از هرج و مرج گرفته تا کد: Taming LLMS در برنامه های تولیدی خود (بدون از دست دادن ذهن خود)
AI Rollercoaster: Cuckle Up ، توسعه دهندگان!
سلام ، کادوهای همکار! 👋 به یاد داشته باشید وقتی فکر کردیم ادغام یک کتابخانه جدید جاوا اسکریپت هیجان انگیز است؟ اوه ، ما چقدر دوست داشتنی ساده لوح بودیم. اکنون ما در حال غوطه ور شدن در دنیای وحشی مدل های بزرگ زبان (LLM) هستیم و به شما اجازه می دهیم به شما بگویم ، مثل این است که سعی کنید یک زرافه را در یک ماشین هوشمند قرار دهید – از نظر تئوری ممکن است ، اما پسر ، این یک نمایش است!
اما نترسید ، بی پروا! من مدتی است که در این Ai Rollercoaster بوده ام ، و من اینجا هستم تا خرد و سخت درآمد را در مورد چگونگی ادغام این Behemoth های دیجیتال در برنامه های تولیدی خود بدون از دست دادن عقل (یا موهای خود) به اشتراک بگذارم.
چرا به هر حال با LLMS زحمت کشید؟
قبل از اینکه به چگونگی شیرجه برویم ، بیایید در مورد دلیل صحبت کنیم. LLMS مانند آن همکار بیش از حد است که به نوعی همه چیز را می داند – از نوشتن کد گرفته تا آهنگسازی. آنها می توانند برنامه های شما را با:
- پردازش زبان طبیعی که در واقع زمینه را درک می کند (خداحافظ ، چت های بی دست و پا!)
- تولید محتوا که به نظر نمی رسد که توسط یک سنجاب کافئین دار نوشته شده است
- تجزیه و تحلیل داده ها که از هرج و مرج حس می کند (با نگاه به شما ، پرونده های گسترده ورود به سیستم)
- و خیلی بیشتر که احتمالاً هنوز در حال فهمیدن هستیم
اما با قدرت عالی مسئولیت بزرگی به وجود می آید … و اشکال زدایی زیادی. بنابراین ، بیایید وارد نیت-گریت شویم!
بهترین شیوه ها: برگه تقلب ادغام LLM شما
1. مبارز خود را انتخاب کنید (منظورم مدل) عاقلانه است
همه LLM ها برابر نیستند. برخی مانند چاقوهای ارتش سوئیس هستند – در بسیاری از موارد خوب اما در هر چیز تماشایی نیستند. برخی دیگر مانند ستاره های نینجا با محوریت لیزر هستند-برای کارهای خاص شگفت انگیز هستند اما برای دیگران بیش از حد.
در نظر بگیرید:
- نیازهای خاص برنامه شما
- نقاط قوت و محدودیت های مدل
- الزامات محاسباتی (زیرا همه ما یک ابر رایانه یدکی در اطراف خود نداریم)
- مجوز و هزینه (کیف پول شما بعداً از شما تشکر خواهد کرد)
نکته حرفه ای: با یک مدل کوچکتر و قابل کنترل تر شروع کنید و در صورت لزوم مقیاس کنید. این مانند دوستیابی است-قبل از اینکه به یک شام پنج دوره متعهد شوید ، با قهوه شروع کنید.
2. پیش پردازش مانند زندگی برنامه شما به آن بستگی دارد (زیرا این کار را می کند)
زباله در ، زباله بیرون – این فقط یک جمله نیست ، بلکه یک روش زندگی با LLMS است. داده های خود را مانند آماده سازی برای بازرسی سلطنتی تمیز و از قبل پردازش کنید:
- اطلاعات بی ربط را حذف کنید
- قالب های استاندارد
- داده های گمشده را با لطف کنترل کنید
- نشانه گذاری و رمزگذاری خاص برای مدل انتخاب شده خود را در نظر بگیرید
به یاد داشته باشید ، LLM شما مانند یک کودک نو پا بسیار هوشمند است – از هر آنچه که شما آن را تغذیه می کنید یاد می گیرد ، بنابراین مطمئن شوید که این ماده مغذی است!
3. خوب برای ظرافت
مدل های خارج از قفسه عالی هستند ، اما آنها مانند آن تی شرت های یک اندازه متناسب هستند-آنها به ندرت با هر کسی کاملاً مناسب هستند. تنظیم دقیق مدل شما جایی است که جادو اتفاق می افتد:
- برای تخصص مدل از داده های خاص دامنه استفاده کنید
- HyperParameters را تنظیم کنید (مثل این است که تنظیمات مناسب را در دستگاه قهوه خود پیدا کنید)
- تکنیک هایی مانند انتقال یادگیری برای اهرم دانش از پیش آموزش دیده را پیاده سازی کنید
اما مراقب بیش از حد باشید! شما می خواهید مدل شما باهوش باشد ، نه یک نمایشگر که فقط می تواند حقایق را که به خاطر سپرده شده است تلاوت کند.
4. API Wrangling: Tame the Beast
ادغام LLMS اغلب به معنای برخورد با API است. آنها را با احترام (و یک دوز سالم شکاکیت) درمان کنید:
- اجرای خطای قوی (زیرا همه چیز اشتباه خواهد شد ، به من اعتماد کنید)
- برای جلوگیری از ایمیل های عصبانی از ارائه دهنده API خود از محدودیت نرخ استفاده کنید
- پاسخ های حافظه پنهان در صورت لزوم برای صرفه جویی در تماس های API (و عقل شما)
- اجرای یک سیستم صف برای رسیدگی به درخواست ها در هنگام بار زیاد را در نظر بگیرید
به ادغام API خود مانند یک رقص خوب-صاف ، کارآمد و امیدوارم بدون هیچ گونه اشتباه شرم آور فکر کنید.
5. مانند والدین هلیکوپتر نظارت کنید
پس از یکپارچه سازی LLM ، کار شما تمام نشده است – تازه شروع شده است. عملکرد مدل خود را مانند یک راننده نوجوان کنترل کنید:
- ورود به سیستم برای ورودی های مدل ، خروجی ها و معیارهای عملکرد را تنظیم کنید
- هشدار را برای رفتارهای غیر منتظره یا افت عملکرد اجرا کنید
- به طور مرتب گزارش ها را بررسی و تجزیه و تحلیل کنید تا روندها یا مسائل را مشاهده کنید
به یاد داشته باشید ، یک LLM بدون نظارت مانند یک کودک نو پا بدون نظارت با قیچی است – هیجان انگیز ، اما بالقوه فاجعه بار.
6. ملاحظات اخلاقی: شر (یا خزنده) نباشید
با قدرت عالی هوش مصنوعی مسئولیت اخلاقی بزرگی به وجود می آید:
- در مورد استفاده از هوش مصنوعی در برنامه خود شفاف باشید
- اقدامات حفاظت در برابر خروجی های مغرضانه یا نامناسب را اجرا کنید
- به مقررات مربوط به حریم خصوصی کاربر و حمایت از داده ها احترام بگذارید
- تأثیر محیطی الزامات محاسباتی مدل خود را در نظر بگیرید
تلاش کنید تا ابرقهرمان ادغام AI باشید ، نه سرپرست!
7. مقیاس: برای موفقیت (یا عدم موفقیت) آماده شوید
برنامه شما یک ضربه است و ناگهان همه می خواهند قطعه ای از جادوی هوش مصنوعی شما را بخواهند. برای مقیاس بندی آماده شوید:
- معماری خود را طراحی کنید تا از ابتدا مقیاس پذیر باشد
- گزینه های بدون سرور را برای مقیاس بندی انعطاف پذیر در نظر بگیرید
- تعادل بار و پردازش توزیع شده را پیاده سازی کنید
- برنامه ای برای زمانی که اوضاع ویروسی می شود (چه ویروسی خوب و چه بد) داشته باشید
به مقیاس بندی مانند آماده سازی برای آخرالزمان زامبی فکر کنید – به بهترین ها امیدوار باشید ، اما برای بدترین برنامه ریزی کنید.
لمس انسان: نرم افزار را فراموش نکنید
در میان این همه صحبت از مدل ها و API ها ، مهمترین مؤلفه – عنصر انسانی را فراموش نکنید. کاربران شما (و تیم شما) LLMS نیستند ، بنابراین:
- رابط های بصری را طراحی کنید که باعث می شود تعامل AI طبیعی باشد
- توضیحات روشنی در مورد قابلیت ها و محدودیت های هوش مصنوعی ارائه دهید
- تیم خود را در زمینه کار و حفظ سیستم های هوش مصنوعی آموزش دهید
- پرورش فرهنگ یادگیری مداوم و سازگاری
از این گذشته ، ما در حال ادغام هوش مصنوعی برای تقویت تجربیات انسانی هستیم ، نه آنها را جایگزین کنیم. مگر اینکه این برنامه شیطانی شما باشد ، در این صورت … ممکن است تجدید نظر شود؟
بسته بندی: شما این را بدست آورده اید!
ادغام LLM ها در برنامه های تولید مانند مشعل های شعله ور در هنگام سوار شدن به یک چرخه – چشمگیر ، کمی وحشتناک ، اما در نهایت پاداش دهنده است. با استفاده از این بهترین شیوه های موجود در ابزار خود ، شما در راه ایجاد برنامه های دارای قدرت هوش مصنوعی هستید که باعث می شود کاربران شما بگویند “وای!” به جای “چرا؟!”
به یاد داشته باشید ، نکته اصلی این است که کوچک را شروع کنید ، به طور مداوم یاد بگیرید و همیشه حس شوخ طبعی داشته باشید. از آنجا که بیایید با آن روبرو شویم ، وقتی با فناوری کار می کنید که می تواند غزل و کد اشکال زدایی را بنویسد ، گاهی اوقات خندیدن تنها پاسخ عاقلانه است.
اکنون به جلو بروید و یکپارچه شوید ، شما توسعه دهندگان درخشان و کمی دیوانه! و اگر از این ماجراجویی هوش مصنوعی لذت بردید ، برای داستان های فنی و برنامه نویسی بیشتر از من پیروی کنید. چه کسی می داند ، شاید دفعه دیگر با محاسبات کوانتومی مقابله کنیم – یا بفهمیم چرا دستگاه قهوه اداری فقط سه شنبه ها کار می کند. واقعاً این یک پرتاب است.
اگر این پست را مفید (یا حداقل سرگرم کننده) پیدا کردید ، دکمه زیر را خرد کنید! من قول می دهم که پست بعدی من 50 ٪ شوخ تر و 100 ٪ کمتر احتمال دارد که احساساتی شود و جهان را به دست بگیرد. احتمالاً.
