4人团队,如何用大模型创造近千万业务价值?

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4人团队,如何用大模型创造近千万业务价值?

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原标题:4人团队,如何用大模型创造近千万业务价值?
关键字:模型,字节跳动,场景,问题,算法
文章来源:AI前线
内容字数:10887字

内容摘要:


采访嘉宾|张源源百姓车联数据科学与数据平台高级总监
编辑 |李忠良
大模型已经融入千行百业,在这个背景下,LLMOps 作为一种新概念,其定义、实践以及应对挑战成为了关注焦点。为了深入探讨 LLMOps 的意义和关键,我们采访了百姓车联数据科学与数据平台高级总监张源源,他分享了 LLMOps 在车损互助案例中的应用以及所面临的挑战与解决方案。以下是他的访谈实录。
InfoQ:现在其实大家 MLOps 都还没有搞得特别好,马上就出来了 LLMOps,当然也就没有特别标准的定义,在您看来 LLMOps 如何定义?它包含哪些内容?LLMOps 与 MLOps 您觉得两者较大的区别是什么?
张源源:这次 AICon 分享的第一部分,就会给出我对这部分的理解。简单来说,如下图所示。
● MLOps 用于管理 ML 应用的全生命周期,包括数据收集和处理、模型的训练、评估、部署和监控等,虽然会涉及跟多个工种打交道,但相关产品主要使用对象是从事 ML 算法开发工作的人员,比如 data scientist、算法工程师等等。
● 关于 LLMOps,我这里先提供三种对 LLMOps 的三种视角,通过比较


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