คู่มือนักพัฒนาสำหรับแอปพลิเคชัน LLM ระดับพร้อมใช้งานจริง (บทความแปล)

• บทความนี้แปลโดยได้รับอนุญาตจาก Tal Peretz นักพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI ของ Zapier

• สามารถอ่านต้นฉบับได้ที่นี่ และสาระสำคัญมีดังนี้

---

• Prompt Engineering - ขั้นเริ่มต้น

• บทบาทของการประเมิน: ดาวเหนือ (หลักนำทาง)

  • การเข้าถึงการประเมิน AI อย่างเป็นระบบ / Systematic Approach to AI Evaluations
  • การใช้ชุดข้อมูลเพื่อการทดสอบเชิงลึก / Dataset Utilization for In-depth Testing
  • ปรับปรุงการประเมินด้วยการประเมินของ AI / Refining Evaluations with AI Assessments
  • ตัวชี้วัดสำหรับการประเมิน / Metrics to evaluate
  • การประเมินโดยมนุษย์เป็นมาตรฐานสูงสุด / Human Evaluation as the Gold Standard

• RAG: ข้อมูลเชิงลึกตามบริบทเมื่อจำเป็น

  • เทคนิคที่น่าลองทดลอง / Techniques to Experiment With

• Fine-tuning: ศิลปะแห่งความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง

  • ข้อมูลฝึกไม่เพียงพอ: ปัญหาสมดุลระหว่างปริมาณกับคุณภาพ / Insufficient Training Data: The Quantity-Quality Equilibrium
  • ชุดข้อมูลฝึกไม่สมดุล: ภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกของอคติ / Unbalanced Training Sets: The Bias Dilemma
  • การนำข้อมูลสาธารณะกลับมาใช้ใหม่: จำเป็นต้องมีสัญญาณใหม่ / Reusing Public Data: The New Signal Imperative
  • Prompt Engineering ที่ไม่ดีพอ: บัญญัติแห่งความชัดเจน / Poor Prompt Engineering: The Clarity Commandment
  • ไม่ประเมินแบบค่อยเป็นค่อยไป: ความผิดพลาดที่เกิดซ้ำอย่างต่อเนื่อง / Not Evaluating Incrementally: The Continuous Oversight

• เมื่อทุกอย่างล้วนจำเป็น

• สรุปส่งท้าย

[cosine20]

ขอบคุณที่แชร์ครับ

[apkas]

ดูเหมือนว่าจะมีเนื้อหาเกือบเหมือนกับ A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance ที่ OpenAI เผยแพร่เลยนะ?

[ninebow]

ก่อนหน้านี้ฉันยังไม่ได้ดูวิดีโอ OpenAI DevDay และเพิ่งรู้ตอนนี้เองว่ามีเซสชันที่คุณพูดถึงอยู่ด้วย :)
ขอบคุณที่บอกนะครับ!

(+ เผื่อคนอื่น ๆ ผมขอแชร์ลิงก์ YouTube ที่ผมหาเจอไว้ให้ครับ!)
https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y