- LLM khusus membolehkan anda mengurangkan kos, melindungi data sensitif, dan meningkatkan prestasi untuk tugas tertentu, menjadikannya alat strategik untuk penyelesaian perniagaan yang disesuaikan.
- Saiz LLM mempengaruhi kualiti dan kos, jadi seimbangkan kelajuan respons, ketepatan, dan bajet sebelum memutuskan untuk menggunakan model besar seperti GPT-4 atau pilihan yang lebih kecil dan pantas.
- Teknik seperti RAG, penalaan halus, pembelajaran n-shot, dan kejuruteraan prompt adalah alat penting untuk menyesuaikan tingkah laku LLM, masing-masing dengan kompromi dari segi kos, kerumitan, dan penyelenggaraan.
LLM sedang mengubah cara kita membina penyelesaian AI. Model sedia ada yang lebih baru dan lebih baik sentiasa dikeluarkan.
Soalan yang sering saya terima ialah mengapa seseorang perlu memilih LLM khusus berbanding penyelesaian sedia ada?
Jika anda sedang membangunkan projek AI, seperti membina agen AI atau chatbot AI, anda mungkin memilih untuk menggunakan model bahasa besar (LLM) yang disesuaikan.
Terdapat banyak sebab untuk menggunakan LLM khusus untuk agen LLM anda, dan banyak pilihan yang tersedia. Dalam artikel ini, saya akan terangkan pelbagai cara untuk menyesuaikan LLM untuk projek AI.
Mengapa menggunakan LLM tersuai?
Terdapat beberapa sebab untuk menggunakan LLM tersuai:
- Anda ingin mengurangkan kos dengan menumpukan pada tugas tertentu yang penting untuk kes penggunaan perniagaan anda, atau meminimumkan kependaman.
- Anda mungkin ingin memastikan semua data kekal peribadi, atau menggunakan LLM dalaman syarikat anda.
- Anda mungkin ingin meningkatkan kualiti jawapan untuk tugas tertentu.
Apa pun sebabnya, menyesuaikan LLM membolehkan anda mengoptimumkan prestasi, mengimbangi ketepatan, kelajuan, dan kos mengikut keperluan perniagaan anda.
Memilih LLM
LLM mempunyai dua ciri yang mempengaruhi projek AI: saiznya (diukur dengan bilangan parameter), dan kualiti respons.
Anda boleh bayangkan parameter seperti neuron dalam otak. Otak yang lebih besar biasanya dikaitkan dengan kepintaran, tetapi itu tidak selalu benar. Dan bahagian otak boleh dioptimumkan untuk tugas tertentu seperti penglihatan.
Untuk projek AI, saiz biasanya mempengaruhi kelajuan respons, dan sangat mempengaruhi kos. Projek yang memerlukan kependaman rendah selalunya menggunakan model lebih kecil, tetapi dengan pengorbanan kualiti respons.
Soalan yang perlu ditanya semasa memilih model
Berikut adalah senarai soalan yang baik untuk dijawab semasa memilih model:
- Bolehkah saya menggunakan LLM berasaskan awan atau perlu saya hoskan sendiri?
- Seberapa pantas saya memerlukan respons?
- Seberapa tepat saya memerlukan respons?
- Berapa banyak penjimatan dan/atau pendapatan yang akan dijana oleh projek saya? Kemudian, berapakah harga yang sepatutnya tidak melebihi jumlah tersebut?
- Berapa panjang respons yang saya perlukan?
Secara amnya, sukar untuk mempercepatkan model berkuasa atau mengurangkan kosnya, dan lebih mudah untuk meningkatkan model yang kurang tepat.
Namun, lebih pantas untuk bermula dengan model berkuasa, dan jika ia memenuhi keperluan projek anda, anda mungkin tidak perlukan banyak usaha kejuruteraan (malah, ia lebih mudah diselenggara).
Memilih Antara RAG, Penalaan Halus, Pembelajaran N-Shot, dan Kejuruteraan Prompt
Terdapat lima konsep umum yang meningkatkan kualiti respons LLM:
- Bermula dari model pra-latih
- RAG
- Penalaan halus
- Prompting n-shot
- Kejuruteraan prompt
Ini bukan khusus untuk penggunaan model khusus, tetapi anda patut mempertimbangkannya kerana ia saling melengkapi.
Bermula dari model
Perkara pertama yang perlu dilakukan ialah memilih model permulaan. Terdapat banyak papan kedudukan dalam talian yang membandingkan pelbagai model.
Contohnya:
- Hugging Face menyelenggara papan kedudukan untuk model sumber terbuka.
- Vellum mempunyai papan kedudukan yang baik untuk model yang lebih popular.
Jika syarikat anda mempunyai model dalaman, pertimbangkan untuk menggunakannya agar sesuai dengan bajet dan memastikan data kekal peribadi. Jika anda perlu hos model sendiri, pertimbangkan model sumber terbuka.
Penalaan lanjut
Penalaan halus melibatkan pemberian contoh kepada model supaya ia belajar melakukan sesuatu tugas dengan baik. Jika anda mahu ia mahir bercakap tentang produk anda, anda boleh berikan pelbagai contoh panggilan jualan terbaik syarikat anda.
Jika model tersebut sumber terbuka, tanya diri anda sama ada pasukan anda mempunyai keupayaan kejuruteraan yang mencukupi untuk menala model.
Jika model tersebut sumber tertutup dan disediakan sebagai perkhidmatan – GPT-4 atau Claude – biasanya jurutera anda boleh menala model khusus menggunakan API. Harganya biasanya meningkat dengan ketara melalui kaedah ini, tetapi penyelenggaraan sangat minimum atau tiada.
Tetapi untuk banyak kes penggunaan, penalaan halus bukanlah langkah pertama untuk mengoptimumkan model anda.
Kes yang baik untuk penalaan halus ialah membina bot pengetahuan untuk maklumat statik. Dengan memberikan contoh soalan dan jawapan, ia sepatutnya boleh menjawabnya pada masa hadapan tanpa perlu mencari jawapan. Namun, ini tidak praktikal untuk maklumat masa nyata.
Penjanaan diperkaya pengambilan maklumat
RAG ialah nama canggih untuk perkara mudah yang kita semua pernah lakukan di ChatGPT: menampal teks ke dalam ChatGPT dan bertanya soalan mengenainya.
Contoh biasa ialah bertanya sama ada sesuatu produk ada stok di laman e-dagang, dan chatbot mencari maklumat dalam katalog produk (bukan di internet secara umum).
Dari segi kelajuan pembangunan dan mendapatkan maklumat masa nyata, RAG sangat penting.
Ia biasanya tidak mempengaruhi model yang anda pilih, namun tiada halangan untuk anda mencipta endpoint API LLM yang membuat pertanyaan maklumat dan jawapan, dan menggunakan endpoint ini seolah-olah ia LLM tersendiri.
Menggunakan RAG untuk chatbot berasaskan pengetahuan selalunya lebih mudah diselenggara, kerana anda tidak perlu menala model dan mengemaskininya – yang juga boleh mengurangkan kos.
Pembelajaran n-shot
Cara paling pantas untuk mula meningkatkan kualiti respons ialah dengan memberikan contoh dalam satu panggilan API LLM.
Zero-shot – tidak memberikan sebarang contoh tentang apa yang anda cari dalam jawapan – adalah cara kebanyakan kita menggunakan ChatGPT. Menambah satu contoh (atau one-shot) biasanya sudah cukup untuk melihat peningkatan ketara dalam kualiti respons.
Lebih daripada satu contoh dianggap n-shot. N-shot tidak mengubah model, tidak seperti penalaan halus. Anda hanya memberikan contoh sebelum meminta respons, setiap kali anda bertanya soalan.
Tetapi strategi ini tidak boleh digunakan secara berlebihan: model LLM mempunyai saiz konteks maksimum, dan harga dikira mengikut saiz mesej. Penalaan halus boleh menghapuskan keperluan contoh n-shot, tetapi memerlukan masa untuk dilakukan dengan betul.
Teknik kejuruteraan prompt lain
Terdapat teknik kejuruteraan prompt lain, seperti chain-of-thought, yang memaksa model berfikir secara terbuka sebelum memberikan jawapan.
Ini meningkatkan kualiti respons, tetapi dengan mengorbankan panjang respons, kos dan kelajuan.
Cadangan saya
Walaupun setiap projek mempunyai keperluan tersendiri, saya ingin berkongsi pendekatan yang saya rasa berkesan.
Tempat yang baik untuk bermula ialah menggunakan model sedia ada yang seimbang dari segi kelajuan dan kualiti, seperti GPT-4o Mini. Mulakan dengan menilai kualiti respons, kelajuan respons, kos, keperluan tetingkap konteks, dan tentukan apa yang perlu diperbaiki selepas itu.
Kemudian, dengan kes penggunaan yang lebih khusus, anda boleh cuba kejuruteraan prompt mudah, diikuti dengan RAG, dan akhirnya penalaan halus. Setiap model yang melalui proses ini akan menunjukkan peningkatan prestasi, jadi kadangkala sukar untuk tentukan mana yang patut digunakan.
Pertimbangan Privasi
Dalam dunia ideal, setiap LLM akan 100% di bawah kawalan anda sendiri, dan tiada apa-apa yang didedahkan ke mana-mana.
Malangnya, ini bukan apa yang berlaku dalam amalan – dan ada sebab yang kukuh.
Sebab pertama mudah: ia memerlukan kejuruteraan untuk menghos dan menyelenggara model khusus, yang sangat mahal. Apabila model yang dihos mengalami gangguan, metrik perniagaan terjejas, jadi pelaksanaan perlu sangat kukuh.
Satu lagi sebab ialah peneraju industri – seperti OpenAI, Google dan Anthropic – sentiasa mengeluarkan model baru yang lebih berkemampuan dan murah, menjadikan sebarang usaha penalaan halus tidak relevan. Ini telah berlaku sejak keluaran ChatGPT 3.5 dan masih berterusan.
Jika kes penggunaan anda melibatkan data yang sangat sensitif, memang wajar menggunakan model dan mengoptimumkannya untuk kes anda. Jika GDPR menjadi keutamaan, terdapat banyak model sedia ada yang mematuhi GDPR.
Membina selepas memilih LLM anda
Setelah anda memilih LLM, anda boleh mula merancang bagaimana untuk membina dan menyelenggara projek AI anda. Sebagai contoh, saya akan gunakan jenis projek yang paling saya biasa: sebuah agen AI atau chatbot AI.
Anda boleh jawab soalan-soalan berikut untuk menentukan skop projek anda:
- Di mana saya mahu agen AI saya beroperasi? (Slack, WhatsApp, widget laman web, dan sebagainya)
- Apakah pengetahuan yang perlu dimiliki oleh agen AI, dan di manakah pengetahuan itu berada?
- Apakah keupayaan lain yang perlu ada selain menjawab soalan, jika ada?
- Perlukah ia diaktifkan apabila sesuatu berlaku di mana-mana dalam perniagaan?
Kurangkan beban kejuruteraan untuk jimat kos
Menjaga bajet yang minimum sangat penting untuk merealisasikan projek anda. Salah satu caranya ialah mengurangkan masa kejuruteraan dengan memisahkan keperluan.
Kini terdapat penyelesaian low-code seperti Flutterflow, Shopify, yang boleh digunakan oleh mereka yang bukan teknikal seperti Pengurus Produk. Chatbot juga tidak terkecuali, dan beberapa platform automasi AI membenarkan anda menggunakan LLM anda sendiri.
Anda boleh arahkan jurutera untuk fokus kepada pengehosan LLM dan penyediaan dengan platform automasi. Ini membolehkan penganalisis perniagaan, pengurus produk, dan peranan berkaitan lain membina agen AI yang memenuhi keperluan perniagaan.
Jika ada keperluan tambahan, platform-platform ini biasanya membolehkan jurutera menambah kod. Dengan cara ini, anda mengekalkan kelebihan model khusus, serta mendapat fleksibiliti, kepantasan dan kos yang lebih rendah.
Beri kebebasan kejuruteraan untuk selesaikan masalah perniagaan
Sebaliknya, kadang-kadang masalah perniagaan memang sangat sukar untuk diselesaikan.
Kita bercakap tentang aplikasi LLM yang benar-benar terasing dari rangkaian, aplikasi pada peranti, atau projek yang memerlukan chatbot dengan keupayaan sangat canggih melebihi sekadar penyelarasan data antara dua platform.
Dalam situasi sebegini, membenarkan jurutera menggunakan apa sahaja alat yang mereka selesa adalah wajar. Biasanya ini bermakna menulis kod, dan pihak berkepentingan hanya bertindak sebagai pengurus projek.
Pertimbangan strategik untuk menyesuaikan LLM
Memilih LLM khusus untuk projek AI anda bukan sekadar memilih model terbaik – ia tentang membuat keputusan strategik yang selari dengan matlamat anda.
Model khusus menawarkan fleksibiliti, kawalan, dan potensi untuk dioptimumkan bagi tugas tertentu, tetapi ia juga membawa kerumitan tambahan. Mulakan dengan model sedia ada, cuba teknik prompt engineering, dan perbaiki secara berperingkat.
Ingat, model yang sesuai adalah yang memenuhi keperluan perniagaan anda, bukan sekadar sesuai dengan teknologi anda.
Menyesuaikan dengan platform berkuasa
Bersedia untuk tingkatkan projek AI anda ke tahap seterusnya?
Botpress ialah platform agen AI yang sangat fleksibel dan boleh diperluas. Teknologi kami membolehkan pembangun membina chatbot dan agen AI untuk apa jua kegunaan.
Kami juga menawarkan platform pendidikan yang mantap, Botpress Academy, serta saluran YouTube yang terperinci. Komuniti Discord kami mempunyai lebih 20,000 pembina bot, jadi anda sentiasa boleh mendapatkan sokongan yang diperlukan.
Mula membina hari ini. Ia percuma.
Soalan Lazim
1. Bagaimana saya menilai ROI pelaburan dalam LLM khusus untuk perniagaan saya?
Untuk menilai ROI pelaburan dalam LLM khusus untuk perniagaan anda, bandingkan jumlah kos (contohnya, infrastruktur, masa pembangun, penalaan dan pengehosan) dengan manfaat yang boleh diukur seperti pengurangan tenaga kerja dan peningkatan kadar penukaran.
2. KPI apa yang perlu saya pantau untuk mengukur keberkesanan LLM khusus?
Anda perlu pantau KPI seperti ketepatan jawapan (precision/recall atau penyelesaian tugasan), kependaman (purata masa respons), kepuasan pengguna (CSAT/NPS), kadar penyelesaian, dan kos setiap interaksi. Metrik ini menunjukkan prestasi teknikal model dan kesannya kepada hasil perniagaan.
3. Bagaimana saya boleh anggar kos penyelenggaraan jangka panjang untuk penyelesaian LLM khusus?
Untuk menganggarkan kos penyelenggaraan jangka panjang bagi penyelesaian LLM khusus, ambil kira perbelanjaan untuk infrastruktur (komputasi awan, storan), kemas kini kejuruteraan, kekerapan latihan semula atau penalaan, alat pemantauan, dan penyesuaian kepada perubahan peraturan. Jika data perniagaan anda berubah dengan cepat, jangka kos latihan semula dan pengesahan yang lebih tinggi dari masa ke masa.
4. Bagaimana saya boleh menanda aras LLM berbeza untuk industri atau bidang saya?
Tanda aras LLM berbeza dengan mengujinya menggunakan prompt yang mewakili bidang anda dan bandingkan prestasi dari segi ketepatan, kejelasan, nada, dan kaitan tugasan. Anda boleh gunakan set data dalaman atau penanda aras industri sumber terbuka seperti FinancialQA atau MedQA mengikut sektor anda.
5. Piawaian pematuhan apa yang perlu dipenuhi oleh LLM khusus jika saya mengendalikan data pengguna?
Jika anda mengendalikan data pengguna, LLM khusus anda perlu mematuhi piawaian seperti GDPR (untuk privasi data EU), SOC 2 Type II (untuk keselamatan operasi), dan HIPAA (jika mengurus data kesihatan). Penyedia LLM perlu menawarkan ciri seperti kawalan akses berasaskan peranan, penyulitan data semasa penghantaran dan di storan, log audit, serta dasar jelas untuk pengekalan dan pemadaman data.
.webp)
