成功LLMOps的四大支柱
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内容提要
企业对人工智能的采用迅速增长，78%的决策者表示其组织在至少一个业务功能中使用AI。大型语言模型（LLMs）成为关键，企业利用第三方LLMs进行数据分析和内容创作。为确保LLMs的可信度，企业需建立LLMOps框架，设定使用边界、控制访问、定期测试和实时监控性能，以应对数据漂移和合规风险。
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关键要点
- 企业对人工智能的采用迅速增长，78%的决策者表示其组织在至少一个业务功能中使用AI。
- 大型语言模型（LLMs）成为关键，企业利用第三方LLMs进行数据分析和内容创作。
- 企业需确保LLMs的可信度，避免使用过时或有偏见的训练数据。
- 建立LLMOps框架是应对数据漂移和合规风险的必要措施。
- LLMOps的四个支柱包括：设定使用边界、控制访问和定义用例、定期测试以防止数据漂移、实时监控性能。
- 设定使用边界，确保LLMs不参与高风险决策，敏感任务应由人类最终决定。
- 控制访问和定义用例，限制员工对敏感数据的访问，避免数据泄露风险。
- 定期测试LLMs以防止数据漂移，确保模型输出的准确性和相关性。
- 实时监控LLMs的性能，确保其响应速度和准确性，及时处理性能问题。
- 缺乏明确的LLMOps策略可能导致性能问题、合规失败和声誉损害。
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