Programa de aplicativos de ensino e aprendizagem
O seguinte caminho prático pode ser seguido para criar um sistema de ensino de LLM usando o Any-LLM:
- Design de aprendizado comparativoCrie experimentos comparativos para que os alunos observem simultaneamente as diferenças nas respostas de modelos como GPT-3.5, Claude, etc., para o mesmo problema, por exemplo, chamada simultânea
completion()Mostrando a interpretação da "definição de aprendizado de máquina" por cada modelo - Experimentos de visualização de parâmetrosAjuste dinâmico usando o controle deslizante do notebook Jupyter
temperatureParâmetros (intervalo de 0,1-2,0), exibição em tempo real das variações de aleatoriedade do texto gerado - Exercício de tratamento de errosDigite deliberadamente chaves de API inválidas ou IDs de modelo incorretas para orientar os alunos na análise de mensagens de exceção e na compreensão das especificações de chamadas de API
- Aprendizagem baseada em projetosAgrupamento para implementar sistemas inteligentes de atendimento ao cliente com base em diferentes modelos e, por fim, demonstração da integração com a interface unificada Any-LLM
Sugestões de recursos didáticos:
1. modelo de notebook Colab pré-criado com exemplos de chamadas Any-LLM configuradas
2. grave um vídeo comparando a latência de resposta de cada modelo para mostrar visualmente a diferença de desempenho.
3. desenvolvimento de scripts de pontuação automatizados por meio deresponse.usage.total_tokensAnalisar a eficiência do raciocínio no trabalho dos alunos
O programa permite que os alunos dominem as principais habilidades de invocação de vários modelos em duas aulas, aumentando a amplitude cognitiva em 300% em comparação com o ensino tradicional de um único modelo.
Essa resposta foi extraída do artigoAny-LLM: uma ferramenta de código aberto para invocação de interface unificada de modelos multilínguesO
