文章摘要
【关 键 词】 数据管理、模型集成、产品设计、团队建设、风险管理
本文由 Eugene Yan 等人撰写，深入探讨了构建大型语言模型（LLM）应用程序的运营层面，强调了战略与战术的桥梁作用。文章分为数据、模型、产品和人四个部分，详细讨论了运营LLM应用程序时遇到的问题和解决方案。
在数据方面，文章指出高质量的输入数据对机器学习系统至关重要，同时系统的输出是评估其工作状态的唯一方式。文章提出了检查开发与生产偏差的重要性，包括结构性偏差和基于内容的偏差，并建议定期进行偏差检测和“氛围检查”。
在模型方面，文章讨论了如何将语言模型集成到现有技术栈中，以及模型版本控制和平滑迁移的问题。文章建议生成结构化的输出以简化下游集成，并强调了为不同模型修改提示词的必要性。
在产品方面，文章强调了设计在应用程序开发过程中的早期介入，以及设计能够吸纳人类反馈的用户体验的重要性。文章还讨论了在面对相互冲突的需求时如何安排优先级，以及如何校准产品风险。
在人方面，文章探讨了构建成功的LLM应用程序所需的人才选择和招募时机，以及如何培养实验性文化。文章还讨论了利用现有LLM应用程序辅助开发自己的解决方案，以及流程和工具的重要性。
文章还提到了运营LLM应用程序时遇到的一些新问题，如动态性和持续进化性，以及如何通过记录和审查输入输出来管理大型语言模型。此外，文章还讨论了在选择模型时考虑性能、延迟、吞吐量和成本等因素，以及如何通过流程工程和微调提升小模型的性能。
总的来说，本文为构建和运营LLM应用程序提供了全面的指导和建议，涵盖了从数据管理到产品设计、团队建设和风险管理等多个方面。通过深入分析和实践案例，文章为读者提供了宝贵的经验和见解。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 8386字 | 34分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★
