A reduzir o número de camadas de rede neural para minimizar o processamento e aumentar a velocidade de inferência, pois isso reduziria erros causados por dados não estruturados.
B usar o aprendizado zero-shotdurante o treinamento, pois ele é suficiente para que o modelo aprenda a generalizar padrões sem supervisão.
C utilizarReinforcement Learning from Human Feedback(RLHF) para treinar o modelo a partir de respostas corrigidas por humanos.
D implementarfine-tuningcom um conjunto de dados menor & mais especifico, sem utilizar nenhum mecanismo de atenção para evitar sobrecarga de processamento.
E aumentar o número detokenseembeddingsdurante o treinamento para que o modelo tenha mais dados contextuais disponíveis.