Чтобы заставить нейросеть уделять больше внимания данным, введенным пользователем, можно использовать следующие подходы:
1. Добавление вводной информации: Вместо того чтобы просто спросить у модели "Как работает этот ресторан?", можно задать вопрос более конкретно, например: "Во сколько конкретно времени работает этот ресторан?" Таким образом, вы подаете модели более ясный сигнал о том, что ответ должен содержать информацию, которую вы ввели.
2. Выделение информации: Подчеркните вводную информацию, используя специальные токены или разметку, чтобы указать модели на то, что эта информация важна. Например, вы можете использовать маркеры начала и конца, чтобы указать, что определенный текст является вводной информацией о ресторане.
3. Повышение веса информации: Вы можете включить информацию о времени работы ресторана на разных этапах диалога для того, чтобы модель больше обращала на нее внимание. Например, вы можете включить эту информацию в самом начале разговора, чтобы модель раньше столкнулась с ней и лучше запомнила.
4. Использование специфических эмбеддингов: Если у вас есть доступ к pretrained эмбеддингам или если вы можете обучить их на своих данных, можно включить в эмбеддинги специфическую информацию, например, через теги, чтобы модель обращала на нее больше внимания.
5. Fine-tuning: Если у вас есть возможность дообучить модель на своих данных или на дополнительных примерах, которые уделяют особое внимание определенным вводным данным, то можно улучшить внимание модели к этой информации.
В целом, комбинация этих подходов позволит модели уделять больше внимания данным, введенным пользователем, и повысит вероятность получения ответа, учитывающего новую информацию. Однако, важно помнить, что нейросети могут быть ограничены в своей способности корректно обрабатывать новую информацию, поэтому результаты могут быть варьирующимися.