Z.ai: GLM 5.3 (batch)

A Z.ai GLM 5.3 nagyméretű szöveges következtető modell, amelyet összetett szoftverfejlesztéshez és hosszú távú ügynökmunkához terveztek. A gyártó szerint ugyanazt az alapmodellt használja, mint a GLM 5.2, az új előrelépések pedig az utótanításból származnak. A kiadás az erősebb programozásra, terminálműveletekre és több egymástól függő lépést tartalmazó, tágabb feladatokra összpontosít. Szöveget fogad és szöveget állít elő, beleértve a kódot, magyarázatokat, terveket és eszközhívási kéréseket egy eszközökhöz kapcsolt alkalmazásban.

A dokumentált következtetési mód mindig be van kapcsolva. A GLM 5.3 három ráfordítási szintet kínál: low, high és max; az alapértelmezett a max. A gyártó összetett programozási munkához a max értéket javasolja; a low az egyszerűbb lépésekhez könnyebb következtetési lehetőséget ad. A kiválasztott szint mellett határozza meg egyértelműen az elkészítendő végső anyagot és a teljesítési kritériumokat. Például: „Vizsgálja meg ezeket a fájlokat és sikertelen eredményeket, kövesse végig az okot az érintett modulokon, javasoljon a nyilvános felületet megőrző javítást, és magyarázza el, mely ellenőrzések igazolják a regresszió megszüntetését.”

A gyártó 1M tokenes kontextusablakot és 128K tokenes maximális kimeneti hosszt ad meg. Rendezze a hosszú anyagot a modell által vizsgálandó összefüggés köré. Őrizze meg a fájlneveket, releváns definíciókat, forráscímkéket és a megfigyelések sorrendjét, és hagyjon helyet a következtetésnek és a végső válasznak a vonatkozó munkakontextusban. A nagy ablak modulok közötti függőségekhez vagy ügynökmegfigyelések hosszú sorozatához hasznos; nem teszi jól meghatározott feladattá a nem kapcsolódó anyagok irány nélküli archívumát.

Kódtári munkához adja meg az elvárt működést, a releváns forráskódot, a függőségek verzióit és a tényleges hibakimenetet. Kérje, hogy a modell a javítás javaslata előtt azonosítsa az érintett működést. Átszervezésnél nevezze meg az épen tartandó felületet és invariánsokat. A hasznos válasz tartalmazza a módosított kódot, azt, hogy a változtatás miért kezeli a megfigyelt problémát, valamint az eredmény ellenőrzéséhez szükséges eseteket. A tényleges eredményeket táplálja vissza az eszközökhöz kapcsolt munkafolyamatba, hogy a következő lépés a megváltozott állapotra épüljön, ne a korábbi javaslatra.

Teljesítményjavításhoz adjon munkaterhelést, kiindulási alapot és méréseket, például futási időket, profilokat vagy allokációs feljegyzéseket. A Z.ai szűk keresztmetszetek diagnosztizálását, optimalizálást, kísérleteket és helyességet megőrző eredményeket tartalmazó tanítási feladatokat ír le. Gyakorlati kérés lehet: „E profil alapján azonosítsa a legjelentősebb szűk keresztmetszetet, javasoljon egy mérhető változtatást, és magyarázza el, milyen eredmény indokolná annak megtartását.” Különítse el a teljesítményre vonatkozó hipotézist a rögzített javulástól. Az eredmény vizsgálatakor őrizze meg ugyanazt a munkaterhelést és a releváns körülményeket.

A kiadás a sérülékenységelemzési képességet is fejleszti. Védekező forráskód-ellenőrzéshez adja meg a releváns kódot, annak tervezett bizalmi határait és futási körülményeit. Kérjen olyan megállapítást, amely összekapcsolja a feltételezett problémát az érintett bemenettel, működéssel és célzott javítással. Válassza külön a lehetséges gyengeséget a reprodukált hibától, és őrizze meg az ellenőrzéséhez használt megfigyelést. A jelentés hasznosabb, ha konkrét bizonyítékokat és javasolt javításokat rangsorol, ahelyett, hogy minden gyanús mintát igazolt sérülékenységként kezelne.

A függvényhívás lehetővé teszi, hogy a környező alkalmazás külső műveleteket tegyen elérhetővé a modellnek. Határozza meg minden eszköz célját, argumentumait és várható eredményét, majd adja vissza a tényleges eszközmegfigyelést a következő lépéshez. A modell következtethet az eredmény alapján, és eldöntheti, hogyan változtatja meg az a feladatot. A javasolt műveletek, végrehajtott műveletek és lezáratlan ellenőrzések maradjanak megkülönböztethetők. A gyártó adatfolyamos válaszokat is dokumentál, amelyek külön adják vissza a következtetés és a válasz töredékeit; állítsa össze a teljes választ, mielőtt végső jelentésként vagy kódmagyarázatként kezeli.

A helyi modelladatlap konkrét előzménykezelési részletet közöl: csevegési sablonja alapértelmezés szerint megtartja a gondolkodást, a gyártó viszont a szokásos csevegési helyzetekben a régi gondolkodás kifejezett törlését javasolja. Alkalmazza a felhasználási esetnek megfelelő beszélgetésszerkezetet, megtartva a folytatáshoz szükséges tényleges, befejezett válaszokat és eszközeredményeket. Ne kezelje a GLM 5.2 vagy a különálló GLM 5.3 Flash kiadások következtetési beállításait e modell low/high/max vezérlőivel felcserélhetőként.

Strukturált eredményhez adja meg az elvárt mezőket, típusokat és forrásszabályokat. Hasznos anyag lehet egy hibatáblázat, változtatási terv vagy a megfigyeléseket összefoglaló JSON-objektum. A szerkezetet és az értékeket is ellenőrizze, mielőtt az alkalmazás felhasználja őket. A végső eredmény azonosítsa a választ vagy módosított anyagot, az azt alátámasztó bizonyítékot és a fennmaradó feltételezéseket. A nagyobb következtetési ráfordítás nem bizonyítja, hogy egy eszköz lefutott, egy javasolt javítás átment az ellenőrzéseken, vagy egy tényállításnak van alátámasztása a megadott anyagon túl.