2025年 | 《LLM 工程师手册:掌握从概念到产品的大语言模型工程艺术》

2024年,提示工程架构师必须掌握的A_B测试新玩法(前沿) 在AI驱动产品快速迭代的2024年,提示工程架构师面临着前所未有的挑战:如何在复杂多变的大语言模型(LLM)环境中,通过科学方法持续优化提示策略,实现业务指标的可衡量提升。本文深入探讨了传统A/B测试在提示工程中面临的局限性,系统介绍了五项前沿A/B测试技术——多模态提示测试架构、因果推断增强型实验设计、自适应智能流量分配、提示鲁棒性压力测试以及跨模型兼容性验证。 阅读详情

通过实用指南进入 LLM 的世界,该指南将带您从基础知识到使用 LLMOps 最佳实践部署高级应用程序

  • 通过涵盖数据准备、RAG 和微调的分步示例构建和完善 LLM

  • 掌握部署和监控 LLM 的基本技能,确保在生产中获得最佳性能

  • 发现在实际应用中增强 LLM 性能和适应性的尖端方法

人工智能领域经历了快速发展,大型语言模型 (LLM) 处于这场革命的最前沿。这本 LLM 书籍通过利用 MLOps 最佳实践,提供了在实际场景中设计、训练和部署 LLM 的实用见解。这本全面的指南将指导您构建端到端 LLM 支持的技术内容编写器,克服孤立的 Jupyter Notebooks 并专注于教授如何构建生产级端到端 LLM 系统。

通过本书,您将学习数据工程、监督微调和部署。实践方法与详细示例相结合,可帮助您了解 MLOps 组件在项目中的实现。本书还探讨了该领域的前沿进展,包括推理优化和实时数据处理,使其成为任何希望在项目中利用 LLM 的人的重要资源。

读完本书后,您将能够熟练部署强大的大型语言模型,利用它们解决实际问题,并保持低延迟和高可用性推理能力。无论您是 AI 新手还是经验丰富的从业者,本书都能提供宝贵的见解和实践知识,以增强您在 LLM 方面的专业知识。

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书名: LLM Engineer’s Handbook: Master the Art of Engineering Large Language Models From Concept to Production

作者: Paul Iusztin, Maxime Labonne等

出版社: Packt Publishing

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imgLLM Twin 高级架构

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imgVanilla RAG 架构

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