7 leçons tirées de la construction d'une application IA à petite échelle

Cet article détaille sept leçons apprises lors de la construction d'un assistant IA à petite échelle au cours de la dernière année. L'auteur a découvert que les problèmes d'évolutivité apparaissaient plus tôt que prévu. La programmation IA est stochastique, nécessitant des ajustements itératifs des invites, de l'ajustement fin, de l'ajustement des préférences et des hyperparamètres. La qualité des données est cruciale, avec un investissement important de temps dans la construction et la maintenance d'un ensemble de données de haute qualité et d'un pipeline de traitement. L'évaluation du modèle est tout aussi importante, car les ensembles de validation simples ne capturent souvent pas les cas limites du monde réel. La confiance et la qualité sont primordiales, exigeant une expérimentation et une évaluation continues. Le pipeline d'entraînement lui-même est la propriété intellectuelle principale, constamment affiné par l'itération. Enfin, l'auteur met en garde contre une dépendance excessive aux bibliothèques IA en raison d'une possible incomplétude ou d'une mauvaise intégration de l'écosystème ; construire directement sur des abstractions de bas niveau est souvent plus fiable.