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原文中文，约10900字，阅读约需26分钟。
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内容提要
本文是关于构建和管理大语言模型应用程序的系列文章的第二部分，讨论了在运营大语言模型应用程序时面临的数据、模型、产品和团队方面的问题。需要审查输入和输出数据，减少测试与生产之间的偏差。将语言模型整合到其他系统中，考虑版本控制和迁移。在应用开发过程中设计介入，并通过人类反馈来设计用户体验。聘请适合的人才，营造鼓励实验的企业文化。进行实验来优化产品和模型，并让整个团队都能理解和使用新的AI技术。
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关键要点
- 本文是关于构建和管理大语言模型应用程序的系列文章的第二部分，讨论运营大语言模型应用程序时面临的问题。
- 运营大语言模型应用程序涉及数据、模型、产品和团队四个方面的问题。
- 数据方面需要定期审查输入和输出数据，减少测试与生产之间的偏差。
- 模型方面需要考虑如何将语言模型整合到其他系统中，以及版本控制和迁移问题。
- 产品方面强调设计应尽早介入，通过人类反馈优化用户体验，并评估和控制产品风险。
- 团队方面需要聘请合适的人才，营造鼓励实验的企业文化，并让团队理解和使用新的AI技术。
- 输入数据的质量决定机器学习系统的表现，输出数据是判断产品是否正常运行的依据。
- 开发与生产的偏差主要有结构性偏差和内容性偏差，需定期测量和审查。
- 通过使用 LLM API，需考虑性能、延迟、吞吐量和成本的权衡。
- 生成结构化输出以简化下游集成，确保输出符合机器可读格式。
- 在模型之间迁移提示词时需预料到可能的性能变化，拥有自动化评估工具是必要的。
- 固定模型版本可以避免因模型行为变化导致的客户投诉，维护影子管道可安全测试新版本。
- 选择最小的能完成任务的模型可以降低延迟和成本，且小模型在某些情况下表现优于大模型。
- 产品设计应以用户需求为中心，尽早且频繁地参与设计过程。
- Human-in-the-Loop设计用户体验可以提高标注质量，收集反馈以改进模型。
- 在产品发布时需严格优先考虑需求，确保可靠性、无害性和事实一致性。
- 团队中需要多种角色协作，AI 工程师并非唯一角色，需结合其他专业技能。
- 实验是机器学习产品开发的核心，鼓励团队进行频繁的实验和评估。
- 让整个团队理解并使用新的AI技术，提供动手实验的机会以促进学习和创新。
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