Kỹ thuật hệ thống LLM đáng tin cậy

Nhiều nhà phát triển có thể viết một câu lệnh cơ bản, nhưng xây dựng một ứng dụng Large Language Model (LLM) hoạt động liên tục trong sản xuất đòi hỏi một cách tiếp cận kỹ thuật có hệ thống. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua quá trình thiết kế, đánh giá và bảo vệ các ứng dụng LLM. Bạn sẽ chuyển từ nguyên mẫu đơn giản đến thiết lập khung đánh giá mạnh mẽ, quản lý hệ thống chậm trễ, và giảm các chế độ hỏng hóc phổ biến như ảo giác. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm LLM cơ bản, kiến trúc và các thành phần cốt lõi của thiết kế hệ thống đáng tin cậy. - Học kỹ thuật kỹ sư nhanh và tạo ra kết quả có cấu trúc cho kết quả nhất quán. - Thực hiện các mô hình Retrieval-Augmented Generation (RAG) để kết nối các mô mẫu với nguồn dữ liệu bên ngoài an toàn. - Tạo ra các khung đánh giá có hệ thống để đo chính xác, độ trễ và chi phí qua các lặp mô hình. - Cấu hình các rào chắn và các quy trình an toàn để giảm ảo giác, tiêm nhanh, và các kết quả không mong muốn. - Theo dõi hệ thống LLM sản xuất để theo dõi hiệu suất trôi nổi và tương tác người dùng trong thời gian thực. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và cơ học của các mô hình ngôn ngữ trước khi chuyển bước qua thiết kế nhanh, tích hợp lấy dữ liệu, chiến lược đánh giá và giám sát sản xuất. Nó được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, các nhà thực hành dữ liệu, và người mới bắt đầu có kỹ năng công nghệ quan tâm đến kỹ thuật AI, không yêu cầu nền tảng học máy trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các ứng dụng AI bạn có thể tin tưởng.