Инженерные надежные системы LLM

Многие разработчики могут написать базовую подсказку, но создание приложения Large Language Model (LLM), которое работает последовательно в производстве, требует систематического инженерного подхода. Этот текстовый курс проводит вас через процесс проектирования, оценки и обеспечения безопасности приложений, работающих на LLM. Вы перейдете от простого прототипирования к созданию надежных рамок оценки, управлению задержкой системы и смягчению распространенных режимов сбоев, таких как галлюцинации. Что вы узнаете: - Понять основные концепции, архитектуры и ключевые компоненты надежной конструкции системы. - овладеть передовыми методами быстрого проектирования и структурированного генерирования выходных данных для последовательных результатов. - Внедрение шаблонов поиска-дополненного генерирования (RAG) для безопасного подключения моделей к внешним источникам данных. - Создание систем систематической оценки для измерения точности, задержки и затрат в рамках итераций модели. - Настройка ограждений и протоколов безопасности для смягчения галлюцинаций, быстрого введения и нежелательных выходов. - Мониторинг производственных систем LLM для отслеживания изменений производительности и взаимодействия пользователей в режиме реального времени. Курс начинается с основной терминологии и механики языковых моделей, а затем шаг за шагом проходит через быстрый дизайн, интеграцию поиска данных, стратегии оценки и мониторинг производства. Он предназначен для разработчиков программного обеспечения, специалистов по обработке данных и новичков, интересующихся разработкой искусственного интеллекта, и не требует предварительного опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы создавать приложения ИИ, которым вы можете доверять.