Guia do desenvolvedor para aplicações com LLM em nível de produção (tradução)

• Este texto, escrito por Tal Peretz, desenvolvedor de produtos de IA da Zapier, foi traduzido com autorização.

• O texto original pode ser consultado aqui, e os principais pontos são os seguintes.

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• Engenharia de prompts - etapa inicial

• O papel da avaliação: a Estrela do Norte (referência para a navegação)

  • Abordagem sistemática para avaliações de IA / Systematic Approach to AI Evaluations
  • Uso de datasets para testes aprofundados / Dataset Utilization for In-depth Testing
  • Refinando avaliações com avaliações de IA / Refining Evaluations with AI Assessments
  • Métricas para avaliar / Metrics to evaluate
  • Avaliação humana como padrão-ouro / Human Evaluation as the Gold Standard

• RAG: informações aprofundadas e contextuais quando necessário

  • Técnicas para experimentar / Techniques to Experiment With

• Fine-tuning: a arte da especialização

  • Dados de treinamento insuficientes: o equilíbrio entre quantidade e qualidade / Insufficient Training Data: The Quantity-Quality Equilibrium
  • Conjuntos de treinamento desbalanceados: o dilema do viés / Unbalanced Training Sets: The Bias Dilemma
  • Reutilização de dados públicos: a necessidade de um novo sinal / Reusing Public Data: The New Signal Imperative
  • Engenharia de prompts deficiente: o mandamento da clareza / Poor Prompt Engineering: The Clarity Commandment
  • Não avaliar de forma incremental: a negligência contínua / Not Evaluating Incrementally: The Continuous Oversight

• Quando tudo é necessário

• Concluindo

[cosine20]

Obrigado por compartilhar.

[apkas]

Parece ser quase o mesmo conteúdo de A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance, publicado pela OpenAI, não é?

[ninebow]

Eu não tinha assistido ao vídeo do OpenAI DevDay e só agora descobri que havia a sessão que você mencionou. :)
Obrigado por avisar!

(+ Para outras pessoas, compartilho o link do YouTube que encontrei!)
https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y