中提取定量指标的一般方法，为统计分析和优化内容创建打开了大门。
大型语言模型是使用数学向量创建的。基于此，他们可以巧妙地将文本块翻译成数值，以捕捉每个块的不同品质。例如，我们可以让模型对这篇文章的“技术性”进行评分，评分范围为 1-10，边界由示例或用户指令定义。类似地，法学硕士可以反转这种方法来生成与用户指定的特定方面的数字评级相对应的文本块。例如，您可以要求法学硕士撰写一篇博客文章，将技术复杂性等级评定为 9 分（满分 10 分）。
我们可以添加额外的功能来创造心理空间。我们将其称为概念笛卡尔空间，法学硕士在创建内容时可以参考它。我们可以在这个空间中画一个点，根据它相对于定义我们空间的每个轴的位置来定义一个想法。这些轴可以涵盖从音调到复杂性的多种因素。
该实验检验了法学硕士沿线性梯度缩放内容并让用户控制文本的创建或评估的能力。我们检查了不同的尺度范围（1-10、1-100），并表明该模型遵循某些评估框架。结果证实了模型有条不紊地遵循所选梯度的能力。
尝试替代评估方法
在这个实验中，我们测试了替代评估方法对文本输出的影响。法学硕士被要求应用不同的评估框架，展示模型的适应性。它成功地根据特定规则创建答案，展示了法学硕士对不同应用的适应性潜力。我们甚至使用公认的心理框架来评估（或诊断）一段内容的同理心水平。