Amélioration de la qualité : un réglage fin peut aider à améliorer la qualité de vos invites, en améliorant efficacement l’apprentissage en quelques étapes.

Génération plus rapide : pour des tâches plus simples, vous pouvez entraîner un modèle plus léger pour qu’il fonctionne au niveau ou au-dessus du niveau d’un modèle de qualité supérieure, réduisant ainsi considérablement la latence.

Résultats prévisibles : un réglage précis peut aider à entraîner votre modèle à produire des résultats plus cohérents et prévisibles.

Évolutivité de l’équipe : Entry Point permet d’ajouter des exemples à votre ensemble de données pour couvrir les cas extrêmes et orienter le comportement du modèle, éliminant ainsi les conflits liés à la tentative de modification d’une seule invite épique.