·tian
少样本腐化：为什么昨天的示例会拖累今天的模型
少样本示例是针对特定模型进行优化的。在模型升级后，那些曾经提升准确率的演示示例可能会悄无声息地开始产生负面影响 —— 本文介绍了防止腐化的审计和溯源规范。
insider
llm
prompting
evaluation
+2·tian
Tokenizer Churn：你的“兼容”模型升级中隐藏的破坏性变更
供应商的模型升级可能会在保持 API 字节级稳定的同时，悄悄更换底层的 tokenizer —— 从而在无形中破坏上下文预算、停止序列和 few-shot prompt。本文将介绍如何审计、固定以及在 tokenizer churn 中生存。
insider
llm
model-upgrades
tokenization
+1