Гибридный подход к разработке AI-приложений

Эффективная стратегия работы с LLM включает комбинацию детерминистских и вероятностных компонентов. Необходимо принять недетерминированность как данность и использовать традиционный код там, где нужна предсказуемость. Разработчики моделей предлагают инструменты частичного контроля — Predicted Outputs и Structured Outputs. Ключевой момент — ранняя разработка метрик (evals) для оценки качества, где анализируется распределение результатов, а не одно значение.

Связи

• 20250412_1590 Антропоморфизация AI-моделей как метод проектирования — Оба о практических подходах к работе с непредсказуемостью LLM
• 20251029_0068 Сократический протокол работы с LLM — Оба описывают структурированные методологии эффективного применения LLM
• 20250412_1587 Прототипы вместо спецификаций в продуктовой работе — Оба о необходимости итеративного тестирования вместо детального планирования
• 20210221_1089 Сочетание качественного и количественного анализа для поиска гипотез — Оба о гибридных подходах и анализе распределений вместо точечных значений
• 20230603_1508 Техническая грамотность продакт-менеджера — Оба о необходимости понимать технические ограничения при разработке продукта

---

Источник: Telegram, 2024-11-23