Quando se trata de projetar aplicações com Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM), a capacidade de resposta e a latência são dois fatores cruciais a serem considerados. Neste vídeo, o narrador compartilha sua experiência com clientes que não entendiam o que esperar da capacidade de resposta de suas aplicações. Isso destaca a necessidade de determinar se uma aplicação requer baixa latência, como em agentes conversacionais ou sistemas de personalização de conteúdo, ou se pode tolerar uma latência maior, como em ferramentas de pesquisa ou geração de conteúdo criativo.
Principais Conclusões:
1. O tipo de aplicação importa: A capacidade de resposta depende do tipo de aplicação, com diferentes requisitos para baixa latência, como em agentes conversacionais, personalização de conteúdo e outros.
2. Aplicações interativas vs. não interativas: É essencial saber se a aplicação precisa ser altamente interativa ou se pode esperar por uma resposta.
3. O tamanho da janela de contexto é importante: O tamanho da janela de contexto é outro fator a ser considerado ao projetar uma aplicação LLM.
4. Restrições orçamentárias importam: Restrições financeiras também devem ser levadas em conta ao projetar a aplicação.
5. Consideração precoce é fundamental: É fundamental considerar esses aspectos desde o início do processo de desenvolvimento para criar uma solução eficaz.
Percepções:
* Expectativas não claras levam a uma arquitetura inadequada: Não esclarecer as expectativas de capacidade de resposta pode resultar em uma arquitetura de solução inadequada.
* Design orientado por propósito: Considerar o propósito e o uso da aplicação determina a necessidade de baixa latência.
* Consideração proativa melhora a eficácia: Considerar latência e capacidade de resposta desde o início pode melhorar significativamente a eficácia da aplicação.
Em conclusão, projetar aplicações LLM requer uma compreensão profunda da capacidade de resposta e da latência. Considerando esses fatores desde o início, os desenvolvedores podem criar soluções mais eficazes que atendam às necessidades de seus usuários. Recomendamos assistir ao vídeo na íntegra para obter uma compreensão mais abrangente desses conceitos e como eles se aplicam às aplicações LLM.