שיטות עבודה מומלצות לעבודה עם AI

What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I) – O’Reilly (oreilly.com)

מדריך מפורט מאוד על שיטות עבודה מומלצות לעבודה עם AI, המכסה כיצד להגדיר זרימות עבודה אנושיות בלולאה, לשפוט את הפלט של AI, מתי לבחור כוונון עדין לעומת RAG ועוד.

שווה את הזמן שלך.

לעת עתה, בואו נצלול אל הטיפים המובילים שלהם - הנה כמה שתוכל ליישם מיד:

1. הנחיות n-shot + למידה בהקשר : הצג למודל דוגמאות מרובות של המשימה כדי ליישר טוב יותר את התגובות שלו עם הציפיות שלך.

• טיפ : השתמש ב-5 דוגמאות לפחות כדי לעזור למודל להכליל טוב יותר.

1. הנחיה לשרשרת מחשבה (CoT) : דחף את המודל כדי להסביר את הנימוקים שלו לפני מתן התשובה הסופית.

• דוגמה : סיכום פגישה.

• שלבים: "ראשית, רשום את ההחלטות המרכזיות ופריטי המעקב. לאחר מכן, בדוק שהפרטים תואמים מבחינה עובדתית לתמליל. לבסוף, סנתז את נקודות המפתח לסיכום תמציתי."

1. Generation-Augmented Retrieval-Augmented (RAG) : הזן את קטעי הטקסט הרלוונטיים למודל שהוא יכול להתייחס אליו בתגובותיו כדי לשפר את הדיוק ולמזער שגיאות.

• טיפ : אמור למודל לתעדף את השימוש בקטעי הקוד.

1. קלט ופלט מובנים : עצב את התשומות והפלטים הצפויים שלך בצורה ברורה ומובנית.

• דוגמה : השתמש ב-JSON או ב-Markdown כדי לעזור למודל להבין את הקשרים בין פיסות מידע שונות.

1. הוראות ספציפיות : תן הוראות מפורטות להנחות את הדגם.

• טיפ : כלול שלבים או כללים בהוראות שלך כדי להפוך אותם לספציפיים יותר ולהפחית שגיאות.

• דוגמאות : כתוב אימייל עסקי.

• הנחיה: "התחל עם ברכה, הצג את עצמך, ציין את מטרת המייל, ספק פרטים וסיים בקריאה לפעולה וסגירה".

1. הנחיות קטנות וממוקדות : חלק משימות מורכבות להנחיות קטנות ופשוטות יותר שכל אחת מטפלת בחלק ספציפי אחד של המשימה.

• טיפ : במקום לבקש מהמודל לסכם פגישה שלמה, בקשו ממנו תחילה לחלץ נקודות מפתח ולאחר מכן לסכם את הנקודות הללו.

• דוגמה: סיכום עבודת מחקר.

• שלב 1: "חלץ נקודות מפתח מהמבוא."

• שלב 2: "סכם את המתודולוגיה".

• שלב 3: "סכם את התוצאות ואת המסקנה".

סיכום של המאמר:

המאמר מתמקד בשימוש בדגמי שפה גדולים (LLMs) ומציע מדריך מעשי לבניית מוצרים מוצלחים סביב LLMs, מתוך ניסיון אישי של המחברים.

שלושה חלקים עיקריים:

1. טקטי: עוסק בטיפים לשיפור איכות ואמינות הדגמים, כולל שיטות הערכה וניטור.

2. אופרטיבי: מתמקד באופטימיזציה ובניית זרימות עבודה אמינות.

3. אסטרטגי: יעסוק בתכנון ובניית מוצרים עם LLMs ברמה האסטרטגית.

דגשים עיקריים:

• שימוש בטכניקות הקפצה: כמו n-shot prompts ו-chain-of-thought לשיפור הביצועים.

• הכללת משאבים רלוונטיים: על ידי יצירת דור עם חיפוש מוגבר (RAG) להרחבת בסיס הידע.

• קלט ופלט מובנים: לעזור לדגמים להבין טוב יותר את הקלט ולהחזיר פלט שניתן לשלב במערכות המשך.

מסקנה: המאמר מציע שיעורים חשובים ומתודולוגיות מתוך תחום הלמידה של מכונה, שהם חיוניים לפיתוח מוצרים המבוססים על LLMs. המחברים משתפים את ניסיונם בבניית יישומים מעשיים ומציעים עצות למי שמעוניין לבנות מוצרים עם LLMs.