简介：近年来，大规模语言模型（LLM）彻底改变了人工智能领域，其强大的文本生成和理解能力为许多应用场景开启了新的可能性。然而，将LLM 应用程序从一个很酷的演示转换为一个真正的、可部署的生产系统并不是一件容易的事。本文深入探讨LLM申请制作实践面临的挑战，并结合实例分析解决方案，最后展望LLM申请未来的发展方向。
一、生产环境下LLM应用面临的挑战
1. 自然语言的模糊性
与精确的编程语言不同，自然语言本质上是模糊的。这种模糊性主要体现在LLM申请的两个方面：用户指令和模型输出。
首先，用户指令的灵活性可能会引入难以检测的错误。例如，对代码的微小更改（例如添加字符或删除行）通常会导致明显的错误消息。然而，如果你对LLM的指令进行类似的更改，程序仍然会运行，但输出结果可能会非常不同。
其次，LLM输出结果的模糊性是一个更大的挑战。这会导致两个问题：
输出格式不一致：LLM的后续应用往往需要以特定格式解析输出结果。尽管可以通过精心设计的指令明确输出格式，但这并不能保证模型始终遵循预期的格式。用户体验不一致：用户期望应用程序具有一致性。例如，您不希望每次查找保险报价时都得到不同的结果。然而LLM本身是概率性的，不能保证相同的输入每次都会得到相同的输出。
为了解决这个问题，OpenAI 等组织正在积极探索提高模型可靠性的方法。一些经验丰富的法学硕士开发人员建议您需要适应这种模糊性并构建围绕它的工作流程。此外，法学硕士申请中的歧义问题可以通过最大限度地提高工程严谨性来有效缓解，例如通过采用本文接下来讨论的各种方法。
2. Prompt工程的挑战
即时工程是指设计和优化LLM输入指令的过程，其目标是指导模型产生预期的输出。
即时评价：
评估法学硕士是否理解提示中提供的示例。例如，在情感分析任务中，您可以输入带有情感标签的文本，观察模型是否能够输出正确的情感分数。评估LLM 是否过度拟合示例提示。模型的泛化能力可以使用独立的测试集来评估。提示版本控制：
对提示进行微小的更改可能会对输出产生很大的影响。因此，版本控制和及时的性能跟踪非常重要。您可以使用Git 等工具来管理不同版本的Prompt 及其性能指标。提示优化：
它利用思想链（COT）技术指导模型解释推理过程，提高输出结果的可解释性和准确性。生成多个输出结果，选择最好的结果作为最终输出。例如，您可以使用多数投票或让LLM自己选择最佳结果。将复杂的提示分解为多个更小、更简单的提示可以使模型更容易理解和推理。
3. 成本和延迟
费用：
OpenAI 等API 服务提供商通常根据输入和输出代币的数量收费。提示和输出越长，成本就越高。延迟：
输出令牌的生成是连续的，因此输出的长度会显着影响延迟。此外，网络延迟和工程开销也会导致LLM 应用程序的整体延迟。
4. Prompting、微调和替代方案
提示：为每个样本提供明确的说明，告诉模型如何响应。微调：在特定于任务的数据集上训练模型，以了解如何响应而无需在提示中明确指定。
提示和微调之间的选择取决于数据可用性、性能要求和成本限制。
数据量小：提示更容易上手，但长度有限，不能包含很多示例。大量数据：微调可以让您利用更多数据并获得更好的性能。
5. 其他挑战
嵌入和向量数据库：使用LLM生成文本嵌入并将其存储在向量数据库中可以实现高效的语义搜索和推荐。向后和向前兼容性：由于LLM模型不断更新和迭代，您必须确保您的提示和应用程序逻辑兼容。
二、任务组合能力
在实际应用中，LLM应用通常需要执行多个任务，并根据特定的控制流程将它们组合起来。
1. 多任务应用
例如，Talk to Data 应用程序必须执行以下任务：
将用户自然语言输入转换为SQL 查询(LLM)。在数据库中执行SQL 查询（SQL 执行器）。将SQL 结果转换为自然语言响应(LLM)。
2. 代理、工具和控制流程
表演：
可以根据指定的控制流执行多个任务的应用程序。工具：
代理可用的外部程序或服务（例如搜索引擎、数据库、计算器等）。控制流程：
定义任务的执行顺序和条件的逻辑，例如顺序执行、并行执行、条件分支和循环。
3. 使用LLM代理进行控制流程
您可以使用LLM 来确定控制流程的条件。例如，可以训练法学硕士根据用户输入选择不同的工具或执行不同的任务。
4. 代理测试
为了确保代理的可靠性，必须测试每个任务和整个控制流程。
三、LLM应用的未来发展方向
人工智能助手：
一款智能助手，帮助用户完成日程安排、记笔记、编程辅助等各种任务。聊天机器人：
可以与用户进行自然对话的智能程序，例如虚拟同伴和游戏角色。编程和游戏：
LLM可用于代码生成、代码调试和游戏开发等领域。学习：
LLM可用于自动生成测试、评估学生答案、提供学习建议等教育场景。与您的数据交互。
LLM帮助用户使用自然语言查询和分析数据。搜索并推荐：
LLM可以提高搜索结果的相关性和推荐系统的个性化。销售：
LLM可用于自动生成销售电子邮件并分析客户信息。搜索引擎优化：
LLM允许您生成SEO优化的内容，但它也带来了新的挑战，例如如何区分人类生成的内容和机器生成的内容。
结语
LLM应用仍处于发展初期，无论是技术还是应用场景都在快速迭代。快速工程、成本控制、延迟优化和任务组合都面临挑战。然而，法学硕士在人工智能助手、聊天机器人、编程、教育、数据分析和搜索推荐等领域也带来了前所未有的机会。随着科技的进步和应用的深入，我们相信LLM将为我们带来更加智能、便捷的未来。
参考文献
Huyen，C.（2023）。检索自https://huyenchip.com/2023/04/11/llm-engineering.html。
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