Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!
Мы хотим дать вам возможность экспериментировать с LLM, разрабатывать приложения и открывать ранее неизвестные предметные области. Поэтому совместно с Alireza Goudarzi, страршим исследователем Машинного Обучение и Albert Ziegler, ведущим инженером по Машинному Обучению, оба из GitHub, мы решили обсудить формирующиеся подходы к архитектуре приложений, использующих LLM.
В этом посте мы рассмотрим пять наиболее важных этапов, который нужно пройти при разработке собственного приложения на основе LLM, формирующиеся общепринятые подходе к разработке таких приложений и предметные области, на которые стоит обратить внимание.
Пять шагов по созданию приложения с LLM
Разработка приложения с LLM или любой другой моделью Машинного Обучения отличается от разработки приложения без них по ряду фундаментальных свойств. Например, вместо компиляции исходного кода в бинарный код, выполняющий последовательности команд, разработчикам приходится управлять наборами данных, эмбеддингов и параметрами моделей, чтобы получить согласованный результат. Кроме того, выход LLM имеет вероятностный характер -- эти модели не выдают один и тот же предсказуемый результат.
Давайте рассмотрим, высокоуровнево, шаги по разработке современного приложения с LLM
Интересные статьи
Интересные статьи
