Observability for Large Language Models: Understanding and Improving Your Use of LLMs Artificial Intelligence (AI) has revolutionized numerous industries, enabling organizations to accomplish tasks and solve complex problems with unprecedented efficiency. In particular, large language models (LLMs) have emerged as powerful tools, demonstrating exceptional language processing capabilities and fueling a surge in their adoption across a wide range of applications, from chatbots and language translation to content generation and data analysis. As organizations eagerly embrace the potential of LLMs, it is crucial to understand their behavior in production and use this understanding to improve development with them. The Need for Observability in LLMs While the initial excitement surrounding LLMs often centers on accessing their remarkable capabilities with only a small upfront investment, it is essential to acknowledge the significant problems that can arise after their initial implementation into a product. LLMs are nondeterministic, meaning that the same inputs don't always yield the same outputs. End-users generally expect a degree of predictability in outputs. Organizations that lack good tools and data to understand systems in production may find themselves ill-prepared to tackle the challenges posed by a feature that uses LLMs.

Наблюдаемость для больших языковых моделей: понимание и улучшение использования LLM Искусственный интеллект (AI) произвел революцию во многих отраслях, позволяя организациям выполнять задачи и решать сложные проблемы с беспрецедентной эффективностью. В частности, большие языковые модели (LLM) появились как мощные инструменты, демонстрирующие исключительные возможности обработки языка и способствующие всплеску их принятия в широком спектре приложений, от чат-ботов и перевода языка до генерации контента и анализа данных. Поскольку организации охотно используют потенциал LLM, очень важно понимать их поведение на производстве и использовать это понимание для улучшения развития с ними. Потребность в наблюдаемости в LLM Хотя первоначальное волнение вокруг LLM часто сосредоточено на доступе к их замечательным возможностям с небольшими предварительными инвестициями, важно признать значительные проблемы, которые могут возникнуть после их первоначального внедрения в продукт. LLM недетерминированы, что означает, что одни и те же входы не всегда дают одни и те же выходы. Конечные пользователи, как правило, ожидают определенной степени предсказуемости результатов. Организации, которым не хватает хороших инструментов и данных для понимания систем в производстве, могут оказаться плохо подготовленными к решению проблем, связанных с функцией, которая использует LLM.

Observability for big language models : comprendre et améliorer l'utilisation de LLM L'intelligence artificielle (AI) a révolutionné de nombreux secteurs, permettant aux organisations d'accomplir des tâches et de relever des défis complexes avec une efficacité sans précédent. En particulier, les grands modèles linguistiques (LLM) sont apparus comme des outils puissants qui démontrent les capacités exceptionnelles de traitement du langage et contribuent à leur adoption dans un large éventail d'applications, des chatbots à la traduction linguistique, en passant par la génération de contenu et l'analyse de données. Comme les organisations exploitent volontiers le potentiel des LLM, il est très important de comprendre leur comportement sur le lieu de travail et d'utiliser cette compréhension pour améliorer leur développement. Nécessité d'être observable dans les LLM Bien que l'excitation initiale autour des LLM se concentre souvent sur l'accès à leurs capacités remarquables avec de petits investissements préliminaires, il est important de reconnaître les problèmes importants qui peuvent survenir après leur introduction initiale dans le produit. s LLM sont non déterministes, ce qui signifie que les mêmes entrées ne donnent pas toujours les mêmes sorties. s utilisateurs finaux s'attendent généralement à une certaine prévisibilité des résultats. s organisations qui manquent de bons outils et de données pour comprendre les systèmes de production peuvent être mal préparées pour résoudre les problèmes liés à la fonction qui utilise LLM.

Observabilidad para grandes modelos de lenguaje: comprensión y mejora del uso de LLM La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado muchas industrias, permitiendo a las organizaciones realizar tareas y resolver problemas complejos con una eficiencia sin precedentes. En particular, los grandes modelos lingüísticos (LLM) han surgido como poderosas herramientas que demuestran capacidades excepcionales de procesamiento de idiomas y contribuyen a un aumento de su aceptación en una amplia gama de aplicaciones, desde chatbots y traducción de idiomas hasta generación de contenido y análisis de datos. Dado que las organizaciones están dispuestas a aprovechar el potencial de la LLM, es muy importante comprender su comportamiento en la producción y utilizar este entendimiento para mejorar el desarrollo con ellos. Necesidad de observabilidad en la LLM Aunque la emoción inicial en torno a la LLM se centra a menudo en el acceso a sus maravillosas capacidades con poca inversión previa, es importante reconocer los problemas significativos que pueden surgir después de su introducción inicial en el producto. LLM no es determinista, lo que significa que las mismas entradas no siempre dan las mismas salidas. usuarios finales tienden a esperar cierto grado de previsibilidad de los resultados. organizaciones que carecen de buenas herramientas y datos para entender los sistemas en producción pueden no estar bien preparadas para resolver problemas relacionados con una función que utiliza LLM.

Observabilidade para grandes modelos linguísticos: Compreender e melhorar a utilização do LLM Inteligência Artificial (AI) revolucionou muitos setores, permitindo que as organizações realizem tarefas e enfrentem problemas complexos com uma eficiência sem precedentes. Em particular, os grandes modelos linguísticos (LLM, na sigla em inglês) surgiram como ferramentas poderosas que demonstram a capacidade excepcional de processamento da língua e contribuem para o aumento de sua aceitação em uma ampla gama de aplicativos, desde bate-papas e tradução de linguagem até a geração de conteúdo e análise de dados. Como as organizações usam o potencial da LLM com vontade, é muito importante compreender o seu comportamento na produção e usar essa compreensão para melhorar o desenvolvimento com elas. A necessidade de observabilidade no LLM Embora a excitação inicial em torno do LLM muitas vezes se concentre no acesso às suas excelentes capacidades com pequenos investimentos preliminares, é importante reconhecer os problemas significativos que podem surgir após sua introdução inicial no produto. Os LLM não são detectados, o que significa que as mesmas entradas nem sempre dão as mesmas saídas. Os usuários finais geralmente esperam um certo grau de previsibilidade dos resultados. Organizações que carecem de boas ferramentas e dados para compreender os sistemas de produção podem ser mal preparadas para lidar com a função que usa o LLM.

Osservabilità per modelli linguistici di grandi dimensioni: la comprensione e il miglioramento dell'utilizzo di LLM Intelligenza Artificiale (AI) ha rivoluzionato molti settori, consentendo alle organizzazioni di soddisfare sfide e problemi di efficienza senza precedenti. In particolare, i grandi modelli linguistici (LLM) sono emersi come potenti strumenti che dimostrano le straordinarie capacità di elaborazione della lingua e contribuiscono al rilancio dell'adozione in una vasta gamma di applicazioni, dalla chat-bot alla traduzione della lingua fino alla generazione di contenuti e analisi dei dati. Poiché le organizzazioni sfruttano volentieri il potenziale di LLM, è fondamentale comprendere il loro comportamento nel settore manifatturiero e utilizzare questa comprensione per migliorare lo sviluppo con loro. La necessità di osservazione in LLM Sebbene l'emozione iniziale intorno a LLM sia spesso concentrata sull'accesso alle loro notevoli opportunità con piccoli investimenti preliminari, è importante riconoscere i problemi significativi che possono verificarsi dopo la loro introduzione iniziale nel prodotto. I LLM sono immotivati, il che significa che le stesse entrate non sempre danno le stesse uscite. Gli utenti finali di solito si aspettano un certo grado di prevedibilità dei risultati. organizzazioni che non dispongono di ottimi strumenti e dati per comprendere i sistemi di produzione potrebbero non essere preparate a risolvere i problemi legati alla funzione che utilizza LLM.

Observability for Large Language Models: Understanding and Improvement of the Use of LLM Künstliche Intelligenz (KI) hat viele Branchen revolutioniert, indem sie es Organisationen ermöglicht, Aufgaben zu erledigen und komplexe Probleme mit beispielloser Effizienz zu lösen. Insbesondere große Sprachmodelle (LLMs) sind als leistungsstarke Werkzeuge entstanden, die die außergewöhnlichen Fähigkeiten der Sprachverarbeitung demonstrieren und zu einem Anstieg ihrer Akzeptanz in einer Vielzahl von Anwendungen beitragen, von Chatbots und Sprachübersetzungen bis hin zu Inhaltsgenerierung und Datenanalyse. Da Organisationen das Potenzial von LLM bereitwillig nutzen, ist es sehr wichtig, ihr Verhalten in der Produktion zu verstehen und dieses Verständnis zu nutzen, um die Entwicklung mit ihnen zu verbessern. Die Notwendigkeit der Beobachtbarkeit bei LLM Während die anfängliche Aufregung um LLMs oft auf den Zugang zu ihren bemerkenswerten Fähigkeiten mit wenigen Vorabinvestitionen konzentriert ist, ist es wichtig, die erheblichen Herausforderungen zu erkennen, die nach ihrer ersten Einführung in das Produkt auftreten können. LLMs sind nicht deterministisch, was bedeutet, dass die gleichen Eingänge nicht immer die gleichen Ausgänge liefern. Endbenutzer erwarten in der Regel ein gewisses Maß an Vorhersehbarkeit der Ergebnisse. Unternehmen, denen es an guten Tools und Daten fehlt, um Systeme in der Produktion zu verstehen, sind möglicherweise nicht gut auf die Probleme vorbereitet, die mit einer Funktion verbunden sind, die LLM verwendet.

Obserwability for Large Language Models: Understanding and Improving the Use of LLM Artificial Intelligence (AI) zrewolucjonizowało wiele branż, umożliwiając organizacjom zakończenie zadań i rozwiązywanie złożonych problemów z bezprecedensową wydajnością. W szczególności duże modele językowe (LLM) okazały się potężnymi narzędziami wykazującymi wyjątkowe możliwości przetwarzania języków i przyczyniającymi się do wzrostu ich przyjęcia w szerokim zakresie zastosowań, od czatbotów i tłumaczeń językowych po generowanie treści i analizę danych. Ponieważ organizacje chętnie wykorzystują potencjał LLM, kluczowe jest zrozumienie ich zachowań produkcyjnych i wykorzystanie tego zrozumienia do poprawy rozwoju z nimi. Potrzeba obserwacji w LLM Chociaż początkowe podniecenie wokół LLM często koncentruje się na dostępie do ich niezwykłych możliwości z niewielkimi inwestycjami z góry, ważne jest, aby uznać istotne wyzwania, które mogą pojawić się po ich wstępnym wprowadzeniu do produktu. LLM są nieduministyczne, co oznacza, że te same wejścia nie zawsze wytwarzają te same wyjścia. Użytkownicy końcowi spodziewają się pewnego stopnia przewidywalności w wynikach. Organizacje, które nie posiadają dobrych narzędzi i danych do zrozumienia systemów w produkcji, mogą być źle wyposażone do radzenia sobie z problemami związanymi z funkcją wykorzystującą LLM.

תצפיות | למודלים לשפות גדולות: הבנה ושיפור השימוש בבינה מלאכותית של LLM (AI) חוללו מהפכה בתעשיות רבות, מה שאיפשר לארגונים להשלים משימות ולפתור בעיות מורכבות ביעילות חסרת תקדים. במיוחד, מודלים גדולים של שפות (LLMs) הופיעו ככלים רבי עוצמה המדגימים יכולות עיבוד שפות יוצאות דופן ותורמים לעלייה באימוץ שלהם על פני מגוון רחב של יישומים, החל מצ 'טבוטים ותרגום לשפות ועד לדור תוכן וניתוח נתונים. כאשר ארגונים מתחברים ברצון לפוטנציאל של LLMs, זה קריטי להבין את התנהגויות הייצור שלהם ולהשתמש בהבנה זו כדי לשפר את הפיתוח איתם. הצורך בצפייה ב-LLM בעוד ההתרגשות הראשונית סביב LLM מתמקדת בדרך כלל בגישה ליכולות יוצאות הדופן שלהם עם השקעה מעטה מראש, חשוב להכיר באתגרים המשמעותיים שעלולים להתעורר לאחר כניסתם הראשונית אל המוצר. LLMs הם לא-טרמיסטיים, כלומר, אותם קלט לא תמיד מייצרים את אותם פלטים. משתמשי הקצה נוטים לצפות למידה מסוימת של יכולת חיזוי בתוצאות. ארגונים שאין להם כלים ונתונים טובים להבנת מערכות בייצור עשויים להיות לא מצוידים להתמודד עם בעיות הקשורות במאפיין שמשתמש LLM.''

Büyük Dil Modelleri için Gözlemlenebilirlik: LLM Yapay Zekasının (AI) Kullanımını Anlamak ve İyileştirmek, birçok endüstride devrim yarattı ve kuruluşların görevleri tamamlamalarını ve karmaşık sorunları benzeri görülmemiş bir verimlilikle çözmelerini sağladı. Özellikle, büyük dil modelleri (LLM'ler), olağanüstü dil işleme yeteneklerini gösteren ve sohbetlerden ve dil çevirisinden içerik üretimine ve veri analizine kadar çok çeşitli uygulamalarda benimsenmelerinde bir artışa katkıda bulunan güçlü araçlar olarak ortaya çıkmıştır. Kuruluşlar LLM'lerin potansiyelinden isteyerek yararlanırken, üretim davranışlarını anlamak ve bu anlayışı onlarla birlikte gelişmeyi geliştirmek için kullanmak çok önemlidir. LLM'de Gözlemlenebilirlik İhtiyacı LLM'nin etrafındaki ilk heyecan genellikle çok az ön yatırımla olağanüstü yeteneklerine erişmeye odaklanırken, ürüne ilk girişlerinden sonra ortaya çıkabilecek önemli zorlukları kabul etmek önemlidir. LLM'ler deterministik değildir, yani aynı girişler her zaman aynı çıktıları üretmez. Son kullanıcılar, sonuçlarda bir dereceye kadar öngörülebilirlik bekleme eğilimindedir. Üretimdeki sistemleri anlamak için iyi araçlara ve verilere sahip olmayan kuruluşlar, LLM kullanan bir özellik ile ilgili sorunlarla başa çıkmak için yetersiz donanıma sahip olabilir.

إمكانية ملاحظة نماذج اللغات الكبيرة: فهم وتحسين استخدام الذكاء الاصطناعي LLM (AI) أحدثت ثورة في العديد من الصناعات، مما مكن المنظمات من إكمال المهام وحل المشكلات المعقدة بكفاءة غير مسبوقة. على وجه الخصوص، ظهرت نماذج لغوية كبيرة (LLMs) كأدوات قوية توضح قدرات معالجة اللغة الاستثنائية وتسهم في زيادة اعتمادها عبر مجموعة واسعة من التطبيقات، من روبوتات الدردشة والترجمة اللغوية إلى توليد المحتوى وتحليل البيانات. نظرًا لأن المنظمات تستفيد عن طيب خاطر من إمكانات LLMs، فمن الأهمية بمكان فهم سلوكيات التصنيع الخاصة بها واستخدام هذا الفهم لتحسين التطوير معها. الحاجة إلى المراقبة في LLM في حين أن الإثارة الأولية حول LLM غالبًا ما تركز على الوصول إلى قدراتها الرائعة مع القليل من الاستثمار المسبق، فمن المهم الاعتراف بالتحديات الكبيرة التي قد تنشأ بعد إدخالها الأولي في المنتج. والمدخلات المحلية غير نهائية، مما يعني أن نفس المدخلات لا تنتج دائما نفس المخرجات. يميل المستخدمون النهائيون إلى توقع درجة من القدرة على التنبؤ في النتائج. قد تكون المنظمات التي تفتقر إلى الأدوات والبيانات الجيدة لفهم النظم في الإنتاج غير مجهزة للتعامل مع المشكلات المرتبطة بميزة تستخدم LLM.

대형 언어 모델에 대한 관찰 가능성: LLM 인공 지능 (AI) 사용 이해 및 개선은 많은 산업에 혁명을 일으켜 조직이 전례없는 효율성으로 작업을 완료하고 복잡한 문제를 해결할 수있게했습니다. 특히, 대형 언어 모델 (LLM) 은 탁월한 언어 처리 기능을 보여주는 강력한 도구로 부상했으며 콘텐츠 생성 및 데이터 분석에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램에서 채택이 급증했습니다. 조직이 기꺼이 LLM의 잠재력을 활용함에 따라 제조 행동을 이해하고이 이해를 사용하여 개발을 개선하는 것이 중요합니다. LLM의 관찰 필요 LLM에 대한 초기 흥분은 종종 선불 투자를 거의하지 않고 놀라운 기능에 액세스하는 데 중점을 두지 만 제품에 처음 도입 한 후에 발생할 수있는 중대한 과제를 인식하는 것이 중요합니다. LLM은 비 결정적이므로 동일한 입력이 항상 동일한 출력을 생성하는 것은 아닙니다. 최종 사용자는 결과에서 어느 정도의 예측 가능성을 기대하는 경향이 있습니다 생산 시스템을 이해하기위한 훌륭한 도구와 데이터가없는 조직은 LLM을 사용하는 기능과 관련된 문제를 처리하기에 적합하지 않을 수 있습니다.

大規模言語モデルの観察可能性性LLMの利用状況の把握と改善人工知能（AI）は、多くの業界に革命をもたらし、組織がタスクを完了し、かつてない効率で複雑な問題を解決することを可能にしました。特に、大規模な言語モデル（LLM）は、例外的な言語処理能力を実証する強力なツールとして登場し、チャットボットや言語翻訳からコンテンツ生成、データ分析まで、幅広いアプリケーションで採用の急増に貢献しています。組織がLLMの可能性を積極的に取り入れていく中で、自社の製造行動を理解し、この理解を活用して開発を改善することが重要です。LLMの観察可能性の必要性LLMの周りの最初の興奮は、ほとんど前向きな投資で彼らの顕著な能力にアクセスすることに焦点を当てていますが、製品への初期導入後に発生する可能性のある重要な課題を認識することが重要です。LLMは非決定であるため、同じ入力が必ずしも同じ出力を生成するわけではありません。エンドユーザーは、結果の予測可能性の程度を期待する傾向があります。生産におけるシステムを理解するための優れたツールやデータが不足している組織は、LLMを使用している機能に関連する問題に対処するために不備がある可能性があります。

大型語言模型的可觀察性：理解和改進LLM的使用人工智能（AI）徹底改變了許多行業，使組織能夠以前所未有的效率完成任務並解決復雜問題。特別是，大型語言模型（LLM）作為功能強大的工具出現，展示了卓越的語言處理功能，並促進了它們在從聊天機器人和語言翻譯到內容生成和數據分析的廣泛應用中的采用激增。由於組織願意利用LLM的潛力，因此了解其生產行為並利用這種理解來改善其發展非常重要。LLM的可觀察性需求雖然圍繞LLM的最初興奮往往集中在通過少量的前期投資獲得其顯著的機會上，但重要的是要認識到它們最初被引入產品後可能出現的重大問題。LLM不確定，這意味著相同的輸入並不總是產生相同的輸出。最終用戶通常期望結果具有一定程度的可預測性。缺乏良好的工具和數據來了解生產中的系統的組織可能沒有做好準備，無法解決與LLM使用的功能相關的問題。