要約
- LLMアプリケーションのプロトタイプ構築は比較的簡単で、数時間で初期バージョンを作成できる。
- LLMsは確率的であり、正しいトークンを生成するために確率分布を基にトークンを生成する。
- 精度が重要なビジネスシナリオでは、正確性と結果の一貫性を確保することが複雑かつ時間がかかる。
- LLMアプリケーションの精度を測定および向上する方法について議論し、SQLエージェントの構築手法を探る。
感想
LLMアプリケーションの精度向上は重要であり、正確性を測定するためのシステムを構築することが必須であることが理解できます。プロトタイプ構築は比較的容易ですが、本番環境での正確な結果を得るためには精度向上に重点を置く必要があります。自己反映やRAGなどの手法を用いて、モデルの精度を向上させるプロセスは興味深いものであり、継続的な評価と改善が重要であると感じました。
元記事: https://towardsdatascience.com/from-prototype-to-production-enhancing-llm-accuracy-791d79b0af9b