Rendre ChatGPT fiable - Éviter les hallucinations et construire des API LLM stables

Aperçu

Découvrez des stratégies éprouvées pour construire des API LLM fiables, éviter les hallucinations, garantir la cohérence et transformer n'importe quelle invite en une fonction stable et prête pour la production.

Programme

• Introduction à la Fiabilité des LLM
Aperçu des Limitations des Modèles de Langage
Importance de Réduire les Hallucinations
• Comprendre et Identifier les Hallucinations
Définir les Hallucinations dans les Modèles de Langage
Techniques pour Détecter les Hallucinations
Études de Cas et Exemples
• Stratégies pour Éviter les Hallucinations
Élaborer des Prompts Efficaces
Mettre en Œuvre des Boucles de Rétroaction pour la Correction
Utiliser des Sources de Validation Externes
• Construire des APIs LLM Stables
Meilleures Pratiques pour la Conception d'API
Assurer la Cohérence des Résultats
Stratégies de Contrôle de Version et de Restauration
• Faire Respecter la Cohérence
Techniques pour Maintenir l'Uniformité
Exploiter les Modèles et Sorties Structurées
Rôle des Expressions Régulières et Contraintes
• Transformer les Prompts en Fonctions Prêtes pour la Production
Ingénierie des Prompts pour la Fiabilité
Intégrer des Mécanismes de Gestion des Erreurs
Exemples Réels et Histoires de Réussite
• Test et Évaluation
Mettre en Place des Cadres de Test Robustes
Équilibrer la Performance avec la Fiabilité
Analyser les Résultats et Métarics du Modèle
• Tendances et Développements Futurs
Techniques Émergentes pour une Meilleure Fiabilité
Rôle de la Communauté et des Outils de Collaboration
• Projet de Synthèse
Concevoir et Déployer une API de LLM Fiable
Appliquer des Stratégies pour Minimiser les Hallucinations
Présenter les Résultats et Enseignements Acquis

Sujets

Informatique