Applied LLMs: 构建LLM应用实践经验总结

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最近看了篇非常棒的文章，有点类似去年分享过的 Full Stack LLM Bootcamp [1] 。光看作者就是巨星云集， Eugene Yan [2] ，Charles Frye（Full Stack Deep Learning 讲师之一）， Hamel Husain [3] ， Jason Liu [4] 等人的分享、课程质量都非常之高。这篇文章整体读下来感觉把我过去一年看过的各种 LLM 应用开发相关主题都有所覆盖，有些地方连引用文献都一毛一样。所以我结合自己的一些笔记内容，快速记录了一些文章的核心观点，与大家好文共赏。 原文地址：https://applied-llms.org/ 注意这里不是直接做翻译，原文的内容会更加完整。过程中会补充一些个人看法和其它信息。欢迎大家一起留言讨论。 1 战术 1.1 Prompting 一般应用开发都先从 prompt engineering 做起。一些常用的 prompting 技巧： Few-shot + ICL 使用 n-shot 方法时，可以多选几个例子，n >= 5，几十个例子也可以。 有时候仅仅 ………………………………