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Eugene Yan·· 2023-08-13AI 评估 · 52/100分数表示内容值得关注的程度,依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性,按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误,评分不代表事实已被核实,也不同于热点榜的讨论热度。

如何为不同 LLM 问题匹配相应模式

How to Match LLM Patterns to Problems

AI 导读

作者继此前 LLM patterns 文章后,梳理使用 LLM 时可能遇到的各类问题及其对应的缓解模式。文中先区分外部与内部 LLM,并按数据在模式中的作用划分:evals 和微调依赖数据,缓存、防御式 UX、guardrails 偏基础设施与界面,RAG 和收集用户反馈居中。

来源:Eugene Yan · eugeneyan.com