- AI मॉडल विकसित करते समय dataset की मात्रा और गुणवत्ता, दोनों महत्वपूर्ण हैं
- ChatGPT का उपयोग करने पर कम लागत में dataset बनाया जा सकता है, और labeling outsourcing कंपनियों का उपयोग करने की तुलना में समय भी बचाया जा सकता है
- अंग्रेज़ी में query करने पर न सिर्फ लागत बचती है (token संख्या कम होने से), बल्कि performance भी बेहतर होती है
- सामान्य परिस्थितियों में temperature को 0 पर कम करके अधिक consistent जवाब पाना फायदेमंद होता है
- role(user, assistant, system) के लिए उपयुक्त behavior pattern निर्धारित करें
- साधारण गणना के अनुसार, 3 डॉलर में लगभग 10,000 sentiment analysis dataset को label किया जा सकता है (gpt-3.5-turbo मॉडल के आधार पर)
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