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Updated LLM配置 (markdown)
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LLM配置.md
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- GPT3.5、GPT3.5-16k 均能基本满足要求,但会有输出结果不稳定的情况;GPT3.5的token长度限制为4k,在现有CoT策略下,容易出现超过长度限制的情况。
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- GPT4的输出更稳定,但费用成本远超GPT3.5,可以根据实际使用场景进行选择。
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3. Embedding模型用其他的可以吗?
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- 可以。可以以该项目[text2vec]([URL](https://github.com/shibing624/text2vec))的榜单作为参考,然后在HuggingFace找到对应模型的model card,修改HF_TEXT2VEC_MODEL_NAME变量的取值。
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- 可以。可以以该项目[text2vec](https://github.com/shibing624/text2vec)的榜单作为参考,然后在HuggingFace找到对应模型的model card,修改HF_TEXT2VEC_MODEL_NAME变量的取值。
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