Was wir aus einem Jahr der Arbeit mit LLMs gelernt haben

Bist du bereit, echte Anwendungen mit großen Sprachmodellen zu entwickeln? Dank der schnellen Verbesserungen im letzten Jahr sind LLMs jetzt gut genug für den Einsatz in echten Anwendungen. Außerdem sind LLMs für alle zugänglich, sodass nicht nur ML-Ingenieure und Wissenschaftler Intelligenz in ihre Produkte einbauen können.

In diesem Bericht stellen sechs Experten für KI und maschinelles Lernen wichtige, aber oft vernachlässigte ML-Erkenntnisse und -Methoden vor, die für die Entwicklung von Produkten auf Basis von LLMs unerlässlich sind. Das Bewusstsein für diese Konzepte kann Ihnen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber den meisten anderen in diesem Bereich verschaffen.

Im letzten Jahr haben die Autoren Eugene Yan, Brian Bischof, Charles Frye, Hamel Husain, Jason Liu und Shreya Shankar diese Methoden getestet und verfeinert, indem sie reale Anwendungen auf Basis von LLMs entwickelt haben. In diesem Bericht haben sie diese Erkenntnisse zum Nutzen der Community zusammengefasst.