LangChain 和 Fireworks 合作微调了一个开源模型。该模型旨在识别生产跟踪中存在的错误信号并从中学习。由此产生的模型实现了与前沿模型相当的性能，但成本却大大降低。 AI
影响 这种方法可以显著降低开发和部署高性能人工智能模型的成本。
排序理由 微调开源模型以实现与前沿模型相当的性能。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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LangChain and Fireworks fine-tuned an open model to mine perceived error signals from production traces, matching frontier model performance at a fraction of the cost. Source: LangChain Blog https://www. langchain.com/blog/building-a- 100x-cheaper-trace-judge-with-fireworks # AI