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。
➡️
