Принцип Постела для LLM-приложений
Принцип Постела для LLM-приложений
При разработке LLM-приложений стоит применять переосмысленный закон Постела: быть либеральным к входным данным и консервативным к выходным. Использование structured outputs помогает обеспечить предсказуемость результатов. Миграция промптов между моделями — нетривиальная задача, требующая осторожности.
Связи
- 20250904_2375 Тестирование LLM-продуктов отличается от классического — Консервативность к выходам требует специфического подхода к тестированию LLM
- 20240619_0782 Начинать разработку LLM-приложений с промптов — Либеральность к входам начинается с простых промптов перед усложнением
- 20250628_2024 LLM как недетерминированные системы — Structured outputs обеспечивают консервативность при недетерминированности LLM
- 20250202_1406 LLM-управляемые продукты поддерживают незапланированные кейсы — Либеральность к входам позволяет обрабатывать незапланированные сценарии гибко
- 20250125_1391 LLM как слой валидации данных вместо традиционных проверок — Принцип либеральности к входам реализуется через LLM-валидацию данных
Источник: Telegram, 2024-06-19
Связанные заметки
Структурирование данных для LLM через разметку
#AI#llm#data
Разделение больших промптов на маленькие
#AI#llm#systems-thinking
RAG с комбинированным поиском вместо чистого векторного
#AI#llm#rag
Dynamic UI: адаптация интерфейса на основе предсказания поведения
#product-management#personalization#ux-design
Робастность как ключевой критерий AI-систем
#AI#robustness#generalization
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний