六位一线AI工程师总结爆火!大模型应用摸爬滚打一年心得公开,网友:全程高能

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六位一线AI工程师总结爆火!大模型应用摸爬滚打一年心得公开,网友:全程高能

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原标题:六位一线AI工程师总结爆火!大模型应用摸爬滚打一年心得公开,网友:全程高能
关键字:模型,提示,任务,上下文,数据
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梦晨 西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI六位一线AI工程师和创业者,把在大模型应用开发上摸爬滚打一整年的心得,全!分!享!了!
(奇怪的六一儿童节大礼包出现了)
这篇干货长文,一时间成为开发者社区热议的话题。
有网友评价为,大模型领域少有的“有操作性”的实用见解,非常值得一读。
这6位作者来自不同背景,比如有大厂工程师,也有独立开发者,还有咨询顾问。
但他们的共同之处,是过去一年里一直在大模型之上构建真实应用程序,而不只是炫酷的Demo演示,他们认为:
现在正是非机器学习工程师或科学家,也能把AI构建到产品中的时候。
在他们的一系列分享中,网友热议的亮点包括但不限于:
-何时用长上下文、何时RAG、何时微调模型
多样化输出不止提高温度,改变提示词中示例的顺序也影响结果
长上下文不会让RAG过时
“实习生测试”:如果大学生能根据提示词完成任务,说明比较完善了
每个大模型都有自己的偏好,Claude更喜欢XML格式,GPT系列更喜欢Markdown和JSON
如果靠提示词已完成了90%的任务,微调可能就不值得投资
大模型当裁判评估结果可能起作用,但不是万能的……
总之,无论


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