Entwicklerleitfaden für produktionsreife LLM-Anwendungen (Übersetzung)
(discuss.pytorch.kr)-
Dieser Beitrag wurde mit Genehmigung aus einem Artikel von Tal Peretz, AI-Produktentwickler bei Zapier, übersetzt.
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Das Original finden Sie hier; die wichtigsten Inhalte sind unten zusammengefasst.
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Prompt Engineering – die Startphase
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Die Rolle von Evaluierungen: der Nordstern der Navigation
- Systematischer Ansatz für AI-Evaluierungen / Systematic Approach to AI Evaluations
- Nutzung von Datensätzen für tiefgehende Tests / Dataset Utilization for In-depth Testing
- Evaluierungen mithilfe von AI-Bewertungen verbessern / Refining Evaluations with AI Assessments
- Metriken für die Evaluierung / Metrics to evaluate
- Menschliche Evaluierung als Goldstandard / Human Evaluation as the Gold Standard
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RAG: bei Bedarf kontextgerechte, tiefgehende Informationen
- Techniken zum Experimentieren / Techniques to Experiment With
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Fine-Tuning: die Kunst der Spezialisierung
- Mangel an Trainingsdaten: das Gleichgewicht zwischen Quantität und Qualität / Insufficient Training Data: The Quantity-Quality Equilibrium
- Unausgewogene Trainingsdaten: das Bias-Dilemma / Unbalanced Training Sets: The Bias Dilemma
- Wiederverwendung öffentlicher Daten: neue Signale sind unverzichtbar / Reusing Public Data: The New Signal Imperative
- Unzureichendes Prompt Engineering: das Gebot der Klarheit / Poor Prompt Engineering: The Clarity Commandment
- Keine schrittweise Evaluierung: fortlaufende Versäumnisse / Not Evaluating Incrementally: The Continuous Oversight
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Wenn alles nötig ist
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Zum Schluss
3 Kommentare
Danke fürs Teilen.
Es scheint fast denselben Inhalt zu haben wie OpenAIs veröffentlichtes A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance, oder?
Ich hatte das OpenAI-DevDay-Video noch nicht gesehen und habe jetzt erst erfahren, dass es die von Ihnen erwähnte Session gibt. :)
Vielen Dank für den Hinweis!
(+ Für andere teile ich den YouTube-Link, den ich gefunden habe!)
https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y