探索LLM的应用 — 从好奇到实践

进入研究生阶段几个月后，在学习各种技术的过程中，有一件事越来越清晰：大语言模型正在深刻改变我们工作、生活和构建软件的方式。

转折点

刚入学的时候，我在模糊测试、软件测试、生成模型等多个领域广泛学习。但当我真正上手使用基于LLM的工具时，有种豁然开朗的感觉。这些模型不是学术玩具，它们已经在真实的产品、工作流和商业场景中被广泛使用了。

之前我也玩过LLM——写过简单的聊天机器人，试过prompt engineering，做过一些小项目。但回头看，那些都是表面功夫。我并没有真正理解这些模型是怎么被集成到生产系统中的，企业又是如何大规模利用它们的。

深入了解

为了弥补这个差距，我正在做几件事：

• 大量阅读 — LLM在软件工程中的应用论文、企业实际部署案例、技术博客
• 动手做原型 — 不只是调用API展示结果，而是深入理解检索、上下文管理、prompt设计
• 和人交流 — 和正在实际使用LLM的开发者、研究者沟通

即将开始的实习

我即将参加一个关于生成AI商业应用的实习。目标是亲身体验企业如何实际使用这些技术——不仅是技术层面，还包括产品思维、用户体验和商业模式。

我觉得这种实践经验是不可替代的。论文读再多，也不如亲眼看到技术在现实中如何运作。

目前的体会

一些初步的感悟：

• LLM很强大但也很"脏" — 要在生产环境中有用，需要精心的检索、护栏、评估等工程化工作
• Demo和产品之间差距巨大 — 包一层ChatGPT并不等于一个商业产品
• 领域知识很重要 — 最好的LLM应用来自于深刻理解问题的人
• 发展速度太快 — 三个月前的最新技术现在可能已经过时

展望

这个夏天将是一段重要的学习时期。通过实习和自己的研究，我希望能更深入地理解LLM如何被有意义地应用。

学到的东西我会在博客上分享。如果你也在探索这个领域，欢迎通过邮件或 GitHub 联系我。