Martin Fowler
·
生成性人工智能产品中的嵌入
💡
原文英文，约3500词，阅读约需13分钟。
📝
内容提要
作者探讨了生成性人工智能在软件开发中的应用，强调了技术评估和嵌入的重要性。尽管面临模型非确定性和数据访问等挑战，但通过有效的评估和嵌入，可以提升系统性能，克服传统系统的局限性。
🎯
关键要点
- 作者在软件开发领域有三十年的教育经验，认为生成性人工智能可能会带来真正的影响。
- Bharani是Thoughtworks印度和中东的首席技术官，专注于商业平台和数据工程。
- 生成性人工智能技术的产品从概念验证转向生产系统时，出现了一系列常见模式。
- 评估在确保非确定性系统在合理范围内运行中起着核心作用。
- 大语言模型需要增强，以提供超出通用和静态训练集的信息。
- 生成性人工智能产品的转型对软件工程师来说是一个重大挑战，传统系统的思维方式可能导致误解。
- 文章描述了一些应对生成性人工智能问题的常见模式，并强调这些模式并非在所有情况下的金标准。
- 直接提示是使用大语言模型的基本方法，但存在数据限制和安全隐患。
- 评估是确保大语言模型输出符合预期的重要手段，通常需要在多种场景下进行评估。
- 自我评估和人类评估是评估大语言模型输出的两种方法，结合使用可以提高评估的全面性。
- 嵌入技术将大数据块转换为数值向量，以便相似的概念在向量空间中靠近。
- 嵌入模型可以有效捕捉数据的语义相似性，适用于文本和图像等数据。
- 生成性人工智能系统的评估和嵌入是克服传统系统局限性的关键。
- 微调模型是一种适应特定任务的方法，但通常成本高昂，RAG方法更为常用。
❓
延伸问答
生成性人工智能在软件开发中有哪些应用？
生成性人工智能在软件开发中可以用于从概念验证到生产系统的转型，提升系统性能，克服传统系统的局限性。
评估在生成性人工智能系统中起什么作用？
评估在确保非确定性系统在合理范围内运行中起着核心作用，帮助验证模型输出是否符合预期。
什么是嵌入技术，它如何工作？
嵌入技术将大数据块转换为数值向量，使得相似的概念在向量空间中靠近，从而有效捕捉数据的语义相似性。
生成性人工智能系统面临哪些挑战？
生成性人工智能系统面临的挑战包括模型的非确定性、数据访问限制以及可能出现的幻觉现象。
如何评估大语言模型的输出？
评估大语言模型的输出可以通过自我评估、其他模型评估和人类评估等多种方法结合使用，以提高评估的全面性。
微调模型和RAG方法有什么区别？
微调模型是一种适应特定任务的方法，但通常成本高昂，而RAG方法更为常用，适合在多种场景下使用。
➡️
