Langchain创始人最新分享:如何跨越“原型惊艳”到“生产可靠”的鸿沟
LangChain创始人Harrison Chase在Interrupt大会上发表了主题演讲,指出AI行业面临的痛点是将大模型转化成可靠应用的困难。他提出智能体工程师需要掌握提示工程、工程能力、产品思维和机器学习知识,并分享了LangChain对智能体开发的洞察与策略预判。
LangChain创始人Harrison Chase在Interrupt大会上发表了主题演讲,指出AI行业面临的痛点是将大模型转化成可靠应用的困难。他提出智能体工程师需要掌握提示工程、工程能力、产品思维和机器学习知识,并分享了LangChain对智能体开发的洞察与策略预判。
文章介绍了Agent的prompt组成及其提示工程技巧,强调上下文的重要性、保持一致性、彻底性,并注意避免示例过拟合和利用工具调用限制等策略。
通过多路径推理和结果聚合策略增强大语言模型输出的鲁棒性和准确性,本教程讲解自洽性、多路径推理等概念及其在Python中的应用,并教授如何生成多个推理路径及实现自洽性检查。
Databricks的TAO方法利用测试时计算和强化学习优化无标签数据,无需人工标注即可提升模型质量,降低成本。它在多个企业任务上提升了LLM性能,接近昂贵专有模型水平。
MLNLP社区介绍了一个关于提示工程的免费课程,强调快速迭代、实践导向和尽早添加案例的特点,旨在促进自然语言处理学术界、产业界和爱好者之间的交流与进步。
纽约大学研究人员通过模拟攻击发现,仅少量虚假数据就能显著提高大型语言模型生成错误医疗信息的概率。该研究呼吁关注大模型在医疗领域的潜在风险及其应对策略。