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以 LLM 为核心 LLM@Core:程序员的大语言模型技术指南

过去几个月里,我们对于大语言模型的一系列探索,如 ChatGPT 端到端实践与应用开发、LLaMA 与 ChatGLM 的微调试验、GitHub Copilot 逆向工程分析、动态上下文工程(即 LangChain)的研究,驱使着我去写一个总结,也是一个面向程序员的 LLM 指南。

本文介绍了以大语言模型(LLM)为核心的程序员技术指南,包括应用篇、高级篇和上下文工程。文章探讨了如何让LLM是大模型友好的,并建议采用语言建模、构建MVP产品并进行试验、设计增量的指标、围绕上下文的工程化思维和持续反馈的软件工程等方法来实现。同时,文章还提到了针对不同场景构建适合的策略的重要性,以及随着时间推移,针对LLM的外挂知识库和结合知识图谱等方面的方案会不断完善。总之,本文提供了一份全面的LLM技术指南,为程序员和开发人员提供了在这一领域提高效率的方法和策略。

llm 上下文工程 大语言模型 技术指南 程序员 软件工程

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