Nous avons analysé 60 extraits de podcasts YouTube de haute qualité, mené une enquête à l'aide de 5 modèles courants et découvert des points intéressants. Niveau 1 (GLM, Sonnet, k2) : À l’instar d’un secrétaire direct et sans détour, ces outils sont extrêmement efficaces mais parfois un peu trop directs, nécessitant souvent des instructions plus longues pour atteindre leur plein potentiel. Si vous possédez une connaissance approfondie d’un domaine particulier, les résultats sont excellents ; GLM est plus rapide, mais certaines descriptions sont vagues et peuvent être précisées. Sonnet permet une prise de notes très complète. Niveau T0 (Opus, Gemini) : « Consultants » perspicaces. Ils excellent dans la compréhension des significations implicites et l’extraction de schémas à partir de données éparses, ce qui les rend particulièrement aptes à la reconnaissance et à la reconstruction de modèles. Leurs suggestions sont relativement concises et très adaptables. PS : Je trouve que l’illusion autour de Cleanser 3 est assez forte ; il est important de le souligner. Soyez francs et honnêtes. Parfois, pour des raisons économiques, T0 et T1 sont combinés. 1. Écrivez le squelette de l'invite en utilisant T0. 2. Alimentation de T1 pendant l'opération d'essai 3. Effectuer un échantillonnage manuel pour vérifier s'il diffère de mes attentes. 4. Optimiser en réinjectant les résultats dans T0. 5. Transfert à T1 pour la production en série Vous pouvez essayer cette méthode.
