Kaasnevad videod

LLM-rakenduste vaadeldavus — kaasnevad videod

YouTube'is leidub LLM-rakenduste vaadeldavuse kohta vähe põhjalikke materjale: suurem osa videotest on tootjate demod ning valdkonna praktikutel on sageli väike publik. Valisime selge tootetutvustuse ja põhjaliku praktikute ümarlaua, et näidata samu päringujälgede põhimõtteid nii kasutajaliideses kui ka süsteemitasandi arutelus.

Esmane valik

9:21

LangSmith 10 minutiga

LangChain

LangChaini kaasasutaja tutvustab LLM-i päringujälgi, projekte ja andmestikke: tokenikulu, latentsust, veamäära, tagasiside koondamist ning ühe otsinguetapi detailvaadet. Video näitab visuaalselt, miks struktureeritud päringujäljed annavad rohkem teavet kui lihtne konsoolilogimine.

Mida sellest videost kaasa võtta: Oskad LangSmithis päringujälgi, projekte ja andmestikke uurida ning leida tokenikulu, latentsuse, veamäära ja üksikute etappide üksikasjad.

Ava video leht

Tasub samuti vaadata

2:33:51

LLM-ide instrumenteerimine ja hindamine

Hamel Husain

Hamel Husain, Eugene Yan, Brian Bischof, Harrison Chase ja Shreya Shankar käsitlevad päringujälgi, logianalüüsi, mudelipõhist hindamist ning päris tootmisandmete ülevaatamise töökorraldust. Pikk loeng seob artikli jälgitavuse põhimõtted praktiliseks hindamis- ja tagasisidetsükliks.

Mida sellest videost kaasa võtta: Oskad siduda päringujäljed, hindamise, tagasiside ja tootmisandmete ülevaatuse LLM-süsteemi pidevaks parendustsükliks.

Ava video leht