Джендрик Йёрденинг представил практические инженерные стратегии для внедрения LLM в производственные конвейеры. Как сообщает InfoQ AI/ML/Data, он рассказал об архитектуре систем, которым приходится выбирать один вариант из тысяч, и о работе с недетерминированностью моделей.
Повысить надёжность таких систем помогают ограничение схем и разделение задач: семантическое извлечение поручают LLM, а детерминированную обработку выполняет код. Выбранные варианты при этом проверяют с помощью дискриминаторных моделей.
В презентации также описано структурирование LLM по подходу MVC. Оно позволяет обеспечить целостность базы данных, наблюдаемость и надёжность системы.
Ключевые факты
Система предназначена для выбора одного варианта из тысяч.
Семантическое извлечение текста отделяется от детерминированного кода.
Для проверки выбранных вариантов используются дискриминаторные модели.
Подход MVC применяется для обеспечения целостности базы данных, наблюдаемости и надёжности системы.
Вопросы и ответы
- Для каких задач подходит эта архитектура?
Для производственных систем, где LLM должна выбрать один вариант из тысяч и при этом справляться с недетерминированностью модели.
- Как снизить риск ошибки при выборе варианта?
Ограничить схему, отделить семантическое извлечение текста от детерминированного кода, а результат проверять дискриминаторными моделями.
- Что даёт применение MVC в таком конвейере?
Структурирование LLM по подходу MVC помогает обеспечить целостность базы данных, наблюдаемость и надёжность системы.
Контекст по теме
- Паттерн Arbiter: как LLM может выбирать нужную страницу в RAG после этапа поиска25 июня 2026 г.
- Фреймворк ICT предлагает новый подход к оптимизации рассуждений LLM через анализ распределений токенов19 июня 2026 г.
- Sebastian Raschka описал подход к оптимизации LLM через работу с датасетами9 июня 2026 г.
- Eugene Yan описал паттерны для создания систем и продуктов на базе LLM9 июня 2026 г.