构建基于大语言模型的系统与产品的策略 [译]

本文探讨如何将大语言模型（LLMs）有效融入系统和产品中。

总结了七种关键策略，包括评估、检索增强生成、微调、缓存、安全防护、防御性用户体验和收集用户反馈。

评估是衡量模型性能的重要工具，帮助识别性能退化。

检索增强生成（RAG）通过外部知识提高模型生成内容的准确性和相关性。

微调是针对特定任务优化预训练模型的过程，能够提升模型性能和控制。

缓存技术用于存储之前计算过的数据，以减少响应时间和成本。

安全防护措施确保模型输出的质量和安全性，避免有害信息的生成。

防御性用户体验设计旨在优化用户与模型的交互，减少错误和误导。

收集用户反馈是提升模型性能和用户体验的重要手段。

数据助推轮、任务分解和模型监控是与大语言模型（LLM）相关的其他模式。

行业人士分享了输出格式标准化、安全措施和用户反馈等见解。

文章总结了大语言模型（LLM）的模式沿着数据到用户的轴线分布，展现了从防御到进攻的转变。