Hacer que ChatGPT sea Confiable - Evitando Alucinaciones y Construyendo APIs de LLM Estables

Resumen

Descubre estrategias duramente ganadas para construir API de LLM fiables, evitando alucinaciones, garantizando la consistencia y transformando cualquier prompt en una función estable lista para producción.

Programa de estudio

• Introducción a la Fiabilidad de los LLM
Visión General de las Limitaciones de los Modelos de Lenguaje
Importancia de Reducir las Alucinaciones
• Comprensión e Identificación de Alucinaciones
Definición de Alucinaciones en Modelos de Lenguaje
Técnicas para Detectar Alucinaciones
Estudios de Caso y Ejemplos
• Estrategias para Evitar Alucinaciones
Creación de Prompts Efectivos
Implementación de Bucles de Retroalimentación para Corrección
Uso de Fuentes de Validación Externas
• Construcción de APIs Estables de LLM
Mejores Prácticas para el Diseño de APIs
Asegurar la Consistencia en Salidas
Control de Versiones y Estrategias de Retroceso
• Aplicación de la Consistencia
Técnicas para Mantener la Uniformidad
Aprovechamiento de Plantillas y Salidas Estructuradas
Papel de las Expresiones Regulares y Restricciones
• Transformación de Prompts en Funciones Listas para Producción
Ingeniería de Prompts para la Fiabilidad
Integración de Mecanismos de Manejo de Errores
Ejemplos en el Mundo Real e Historias de Éxito
• Pruebas y Evaluación
Configuración de Marcos de Prueba Robustas
Equilibrio entre Rendimiento y Fiabilidad
Análisis de Salidas de Modelos y Métricas
• Tendencias Futuras y Desarrollos
Técnicas Emergentes para Mejorar la Fiabilidad
El Papel de la Comunidad y las Herramientas de Colaboración
• Proyecto de Culminación
Diseñar y Desplegar una API de LLM Fiable
Aplicar Estrategias para Minimizar las Alucinaciones
Presentar Hallazgos y Lecciones Aprendidas

Asignaturas

Ciencia de la Computación