07.12.2023 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментАдриен Треуиль, директор по управлению продуктами и глава Streamlit в Snowflake, приводит на портале The New Stack несколько советов и приемов для повышения точности приложений на основе больших языковых моделей (LLM), а также соображения по выбору правильной LLM. За год, прошедший после того, как OpenAI выпустила свою первую модель ChatGPT, интерес к генеративному ИИ (GenAI) резко возрос. Приложения, работающие на основе LLM, сейчас находятся в приоритете у компаний, которые думают о производительности и эффективности, а выбор инструментов и фреймворков для создания приложений на основе GenAI значительно расширился. Однако точность результатов GenAI по-прежнему вызывает опасения, и разработчикам необходимо быстро научиться решать эту и другие проблемы, чтобы создавать мощные и надежные приложения. Эксперты Streamlit, бесплатного Open Source-фреймворк для быстрого создания и совместного использования веб-приложений в области машинного обучения и науки о данных, недавно опубликовали отчет, в котором проанализировано более 21 тыс. LLM-приложений, созданных более чем 13 тыс. различных разработчиков на Streamlit Community Cloud. В исследовании содержится информация о некоторых инструментах и методах, которые разработчики используют для создания своих приложений, что позволяет сформулировать некоторые советы, приведенные ниже. Например, инструменты векторного поиска могут быть эффективны для улучшения контекстных рекомендаций в приложениях на базе LLM, но, как показало наше ...
читать далее.
