Panduan Pengembang untuk Aplikasi LLM Tingkat Produksi (Tulisan Terjemahan)

• Artikel ini diterjemahkan dengan izin dari tulisan yang ditulis oleh Tal Peretz, pengembang produk AI di Zapier.

• Teks aslinya dapat dilihat di sini, dan poin-poin utamanya adalah sebagai berikut.

---

• Prompt engineering - tahap awal

• Peran evaluasi: Bintang Utara (patokan navigasi)

  • Mendekati evaluasi AI secara sistematis / Systematic Approach to AI Evaluations
  • Memanfaatkan dataset untuk pengujian mendalam / Dataset Utilization for In-depth Testing
  • Menyempurnakan evaluasi dengan penilaian AI / Refining Evaluations with AI Assessments
  • Metrik untuk evaluasi / Metrics to evaluate
  • Evaluasi manusia sebagai standar emas / Human Evaluation as the Gold Standard

• RAG: informasi mendalam yang sesuai konteks saat dibutuhkan

  • Teknik yang bisa dicoba / Techniques to Experiment With

• Fine-tuning: seni spesialisasi

  • Kekurangan data pelatihan: persoalan keseimbangan kuantitas dan kualitas / Insufficient Training Data: The Quantity-Quality Equilibrium
  • Data pelatihan yang tidak seimbang: dilema bias / Unbalanced Training Sets: The Bias Dilemma
  • Penggunaan ulang data publik: sinyal baru adalah keharusan / Reusing Public Data: The New Signal Imperative
  • Prompt engineering yang kurang baik: keharusan akan instruksi yang jelas / Poor Prompt Engineering: The Clarity Commandment
  • Tidak mengevaluasi secara bertahap: kelalaian yang berkelanjutan / Not Evaluating Incrementally: The Continuous Oversight

• Saat semuanya dibutuhkan

• Penutup

[cosine20]

Terima kasih sudah berbagi.

[apkas]

Sepertinya isinya hampir sama dengan A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance yang dipublikasikan oleh OpenAI, ya?

[ninebow]

Saya belum sempat menonton video OpenAI DevDay, jadi baru sekarang saya tahu ada sesi yang Anda sebutkan. :)
Terima kasih sudah memberi tahu!

(+ Saya bagikan juga tautan YouTube yang saya temukan untuk yang lain!)
https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y