Engineering Practices for LLM Application Development
LLM engineering involves much more than just prompt design or prompt engineering. In this article, we share a set of engineering practices that helped us deliver a prototype LLM application rapidly and reliably in a recent project. We'll share techniques for automated testing and adversarial testing of LLM applications, refactoring, as well as considerations for architecting LLM applications and r
LLM テクニックの習得: LLMOps
Reading Time: 3 minutes 企業は、イノベーションを起こし、顧客に価値を提供し、競争力を維持するために、これまで以上にデータと AI に依存しています。機械学習 (ML) の導入は、信頼性が高く、コスト パフォーマンスがよく、スケーラブルなコード、データ、モデルを管理するためのツールやプロセス、組織原則の必要性を生じさせました。これは MLOps として広く知られています。 世界は、特に基盤モデルと大規模言語モデル (LLM) を活用した新しい生成 AI 時代に急速に突入しています。ChatGPT のリリースにより、この変化はさらに加速されました。 GenAIOps と LLMOps の新しい専門領域は、本番環境での生成 AI および LLM を利用したアプリの開発と管理の課題に対処するための MLOps の進化として登場しました。 この投稿では、生成 AI アプリ開発
`Building LLM applications for production`を読んだ
最近は本業でも趣味でもLLMが自分の時間の多くを占めるようになってる。 LLMアプリケーション for プロダクション、何だかんだ考えることが多くて大変だな〜というので参考としてBuilding LLM applications for productionを読んだ。 感想としては記事の冒頭と最後にあった↓が全て。hard to make something production-ready with them。 ・It’s easy to make something cool with LLMs, but very hard to make something production-ready with them. ・LLM limitations are exacerbated by a lack of engineering rigor in prompt engineering,
Patterns for Building LLM-based Systems & Products
Patterns for Building LLM-based Systems & Products [ llm engineering production 🔥 ] · 66 min read Discussions on HackerNews, Twitter, and LinkedIn “There is a large class of problems that are easy to imagine and build demos for, but extremely hard to make products out of. For example, self-driving: It’s easy to demo a car self-driving around a block, but making it into a product takes a decade.”
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LLMOps: Engineering Trustworthy LLM Systems - Fontys
LLM-in-Production-Meetup-1-LLMOps-LLMの評価品質担保-_2023.08.18
LLMOps：大規模言語モデルの操作を理解する
