نویسنده(های): آدیپتا مارتولاندی
در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.
چرا LLMs مشاهده پذیری در شما مهم است LLMs برنامه های کاربردی
این داستان فقط برای اعضا در اختیار ماست. برای دسترسی به تمام Medium ارتقا دهید.
در عصر برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به نیازهایی در حل مشکلات پیچیده تبدیل شده‌اند. زبان طبیعی برای کمک به فرآیندهای تصمیم گیری با این حال، افزایش پیچیدگی و غیرقابل پیش بینی بودن این مدل ها، نظارت و درک موثر رفتار آنها را چالش برانگیز می کند. اینجاست که قابلیت مشاهده در برنامه های LLM بسیار مهم می شود.
مشاهده پذیری عمل درک وضعیت داخلی یک سیستم با تجزیه و تحلیل خروجی ها و معیارهای آن است. برای برنامه‌های LLM، تضمین می‌کند که مدل‌ها همانطور که در نظر گرفته شده عمل می‌کنند، بینش‌هایی در مورد خطاها یا سوگیری‌ها ارائه می‌دهد، مصرف هزینه را نشان می‌دهد و به بهینه‌سازی عملکرد برای سناریوهای دنیای واقعی کمک می‌کند.
با افزایش اتکا به LLMها، نیاز به ابزارهای قوی برای مشاهده و اشکال زدایی عملیات آنها نیز افزایش می یابد. LangSmith را وارد کنید، یک محصول قدرتمند از LangChain که به طور خاص برای افزایش قابلیت مشاهده برنامه های کاربردی مبتنی بر LLM طراحی شده است. LangSmith ابزارهایی را برای نظارت، ارزیابی و تجزیه و تحلیل خطوط لوله LLM در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد و از قابلیت اطمینان و عملکرد در طول چرخه عمر راه حل های هوش مصنوعی آنها اطمینان می دهد.
این مقاله به بررسی اهمیت قابلیت مشاهده در برنامه‌های LLM می‌پردازد و اینکه چگونه LangSmith توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا کنترل بهتری بر گردش‌های کاری هوش مصنوعی خود داشته باشند، و راه را برای ساختن بیشتر… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی