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- Zapier의 AI 제품 개발자 Tal Peretz가 작성한 글을 허락 하에 번역하였습니다.
- 원문은 여기에서 확인하실 수 있으며, 주요 내용은 아래와 같습니다.
- 프롬프트 엔지니어링 - 시작 단계
- 평가의 역할: (항해의 기준) 북극성
- AI 평가를 체계적으로 접근하기 / Systematic Approach to AI Evaluations
- 심층 테스트를 위해 데이터셋 활용하기 / Dataset Utilization for In-depth Testing
- AI의 평가로 평가 개선하기 / Refining Evaluations with AI Assessments
- 평가를 위한 지표들 / Metrics to evaluate
- 사람의 평가를 모범 기준으로 삼기 / Human Evaluation as the Gold Standard
- RAG: 필요 시 상황에 맞는 심층 정보
- 시도해 볼 기법들 / Techniques to Experiment With
- 미세조정: 전문화의 기술
- 학습 데이터의 부족: 양과 질의 균형 문제 / Insufficient Training Data: The Quantity-Quality Equilibrium
- 불균형한 학습 데이터: 편향성 딜레마 / Unbalanced Training Sets: The Bias Dilemma
- 공개 데이터 재사용: 새로운 신호가 필수적 / Reusing Public Data: The New Signal Imperative
- 부족한 프롬프트 엔지니어링: 명확한 명령 / Poor Prompt Engineering: The Clarity Commandment
- 점진적으로 평가하지 않음: 지속적인 실수 / Not Evaluating Incrementally: The Continuous Oversight
- 모든 것이 필요할 때
- 마무리하며
상용 수준의 LLM 애플리케이션을 위한 개발자 가이드(The Developer's Guide to Production-Grade LLM Apps)
Zapier의 AI 제품 개발자 Tal Peretz의 허락 하에 작성한 글을 번역하여 공유합니다. Tal Peretz가 작성한 원문은 아래 링크를 눌러 보실 수 있습니다. ⚠주의⚠: 이 글에는 원본 글에 포함된 저자의 새
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