Langfuse LangSmith OpenTelemetry for AI Phoenix Helicone PromptLayer Weights & Biases Arize AI Braintrust
33 posts
با حرکت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از نمونه‌های آزمایشی به اجزای حیاتی تولید، پیچیدگی الگوهای یکپارچه‌سازی آن‌ها به شدت افزایش یافته است. برنامه‌های هوش مصنوعی مدرن به ندرت تنها به یک فراخوانی مدل تکیه می‌کنند. در عوض، آن‌ها از لایه‌های ارکستراسیون شامل سیستم‌های چندعاملی، فراخوانی ابزار، تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) و مسیریابی پویا بین ارائه‌دهندگان مدل مختلف استفاده می‌کنند.
محدودیت‌های متریک‌های سنتی سال‌هاست که متریک‌های استاندارد برای ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ابتدایی بوده‌اند. ما برای تعیین «درست» بودن یک مدل، به شدت به شمارش توکن‌ها، تأخیر و تطبیق ساده رشته‌ها تکیه داشتیم. با این حال، با تکامل کاربردهای هوش مصنوعی از...
یکی از چالش‌های جدی در ساخت سیستم‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) آماده برای تولید، غیرقطعی ذاتی مدل‌های زبانی بزرگ است. حتی با ورودی‌ها، تنظیمات دما و پرامپت‌های یکسان، مدل‌های زبانی بزرگ ممکن است پاسخ‌های متفاوتی تولید کنند.
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، استقرار یک مدل یادگیری ماشین دیگر خط پایان نیست، بلکه تنها خط شروع است. با انتقال مدل‌ها از محیط‌های آزمایشی به سیستم‌های تولیدی با ریسک بالا، پیچیدگی حفظ قابلیت اطمینان، انصاف و دقت آن‌ها به‌طور نمایی افزایش می‌یابد.
با شتاب گرفتن پذیرش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در سازمان‌ها، پیچیدگی مدیریت این سیستم‌های غیرقطعی در محیط‌های عملیاتی به دغدغه اصلی تیم‌های مهندسی تبدیل شده است. برخلاف نرم‌افزارهای سنتی که خروجی‌ها قابل پیش‌بینی و منطق آن‌ها آشکار است، هوش مصنوعی مولد لایه‌ای از رفتار احتمالاتی را معرفی می‌کند که عیب‌یابی، نظارت و بهینه‌سازی را بسیار چالش‌برانگیزتر می‌سازد.
با گذار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از نمونه‌های آزمایشی به اجزای حیاتی تولید، روش‌های سنتی تضمین کیفیت به سرعت منسوخ می‌شوند. تست‌های واحد استاندارد که به ورودی‌ها و خروجی‌های قطعی متکی هستند، نمی‌توانند ماهیت احتمالی و ظریف هوش مصنوعی مولد را به دام بیندازند.
با حرکت هوش مصنوعی از نمونه‌های آزمایشی به سیستم‌های تولیدی حیاتی، پیچیدگی قابلیت مشاهده به شدت افزایش یافته است. ابزارهای نظارتی سنتی که بر پایداری سرور و تأخیر درخواست تمرکز دارند، دیگر کافی نیستند. هنگام کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)...