Radzi sobie z nowymi sformułowaniami i wychwytuje łudząco podobne zapytania.
Po nauczeniu się dziesięciu rodzajów zapytań MS Duplex odpowiadał na nie w dowolnym sformułowaniu i przekazywał twojej AI niemal wszystko, co nieznane. Zapytania przychodziły na sześciu poziomach, od znajomych sformułowań po łudząco podobne zapytania zbudowane tak, by go zmylić, i zapytania z innej dziedziny.
Wewnętrzne benchmarki. Wszystkie liczby na tej stronie pochodzą z testów, które MatterSpace przeprowadził samodzielnie, i nie zostały niezależnie zweryfikowane. Przeczytaj zastrzeżenia
- 7.5%*Błędne odpowiedzi na łudząco podobne zapytaniaCache 45.3%, około 6× więcej
Błędne odpowiedzi na łudząco podobne zapytania MS Duplex 7.5% Cache 45.3% - 98.98%*Zapytań obsłużonych poprawnie: z dobrą odpowiedzią lub przekazanych twojej AIMS Duplex sam odpowiedział na 95.78% znanych zapytań
- 0.996*Wynik odróżniania znanego od nowego, w skali do 1Cache 0.930
Wynik odróżniania znanego od nowego, w skali do 1 MS Duplex 0.996 Cache 0.930
* Liczby z wewnętrznych benchmarków MatterSpace, niezweryfikowane niezależnie. Przeczytaj zastrzeżenia
Sześć rodzajów zapytań, od znanych po zupełnie nowe.
Krok 1 z 7: Jak przedtem
Łudząco podobne zapytania trafiają do twojej AI.
Ile na każde 100 zapytań łączących dwa wyuczone otrzymało błędną odpowiedź.
Krok 1 z 3: Cache
Cache semantyczny odpowiada najbliższym z tego, co ma zapisane, i myli się przy 45.3% łudząco podobnych zapytań.*
Odpowiada na to, co wie, a resztę przekazuje dalej.
Znana praca z odpowiedzią, nowa przekazana dalej i to, jak dobrze każde podejście je odróżnia.
Krok 1 z 3: Znana praca
MS Duplex sam odpowiedział na 95.78% znanych zapytań, wobec 86.44% dla cache.*
Więcej twojej pracy, bez pewnych siebie błędów.
Najwięcej, na ile każde podejście mogło odpowiedzieć samo, nie popełniając ani jednego pewnego siebie błędu.
Krok 1 z 2: Znana praca
Nie dopuszczając żadnych pewnych siebie błędów, MS Duplex mógł sam odpowiedzieć na 94.8% znanej pracy, wobec 59.8% w przypadku cache.*
Jak go przeprowadzono.
- Praca
- Dziesięć typów zapytań z obsługi klienta i bankowości, po 48 przykładowych sformułowań na każdy.
- Sześć poziomów
- Sformułowane jak wcześniej, o czymś nowym, w nowym zdaniu, łudząco podobne zapytanie łączące dwa wyuczone, rodzaj nigdy niewyuczony oraz inna dziedzina.
- Punktacja
- Przekazane zapytanie liczy się jako obsłużone; odpowiedź na takie, które należało przekazać, liczy się jako błąd.
- Skala
- Jeden główny przebieg, potem dziesięć niezależnych przebiegów w drugiej konfiguracji.
- Porównywane z
- Cache semantyczny i klasyfikator dostrajany online, z tymi samymi przykładami.
- Jednakowe warunki
- Ustawienie każdego podejścia wybrane na osobnym zbiorze walidacyjnym według tej samej reguły, nigdy na zbiorze testowym.
Co to oznacza dla twojej pracy.
Tanie odpowiedzi, którym możesz ufać.
MS Duplex sam odpowiedział na 95.78% znanej pracy i przekazał twojej AI niemal każde łudząco podobne zapytanie.*
Nowe sformułowanie to wciąż znana praca.
Przeformułowane, przebudowane lub dotyczące nowych szczegółów wyuczone zapytania otrzymywały odpowiedź, i to poprawną.
To, co nieznane, trafia do twojej AI.
Nowe rodzaje zapytań i inne dziedziny niemal zawsze były przekazywane dalej: na 3.2% mimo to odpowiedziano.*
Dalej: Planuje najkrótszą drogę bez ani jednego tokenu modelu.Przeczytaj →
Zobacz to na własnej pracy.
Od twojego własnego asystenta po każdego agenta, którego uruchamia twoja firma: pilotaż uruchamia MS Duplex na twojej własnej pracy, ze wskaźnikami uzgodnionymi przed startem.