Designmönster för LLM applikationer

1. Uppdelning Stora problem blir mindre skrämmande när de delas upp i mindre bitar, och det är precis idén bakom uppgiftsuppdelning. Genom att dela upp komplexa uppgifter i hanterbara deluppgifter får varje del fokuserad uppmärksamhet och precis rätt sammanhang, vilket minskar risken för förvirring och förbättrar prestandan. Denna metod gör det också enklare att felsöka och förbättra applikationer, eftersom problem kan isoleras till specifika deluppgifter. Till exempel, istället för att skapa flera uppsättningar instruktioner inom samma prompt för att hantera olika typer av användarinmatning, kan applikationen först bestämma inmatningstypen. När den väl är identifierad kan den sedan använda en prompt som endast innehåller de instruktioner som är relevanta för den specifika typen. 2. Resonemang Precis som människor presterar LLM:er ofta bättre när de först utforskar idéer, bryter ner saker, testar koncept och väger möjligheter innan de bestämmer sig för ett svar. Att uppmana modellen att förklara eller motivera sitt resonemang hjälper till att producera tydligare och mer exakta svar, särskilt i sammanhang där logiskt resonemang och korrekt beslutsfattande är avgörande. 3. Ensemblering Ensemblemönstret, en viktig strategi i AI-verktygslådan, fortsätter att spela en viktig roll för LLM:er. Genom att kombinera utdata från flera modeller – eller flera körningar av en enda modell – förbättrar utvecklare avsevärt tillförlitlighet och noggrannhet. Vanligtvis kombinerat med resonemang för klassificeringsuppgifter, där ensemblering gör det möjligt för LLM-applikationer att utforska olika resonemangsvägar och se vilket alternativ som framstår som det mest tillförlitliga eller ofta valda, vilket ofta förbättrar klassificeringens noggrannhet och stabilitet. 4. Iteration Att få saker rätt första gången är inte alltid lätt, inte ens för LLM:er. Iterationsmönstret erkänner detta och fokuserar på att förfina och förbättra initiala utdata genom flera omgångar av självbedömning och feedback. Varje iteration kan ge ytterligare kontext, såsom felmeddelanden eller valideringsfeedback som genereras av själva LLM:en. Denna metod fungerar särskilt bra för uppgifter som kodgenerering, innehållsskapande eller detaljerade analyser, där initiala utdata kan kräva omprövning. Även om området LLM-baserade applikationer rör sig snabbt, har dessa fyra mönster stått emot tidens tand (och i LLM-världen mäts detta i veckor 😛). Se till att prova dessa tekniker om du inte redan har gjort det. Tänk naturligtvis på att det ofta finns en avvägning mellan prestandavinster och tillhörande kostnad och körtid – så välj noggrant och implementera bara om det behövs!