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Amélioration progressive(PE)
Améliore progressivement la qualité des sorties de l'IA en fonction des ressources et du temps disponibles
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Livre rapidement de premiers résultats, puis affine progressivement la qualité de la sortie tant qu'il reste du temps et des ressources.
- Quand l'utiliser
- Des systèmes interactifs où les utilisateurs ont besoin d'un retour rapide mais profitent de meilleurs résultats si l'agent dispose de capacité de calcul disponible.
- Vigilance
- Les sorties intermédiaires peuvent pousser les utilisateurs à agir avant la fin de l'affinage, et l'affinage peut ne jamais aboutir en cas de forte charge.
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Amélioration progressive: Vue d’ensemble
Améliore progressivement la qualité des sorties de l'IA en fonction des ressources et du temps disponibles
- Layered quality improvement
- Anytime algorithm implementation
- Resource-based enhancement
- Graceful degradation support
- Quality-time trade-offs
- User preference adaptation
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Zilberstein (1996): The principles of anytime algorithms
- Fast Inference from Transformers via Speculative DecodingarXiv:2211.17192
- Accelerating Large Language Model Decoding with Speculative SamplingarXiv:2302.01318
- Shinn et al. (2023): Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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