大型语言模型的可靠性瓶颈：构建AI产品的四个策略
2025-06-02
本文探讨了大型语言模型（LLM）的固有不可靠性及其对AI产品构建的影响。LLM 的输出经常偏离预期，其不可靠性在涉及多步骤操作和工具使用时尤其严重。作者认为，LLM 的这种不可靠性在短期内不太可能发生根本改变。文章提出了四种应对 LLM 变异性的策略：无需用户验证的系统（追求确定性或足够好的精度），以及包含显式验证步骤的系统（最终用户验证或提供商级别的验证）。每种策略都有其优缺点和适用场景，选择合适的策略取决于团队的能力和目标。
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