O desenvolvimento de aplicativos baseados em LLM pode fornecer soluções eficazes para vários problemas. No entanto, é importante reconhecer e enfrentar desafios potenciais, como alucinações, oportunidade contextual, confiabilidade, engenharia eficiente e segurança, a fim de explorar plenamente o potencial do LL.M. e garantir um desempenho satisfatório do usuário. Neste artigo, examinaremos mais de perto cinco fatores principais que os desenvolvedores e profissionais devem considerar ao criar um aplicativo LLM.
Índice:
Ilusão
Escolha o histórico certo
Confiabilidade e consistência
A engenharia rápida não é o futuro
Injete problemas de segurança rapidamente
1. alucinação
Ao utilizar o LL.M., é importante estar ciente do risco de alucinações. Isso se refere à produção de informações imprecisas e sem sentido. Embora o LL.M. seja versátil e possa ser adaptado a diferentes áreas, as alucinações continuam a ser uma questão importante. Como não são um mecanismo de busca ou banco de dados, tais erros são inevitáveis. Para mitigar isso, você pode empregar a geração controlada, fornecendo detalhes e restrições específicas para os prompts de entrada, o que limitará a capacidade do modelo de gerar alucinações.
2. Escolha o ambiente certo
Se você construir aplicativos baseados em LLM, um dos problemas que enfrentará é a confiabilidade e a consistência. O LLM não é confiável e consistente o suficiente para garantir que o resultado do modelo esteja sempre correto ou esperado.
Você pode criar uma demonstração do seu aplicativo e executá-lo várias vezes e, ao executar o aplicativo, descobrirá que a saída pode ser inconsistente, o que pode causar muitos problemas para seus usuários e clientes.
3. Confiabilidade e consistência
Ao construir aplicativos baseados em LLM, o desafio de “confiabilidade e consistência” envolve garantir que o conteúdo gerado seja preciso, imparcial e coerente em diferentes interações. Várias questões contribuíram para este desafio:
Viés e imprecisão: o LLM pode produzir inadvertidamente informações tendenciosas ou incorretas devido ao viés nos dados de treinamento.
Entrada fora de distribuição: Quando confrontado com entradas que diferem significativamente dos dados de treinamento, o LLM pode gerar respostas não confiáveis.
Problema de ajuste fino: ajuste fino