Guide du développeur pour des applications LLM de niveau production (traduction)

 (discuss.pytorch.kr)
32 points par ninebow 2023-11-24 | 3 commentaires | Partager sur WhatsApp

  • Cet article, rédigé par Tal Peretz, développeur de produits IA chez Zapier, a été traduit avec autorisation.

  • Vous pouvez consulter l’article original ici, et les principaux points sont les suivants.

  • Prompt engineering — l’étape de départ

  • Le rôle de l’évaluation : l’étoile polaire (repère de navigation)

    • Aborder les évaluations IA de manière systématique / Systematic Approach to AI Evaluations
    • Utiliser des jeux de données pour des tests approfondis / Dataset Utilization for In-depth Testing
    • Affiner les évaluations à l’aide d’évaluations par l’IA / Refining Evaluations with AI Assessments
    • Les métriques à évaluer / Metrics to evaluate
    • L’évaluation humaine comme référence absolue / Human Evaluation as the Gold Standard

  • RAG : des informations contextuelles approfondies quand c’est nécessaire

    • Techniques à expérimenter / Techniques to Experiment With

  • Fine-tuning : l’art de la spécialisation

    • Manque de données d’entraînement : l’équilibre entre quantité et qualité / Insufficient Training Data: The Quantity-Quality Equilibrium
    • Données d’entraînement déséquilibrées : le dilemme du biais / Unbalanced Training Sets: The Bias Dilemma
    • Réutilisation de données publiques : la nécessité de nouveaux signaux / Reusing Public Data: The New Signal Imperative
    • Prompt engineering insuffisant : le commandement de la clarté / Poor Prompt Engineering: The Clarity Commandment
    • Absence d’évaluation incrémentale : une erreur continue / Not Evaluating Incrementally: The Continuous Oversight

  • Quand tout est nécessaire

  • En conclusion

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3 commentaires

 
cosine20 2023-11-27

Merci pour le partage.
 
apkas 2023-11-24

On dirait que le contenu est presque le même que A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance publié par OpenAI, non ?
 
ninebow 2023-11-25

Je n’avais pas vu la vidéo de l’OpenAI DevDay, et je découvre seulement maintenant qu’il y avait la session dont vous parliez. :)
Merci de me l’avoir signalé !

(+ Je partage aussi le lien YouTube que j’ai trouvé pour les autres !)
https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y