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我们从一年的 LLM 建设中学到了什么（第一部分）
现在是使用大型语言模型 (LLM) 进行构建的激动人心的时刻。在过去的一年里，LLM 已经“足够好”用于现实世界的应用。LLM 的改进速度，加上社交媒体上的一系列演示，将推动到 2025 年对人工智能的投资达到约 2000 亿美元。LLM 也广泛可用，允许每个人[…]
来源:O'Reilly Media _AI & ML学得更快。挖掘得更深。看得更远。
学得更快。挖掘得更深。看得更远。
现在是一个使用大型语言模型 (LLM) 进行构建的激动人心的时刻。在过去的一年里，LLM 已经变得“足够好”以用于实际应用。LLM 的改进速度，加上社交媒体上的一系列演示，将推动到 2025 年对人工智能的投资达到约 2000 亿美元。LLM 也广泛可用，允许每个人（而不仅仅是 ML 工程师和科学家）将智能融入他们的产品中。虽然构建 AI 产品的门槛已经降低，但创建超越演示的有效产品仍然是一项看似困难的任务。
我们已经确定了一些关键但经常被忽视的机器学习经验和方法，这些经验和方法对于开发基于 LLM 的产品至关重要。了解这些概念可以让你在该领域获得竞争优势，而无需具备 ML 专业知识！在过去的一年里，我们六个人一直在 LLM 的基础上构建现实世界的应用程序。我们意识到有必要将这些经验教训提炼到一处，以造福社区。
我们来自不同的背景，担任不同的角色，但我们都亲身体验了使用这项新技术所带来的挑战。我们中的两位是独立顾问，他们帮助众多客户将 LLM 项目从最初的概念转变为成功的产品，了解决定成败的模式。我们中的一位是研究人员，研究 ML/AI 团队的工作方式以及如何改进他们的工作流程。我们中的两位是应用 AI 团队的领导者：一个在科技巨头，一个在初创公司。最后，我们中的一位已经向数千人教授了深度学习，现在致力于让 AI 工具和基础设施更易于使用。尽管我们经历不同，但我们对所学课程中一致的主题感到震惊，并且我们很惊讶这些见解没有得到更广泛的讨论。