ドキュメント向けの AI 製品のほとんどは、モデルをファイルの経路に置きます。モデルが読み、判断し、新しいドキュメントを返します。言語モデルは解釈には優れていますが、保証には向いていません。SazAI Corpus はこの2つを分けており、このサイトの残りはすべてそこから導かれます。

2つの層

一方はあなたが望むことを理解し、もう一方は形式の規則どおりにファイルを開く

会話の層は言語モデルです。依頼を理解し、操作を選び、結果を説明します。ファイルに触れる層は決定論的なエンジンです。形式の規則どおりにドキュメントを開き、許可された要素を変更し、どれを変更したかを記録して、書き戻します。意図を解釈することはありません。

あなたの依頼あなた自身の言葉で、話すように
選ばれた操作名前が付き、ログに残り、証跡付き
書き込まれたファイルエンジンによって。モデルによってではなく
モデルは操作を選び、ファイルを開いて書き込むのはエンジンです。

そのため、読み違えられた依頼は会話の誤りにとどまります。モデルがあなたの意図を読み違えた場合、誤った操作が名前とバージョン付きで証跡に現れます。ファイルの構造が黙って損なわれて戻ってくることはありません。

ドキュメントは仕様から生まれる

実行されるのは、既知の構造に対する操作

受け入れ時に、ドキュメントは全体が読み取られ、要素に分解されます。テキスト、図形、表、セル、ページ、関係、プロパティ。そのマップが記録されます。変更は、それに対して実行される仕様です。許可された要素が変わり、残りはそのままで、結果は元の構造と照合されます。詳しくはあなたのドキュメントをご覧ください。

モデルのテキストが入る場所

翻訳では境界が検証され、不一致があればステップは失敗する

翻訳のように、モデル自身のテキストがファイルに入る場合、境界は想定されるのではなく検証されます。各パッセージはマーカーに挟まれて送られ、戻ってきたマーカーは送ったマーカーと照らし合わせて数えられます。モデルがマーカーを1つ落としたり、1つ作り出したり、マーカーに見えるものを書いたりすれば、ステップは失敗します。

633633 で入り、633 で出た45 スライドの翻訳テストで:633 要素が入り、633 が出ました。971 図形が入り、971 が出ました。エンジンはテキストを持つ 11 枚のスライドに触れ、ほかのスライドには触れませんでした。
これを誠実に言う方法はカウントであり、形容詞ではありません。

パッセージを落としたり作り出したりするモデルが生むのは、完了しなかった操作であり、黙って損なわれたドキュメントではありません。カウントが確かめるのは各パッセージが戻ったことであり、その内容ではありません。翻訳が正しいかどうかは、引き続き人が読みます。これが形式ごとにどこまで成り立つかは翻訳するにあります。

言語モデルは依存ではなく、選択

モデルが変わっても、決定論的な層は残る

会話するモデルと翻訳するモデルは別々に選ばれ、設定で置き換えられます。インストールしたクライアントは、自らが契約したモデルを指定します。モデルが変わっても決定論的な層は動かず、主権はその上に成り立っています。

この分離が可能にするもの:インターフェースのチャネルと、機能の操作。