如何選擇您的 GenAI 應用程序的架構
在遺傳性人工智能(GenAI)迅速演變的地貌中,選擇正確的架構對於平衡創造力、風險、成本和耐久性至關重要。 這篇文章提供了一個框架,幫助您選擇最簡單、最快和最廉價的架構,滿足您的GenAI應用的需求。
文章的要點
- 確定創意和風險:選擇一個架構的第一步是確定您 GenAI 應用程序所需的創造水平和與之相關的風險量。這有助於將選擇縮小爲在這兩個因素之間達成正確平衡的架構。
- 建築模式:文章概述了GenAI應用的八種建築模式,每個模式都位於風險-創造軸上,這些模式包括每次生成(用於高創造力,低風險任務),使用現成的護欄,以及使用代理系統完成複雜的任務.
- 平衡複雜性和適合目的:目標在於在複雜性、適合目的、風險、成本和耐久性之間找到平衡。通過對大型語言模型進行過度調整而超時設計您的應用可能適得其反。相反,使用一個框架來指導您選擇一個滿足您特定使用大小寫需要的架構。
- 與數據治理的整合: 有效的數據治理對於確保敏感數據的保護和可訪問性至關重要,這包括數據掩蔽、訪問控制和自動用戶提供等能力。
額外透視
- 數據成熟度:Generative人工智能嚴重依賴於數據成熟度的堅實基礎,這包括擁有一箇中央的,基於雲的數據存儲器,作爲單一的真理來源和工具,能夠以快速更新和可靠性可靠地在規模上攝取數據.
- 提示詞工程: 用戶化提示對從大型語言模型中獲取更好的響應至關重要。 Databricks提供的工具通過在市場中提供模型和在端點後提供模型,使得快速工程變得容易。
- 神經結構搜索( NAS):NAS可以通過使用人工智能通過模型架構搜索來減輕研究者設計和發現最佳架構的負擔. AGNN等技術應用NAS來學習GNNs,以提高基於圖表的數據集的性能.
討論 問題或提示
- 在爲GenAI應用程序選擇架構時,有哪些關鍵考慮因素?這個問題鼓勵討論平衡創造力和風險的重要性,以及數據管理和整合的必要性。
- 即時工程如何影響GenAI應用中大型語言模型的性能?.這一提示促使人們深入瞭解迅速定製在加強大型語言模型響應方面的作用以及爲此目的提供的工具。
- 神經架構搜索在優化GenAI模型架構中扮演什麼角色?.這個問題引發了對人工智能如何能夠幫助設計更有效的模型架構和使用NAS技術的好處的討論.
鉛生成
爲了進一步探索這些主題,並進一步瞭解如何爲GenAI應用選擇合適的架構,您可以:
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