宝玉的分享 ·

实战经验：在 GoDaddy 运营 LLM 中学到的 10 个教训 [译]

💡 原文中文，约7100字，阅读约需17分钟。

📝

内容提要

自从ChatGPT发布以来，GoDaddy在AI方面进行了大量投资，利用大语言模型（LLM）帮助客户创建网站内容、社交营销活动、设计标志，并提供卓越的客户体验。然而，运营LLM存在挑战，如提示词不够用、结构化输出需小心处理、模型速度慢且不可靠、内存管理困难等。GoDaddy建议持续微调和测试，并建立报告系统和多领域审查团队。

❓

Q&A

GoDaddy 如何利用大语言模型帮助客户？

GoDaddy 利用大语言模型帮助客户创建网站内容、社交营销活动、设计标志，并提供卓越的客户体验。

运营大语言模型时面临哪些主要挑战？

主要挑战包括提示词不够用、结构化输出需小心处理、模型速度慢且不可靠、内存管理困难等。

GoDaddy 对提示词的使用有什么建议？

GoDaddy 建议持续微调和测试提示词，并在任务导向和开放式对话之间找到平衡。

如何提高大语言模型的结构化输出的可靠性？

可以通过最小化提示词温度、采用更高级的模型以及设计专门用于生成结构化响应的模型来提高可靠性。

GoDaddy 如何管理大语言模型的内存？

GoDaddy 采用多种内存管理策略，如缓冲区、摘要和动态检索，以有效管理上下文。

使用大语言模型时需要设置哪些安全措施？

需要设置控件检查 AI 响应中的个人身份信息和冒犯性内容，并限制机器人与客户的交互次数。

🏷️