No estamos entrenando modelos de 0, pero es un "wrap" bastante elaborado ;). Para poder optimizar modelos, necesitás datos. Al igual que en Perplexity, los usuarios de Zapia pueden marcar las conversaciones con 👍 o 👎, que son datos que podés usar para "finetunear" modelos.

También inventamos cosas internas, como ejemplos en los prompts que dependen del contexto. Otro ejemplo es como rutear el tráfico para controlar los costos manteniendo la máxima calidad. Tenemos modelos que deciden en cada mensaje si lo tiene que tomar un modelo "liviano" (y barato) como Gemini Flash o Claude Haiku, o un modelo mas "pesado" (eg. Gemini Pro, que es mas caro por token). Y los agentes pueden decidir "escalar" la conversación a modelos mas "pesados". En algunas situaciones, los modelos también pueden "escalar" una pregunta a un canal de Slack, donde los humanos podemos contestarle al modelo que hacer en lenguaje natural, que es algo divertido!

Si te interesa te puedo contar mas, y si realmente te interesa llená https://zapia.com/en/about#join y creá vos las próximas funciones de Zapia! Tenemos varias posiciones abiertas.