Hướng dẫn dành cho nhà phát triển về các ứng dụng LLM đạt cấp độ production (bài dịch)

• Bài viết này được dịch với sự cho phép từ bài do Tal Peretz, nhà phát triển sản phẩm AI tại Zapier, chấp bút.

• Bạn có thể xem bản gốc tại đây, và các nội dung chính như sau.

---

• Prompt engineering - giai đoạn khởi đầu

• Vai trò của đánh giá: sao Bắc Cực (chuẩn định hướng)

  • Tiếp cận đánh giá AI một cách có hệ thống / Systematic Approach to AI Evaluations
  • Tận dụng dataset để kiểm thử chuyên sâu / Dataset Utilization for In-depth Testing
  • Cải thiện đánh giá bằng các đánh giá từ AI / Refining Evaluations with AI Assessments
  • Các chỉ số dùng để đánh giá / Metrics to evaluate
  • Lấy đánh giá của con người làm chuẩn vàng / Human Evaluation as the Gold Standard

• RAG: thông tin chuyên sâu theo ngữ cảnh khi cần

  • Các kỹ thuật đáng để thử nghiệm / Techniques to Experiment With

• Fine-tuning: nghệ thuật chuyên biệt hóa

  • Thiếu dữ liệu huấn luyện: bài toán cân bằng giữa số lượng và chất lượng / Insufficient Training Data: The Quantity-Quality Equilibrium
  • Tập dữ liệu huấn luyện mất cân bằng: tiến thoái lưỡng nan về thiên lệch / Unbalanced Training Sets: The Bias Dilemma
  • Tái sử dụng dữ liệu công khai: tín hiệu mới là điều bắt buộc / Reusing Public Data: The New Signal Imperative
  • Prompt engineering kém: mệnh lệnh về sự rõ ràng / Poor Prompt Engineering: The Clarity Commandment
  • Không đánh giá theo từng bước: những sai sót kéo dài liên tục / Not Evaluating Incrementally: The Continuous Oversight

• Khi mọi thứ đều cần thiết

• Lời kết

[cosine20]

Cảm ơn bạn đã chia sẻ.

[apkas]

Có vẻ như nội dung gần như giống với A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance do OpenAI công bố nhỉ?

[ninebow]

Trước giờ tôi chưa xem video OpenAI DevDay nên đến bây giờ mới biết là có phiên mà bạn đã nhắc đến. :)
Cảm ơn bạn đã cho tôi biết!

(+ Chia sẻ luôn liên kết YouTube mà tôi đã tìm được cho mọi người khác!)
https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y