使用大语言模型 (LLMs) 构建产品一年后的经验总结 (第二部分)[译]
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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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Q&A
在运营大语言模型应用程序时，主要面临哪些问题？
主要面临数据、模型、产品和团队四个方面的问题。
如何减少测试与生产之间的偏差？
需要定期审查输入和输出数据，并测量开发与生产的偏差。
在产品设计中，为什么要尽早介入？
尽早介入可以通过人类反馈优化用户体验，并确保设计符合用户需求。
团队在构建大语言模型应用程序时需要什么样的人才？
需要聘请适合的人才，并营造鼓励实验的企业文化。
如何通过实验优化大语言模型和产品？
鼓励团队进行频繁的实验和评估，以找到最佳的系统版本。
使用小模型有什么优势？
小模型可以降低延迟和成本，并在某些情况下表现优于大模型。
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