Per gli sviluppatori che usano i modelli di linguaggio generativo (LLM), la magia sta iniziando a svanire.
Il momento "wow" di ottenere una risposta brillante e inaspettata in pochi secondi è stato sostituito dalla realtà ingegneristica: come si fa a costruire un prodotto autentico e redditizio su una base imprevedibile?
Vediamo gli sviluppatori alle prese con le stesse frustrazioni:
La bomba allucinogena: una risposta è corretta al 99%, ma un "fatto" inventato corrompe silenziosamente il tuo database o induce in errore un cliente.
Il rompicapo dell'ingegneria dei prompt: passi giorni a creare il prompt perfetto, solo per vedere l'intera catena interrotta da una singola frase di un utente.
La sorpresa del formato: chiedi un JSON pulito. Ottieni un paragrafo amichevole con del JSON nascosto al suo interno. La tua gestione degli errori è ora più lunga della tua logica di base.
La potenza pura di questi modelli non è in discussione. Ma per qualsiasi applicazione seria, specialmente nel fintech, dove la precisione è fondamentale, la speranza non è una strategia. La mancanza di controllo è un motivo di rottura.
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La potenza pura di questi modelli non è in discussione. Ma per qualsiasi applicazione seria, specialmente nel fintech, dove la precisione è fondamentale, la speranza non è una strategia. La mancanza di controllo è un motivo di rottura.
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La potenza pura di questi modelli non è in discussione. Ma per qualsiasi applicazione seria, specialmente nel fintech, dove la precisione è fondamentale, la speranza non è una strategia. La mancanza di controllo è un motivo di rottura.