如何选择您的 GenAI 应用程序的架构
在遗传性人工智能(GenAI)迅速演变的地貌中,选择正确的架构对于平衡创造力、风险、成本和耐久性至关重要。 这篇文章提供了一个框架,帮助您选择最简单、最快和最廉价的架构,满足您的GenAI应用的需求。
文章的要点
- 确定创意和风险:选择一个架构的第一步是确定您 GenAI 应用程序所需的创造水平和与之相关的风险量。这有助于将选择缩小为在这两个因素之间达成正确平衡的架构。
- 建筑模式:文章概述了GenAI应用的八种建筑模式,每个模式都位于风险-创造轴上,这些模式包括每次生成(用于高创造力,低风险任务),使用现成的护栏,以及使用代理系统完成复杂的任务.
- 平衡复杂性和适合目的:目标在于在复杂性、适合目的、风险、成本和耐久性之间找到平衡。通过对大型语言模型进行过度调整而超时设计您的应用可能适得其反。相反,使用一个框架来指导您选择一个满足您特定使用大小写需要的架构。
- 与数据治理的整合: 有效的数据治理对于确保敏感数据的保护和可访问性至关重要,这包括数据掩蔽、访问控制和自动用户提供等能力。
额外透视
- 数据成熟度:Generative人工智能严重依赖于数据成熟度的坚实基础,这包括拥有一个中央的,基于云的数据存储器,作为单一的真理来源和工具,能够以快速更新和可靠性可靠地在规模上摄取数据.
- 提示词工程: 用户化提示对从大型语言模型中获取更好的响应至关重要。 Databricks提供的工具通过在市场中提供模型和在端点后提供模型,使得快速工程变得容易。
- 神经结构搜索( NAS):NAS可以通过使用人工智能通过模型架构搜索来减轻研究者设计和发现最佳架构的负担. AGNN等技术应用NAS来学习GNNs,以提高基于图表的数据集的性能.
讨论 问题或提示
- 在为GenAI应用程序选择架构时,有哪些关键考虑因素?这个问题鼓励讨论平衡创造力和风险的重要性,以及数据管理和整合的必要性。
- 即时工程如何影响GenAI应用中大型语言模型的性能?.这一提示促使人们深入了解迅速定制在加强大型语言模型响应方面的作用以及为此目的提供的工具。
- 神经架构搜索在优化GenAI模型架构中扮演什么角色?.这个问题引发了对人工智能如何能够帮助设计更有效的模型架构和使用NAS技术的好处的讨论.
铅生成
为了进一步探索这些主题,并进一步了解如何为GenAI应用选择合适的架构,您可以:
- 通过WhatsApp联系我们: https://go.martechrichard.com/whatsapp
- 通过 LinkedIn 消息联系出去: 订阅我们的链接网页和通讯 https://www.linkedin.com/company/martechrichard