六位一线AI工程师总结爆火!大模型应用摸爬滚打一年心得公开,网友:全程高能

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六位一线AI工程师总结爆火!大模型应用摸爬滚打一年心得公开,网友:全程高能

 

文章摘要


【关 键 词】 提示词技巧RAG应用微调策略工作流设计评估监测

在本文中,作者们分享了自己在大模型应用开发过程中的心得和经验。主要观点包括:

1. 提示词使用技巧:提示词设计应该简洁明了,避免过于复杂,并且要根据实际应用场景设计。使用示例数量要足够多,反映预期输入分布,并且可以根据上下文进行迭代和评估。

2. RAG和微调:当需要大模型掌握新知识时,应该优先使用RAG而非微调。RAG在性能上始终优于微调,且更新成本更低。长上下文不会使RAG过时,仍需选择输入模型的信息。

3. 微调使用情况:当提示词无法完成所有任务时,需要考虑微调。但如果提示词已完成90%的任务,微调可能不值得投资。在考虑微调时,可以尝试使用合成数据或开源数据集来降低成本。

4. 工作流和输出多样性:在设计工作流时,要明确目标并制定具体计划,优先考虑确定性工作流程。输出多样性可以通过调整提示词内元素的顺序、保留上下文中的前几轮输出等方式实现。

5. 评估和监测:创建基于真实输入输出的断言测试,并进行严格的评估。使用大模型进行定性比较,但要避免让大模型在量表上对单个输出评分。此外,进行“实习生测试”以评估提示词的完善程度。

这些经验对于大模型应用开发具有很大的实用价值。

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【原文链接】 阅读原文 [ 6109字 | 25分钟 ]
【原文作者】 量子位
【摘要模型】 glm-4
【摘要评分】 ★★★★★

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