Solicitações a modelos
A Novita ajuda você a transformar uma entrada de modelo em uma saída que seu aplicativo pode usar. O fluxo de trabalho básico é escolher um modelo adequado, enviar uma solicitação bem estruturada, examinar a resposta e lidar com falhas sem presumir que todos os modelos se comportam da mesma forma.
O padrão de solicitação e resposta é semelhante entre as tarefas, mas a entrada, a saída esperada e as verificações de validação mudam.
Envie a pergunta de um usuário e o contexto relevante a um modelo de linguagem e, em seguida, exiba a resposta em um aplicativo.
A resposta pode ser avaliada quanto à relevância e formatada antes de chegar ao usuário.
novita LLMEnvie uma tarefa de programação específica com a linguagem, as restrições e o contexto dos arquivos relacionados.
A alteração proposta pode ser verificada com testes, em vez de ser aceita apenas porque parece plausível.
plano de programação novitaUse um prompt visual para explorar conceitos de imagem antes de definir um material para produção.
A imagem gerada pode orientar uma iteração do design, dependendo das entradas aceitas pelo modelo selecionado.
modelos de imagem novitaPrepare uma entrada de texto ou áudio para uma tarefa relacionada a voz quando houver um modelo compatível disponível.
A saída pode ser verificada quanto à inteligibilidade, ao tempo de execução e à adequação ao público-alvo.
modelos de voz novitaTrate cada resposta como resultado de um modelo, uma entrada e um conjunto de opções específicos — não como uma resposta universal.
Decida se você precisa de uma saída de texto, código, imagem ou áudio. Verifique quais entradas o modelo selecionado aceita e o formato da saída antes de preparar uma solicitação.
Descreva a tarefa com clareza, inclua apenas o contexto útil e especifique restrições, como formato ou tamanho, quando o modelo permitir.
Verifique o conteúdo retornado, trate erros ou resultados incompletos e teste as saídas importantes antes de usá-las em um fluxo de trabalho real.
O mesmo fluxo de trabalho básico atende a diferentes equipes, mas a utilidade do resultado depende do que acontece depois que o modelo responde.
Para um aplicativo, defina como deve ser um resultado bem-sucedido antes de conectar um modelo. Uma resposta em texto, uma imagem gerada e um arquivo de áudio exigem formas diferentes de validação e exibição.
Ao avaliar a Novita para um experimento, registre o modelo, a entrada, as opções e os critérios de avaliação. Alterar várias variáveis ao mesmo tempo dificulta explicar uma diferença no resultado.
O material gerado pode servir como primeiro rascunho ou conceito, mas não está automaticamente aprovado. Verifique a precisão, o tom, os direitos de uso e se a saída atende ao briefing.
Estes elementos visuais ilustram o fluxo de trabalho; não são uma comparação medida de antes e depois nem uma garantia da qualidade do resultado.
A inferência retorna um resultado do modelo. Ela não substitui a validação, os testes nem as decisões sobre como esse resultado deve ser usado.
Uma solicitação adequada para um modelo pode falhar ou se comportar de maneira diferente em outro.
AlternativaConfira os requisitos de entrada do modelo escolhido e teste primeiro uma solicitação mínima.
Textos fluentes e conteúdos de mídia convincentes ainda podem conter erros ou não atender ao objetivo.
AlternativaVerifique afirmações relevantes e revise os materiais gerados antes da publicação.
As solicitações podem falhar, exceder o tempo limite ou retornar uma saída que seu aplicativo não consegue usar.
AlternativaTrate os erros explicitamente e defina o que os usuários verão quando um resultado estiver indisponível.
O tempo de resposta e as características da saída dependem do modelo selecionado, da entrada e das condições de operação.
AlternativaTeste com entradas representativas em vez de depender de um exemplo ilustrativo.
Se sua tarefa já tiver um tipo de saída definido, acesse a página que trata dele diretamente.
Concentre-se nas entradas, respostas e verificações de modelos de linguagem para tarefas baseadas em texto.
Explore como um fluxo de trabalho de programação estrutura solicitações e verifica as alterações sugeridas.
Analise tarefas de geração visual e as perguntas a fazer ao selecionar um modelo de imagem.
Um experimento pontual e um recurso voltado ao usuário podem começar com a mesma tarefa, mas precisam de salvaguardas diferentes.
Exploração pontual
Verificar se um modelo consegue realizar a tarefa
Fluxo de trabalho da aplicação
Produzir um resultado que a aplicação consiga processar de forma consistente
Exploração pontual
Um exemplo representativo
Fluxo de trabalho da aplicação
Entrada do usuário validada com restrições claras
Exploração pontual
Inspeção manual
Fluxo de trabalho da aplicação
Verificações de formato, além de revisão quando os riscos exigirem
Exploração pontual
Investigados à medida que ocorrem
Fluxo de trabalho da aplicação
Tratado com uma alternativa definida
Exploração pontual
Alguns resultados ilustrativos
Fluxo de trabalho da aplicação
Um conjunto reproduzível de casos realistas
Exploração pontual
As configurações podem ser ajustadas livremente
Fluxo de trabalho da aplicação
As alterações no modelo e nas entradas são testadas antes do lançamento
Escolha uma tarefa, prepare uma entrada e examine o que o modelo selecionado retorna. Use esse resultado para decidir quais verificações e qual comportamento alternativo seu fluxo de trabalho precisa adotar em seguida.
Refere-se ao envio de uma entrada a um modelo e ao recebimento da saída por meio de um fluxo de trabalho relacionado à Novita. O que você envia e recebe depende do modelo e da tarefa, então confira os requisitos do modelo selecionado.
Não. A inferência usa um modelo para produzir um resultado a partir de uma entrada, enquanto o treinamento modifica um modelo por meio de dados e de um processo de otimização. Esta página aborda a etapa de solicitação e resposta.
Inclua a tarefa, o contexto relevante e quaisquer restrições de saída aceitas pelo modelo selecionado. Evite informações desnecessárias e confirme que a entrada corresponde ao formato esperado pelo modelo.
Uma resposta deve ser verificada de acordo com o uso pretendido. Confirme os fatos importantes, inspecione a mídia gerada e trate resultados incompletos, malformados ou inadequados.