LLM 앱 개발에서 얻은 교훈

이 게시글에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 애플리케이션 개발에서 얻은 교훈을 요약했습니다. LLM은 많은 양의 텍스트를 간결한 요약으로 변환하는 데 뛰어나지만, 입력보다 많은 텍스트를 생성하거나, 사전 훈련된 데이터를 기반으로 복잡한 추론을 수행하는 데 어려움을 겪습니다. 효과적인 LLM 애플리케이션은 LLM에 필요한 모든 정보를 제공하고 텍스트 압축을 가능하게 해야 합니다. 저자는 인간의 전문 지식이 필요한 작업(예: 의료 진단)에 LLM을 사용하지 않는 것을 권장하며, LLM은 인간 근로자를 보완하는 것이지 대체하는 것이 아니라고 강조합니다. 일반 코드로 할 수 있는 작업에는 LLM을 사용하지 마십시오.