- Niestandardowe LLM pozwalają obniżyć koszty, chronić wrażliwe dane i poprawić wydajność w konkretnych zadaniach, dzięki czemu są strategicznym narzędziem do tworzenia rozwiązań biznesowych na miarę.
- Wielkość LLM wpływa zarówno na jakość, jak i koszty, dlatego przed wyborem dużych modeli jak GPT-4 lub mniejszych, szybszych opcji warto wyważyć szybkość odpowiedzi, dokładność i budżet.
- Techniki takie jak RAG, fine-tuning, n-shot learning i inżynieria promptów to kluczowe narzędzia do dostosowywania zachowania LLM, z różnymi kompromisami w zakresie kosztów, złożoności i utrzymania.
LLM-y zmieniają sposób, w jaki budujemy rozwiązania AI. Cały czas pojawiają się nowe, coraz lepsze modele dostępne od ręki.
Często słyszę pytanie: dlaczego warto wybrać niestandardowy LLM zamiast gotowego rozwiązania?
Jeśli pracujesz nad projektem AI, takim jak budowa agenta AI lub chatbota AI, możesz zdecydować się na użycie dostosowanego dużego modelu językowego (LLM).
Istnieje wiele powodów, by użyć niestandardowego LLM dla swojego agenta LLM, a także wiele dostępnych opcji. W tym artykule pokażę różne sposoby dostosowywania LLM do projektów AI.
Dlaczego warto używać własnego LLM?
Istnieje kilka powodów, aby korzystać z własnego LLM:
- Chcesz obniżyć koszty, skupiając się na konkretnym zadaniu ważnym dla Twojego biznesu lub zminimalizować opóźnienia.
- Możesz chcieć zachować pełną prywatność danych lub korzystać z firmowego, wewnętrznego LLM.
- Możesz chcieć poprawić jakość odpowiedzi w określonym zadaniu.
Bez względu na powód, dostosowanie LLM pozwala zoptymalizować wydajność, równoważąc dokładność, szybkość i koszty zgodnie z potrzebami biznesowymi.
Wybór LLM
LLM mają dwie cechy wpływające na projekty AI: wielkość (liczba parametrów) i jakość odpowiedzi.
Parametry można porównać do neuronów w mózgu. Większy mózg często oznacza większą inteligencję, ale nie zawsze. Części mózgu mogą być też mocno zoptymalizowane pod konkretne zadania, jak widzenie.
W projektach AI wielkość zwykle wpływa na szybkość odpowiedzi i znacząco na koszty. Projekty wymagające niskich opóźnień często korzystają z mniejszych modeli, kosztem jakości odpowiedzi.
O co pytać przy wyborze modelu
Oto lista pytań, na które warto znać odpowiedź wybierając model:
- Czy mogę użyć LLM w chmurze, czy muszę go samodzielnie hostować?
- Jak szybkie muszą być odpowiedzi?
- Jak dokładne muszą być odpowiedzi?
- Ile pieniędzy mój projekt zaoszczędzi i/lub wygeneruje? Następnie, poniżej jakiej ceny powinien się zmieścić?
- Jak długie muszą być odpowiedzi?
Ogólnie trudno jest przyspieszyć potężny model lub obniżyć jego koszty, a łatwiej poprawić mniej dokładny model.
Jednak szybciej można zacząć pracę z potężnym modelem i jeśli spełnia potrzeby projektu, wymaga mniej pracy inżynierskiej (i łatwiej go utrzymać).
Wybór między RAG, fine-tuningiem, n-shot learningiem i inżynierią promptów
Jest pięć ogólnych koncepcji poprawiających jakość odpowiedzi LLM:
- Rozpoczęcie od wytrenowanego modelu
- RAG
- Fine-tuning
- N-shot prompting
- Inżynieria promptów
Nie są one zarezerwowane tylko dla modeli niestandardowych – warto je rozważyć w każdym przypadku, bo wzajemnie się uzupełniają.
Wybór modelu na start
Najpierw należy wybrać model bazowy. W internecie jest wiele rankingów porównujących różne modele.
Na przykład:
- Hugging Face prowadzi ranking modeli open source.
- Vellum ma świetny ranking dla najpopularniejszych modeli.
Jeśli Twoja firma ma własny model, rozważ jego użycie, by dopasować się do budżetu i zachować prywatność danych. Jeśli musisz hostować model samodzielnie, rozważ model open-source.
Dostrajanie (fine-tuning)
Fine-tuning polega na dostarczeniu modelowi przykładów, by nauczył się dobrze wykonywać określone zadanie. Jeśli chcesz, by świetnie mówił o Twoim produkcie, możesz przekazać mu przykłady najlepszych rozmów sprzedażowych firmy.
Jeśli model jest open source, zastanów się, czy Twój zespół ma wystarczające zasoby inżynierskie, by go dostroić.
Jeśli model jest zamknięty i oferowany jako usługa – jak GPT-4 czy Claude – zwykle inżynierowie mogą dostrajać modele przez API. Koszty tej metody są jednak znacznie wyższe, ale praktycznie nie wymaga ona utrzymania.
Jednak w wielu przypadkach fine-tuning nie jest pierwszym krokiem do optymalizacji modelu.
Dobre zastosowanie fine-tuningu to budowa bota wiedzy dla statycznych informacji. Przekazując przykłady pytań i odpowiedzi, model powinien umieć odpowiadać na nie w przyszłości bez szukania odpowiedzi. Nie sprawdzi się to jednak przy informacjach w czasie rzeczywistym.
Retrieval-augmented generation
RAG to efektowna nazwa prostego działania, które każdy z nas wykonywał w ChatGPT: wklejenie tekstu i zadanie pytania na jego temat.
Typowy przykład to pytanie, czy dany produkt jest dostępny w sklepie internetowym, a chatbot sprawdza to w katalogu produktów (zamiast w całym internecie).
Pod względem szybkości wdrożenia i dostępu do aktualnych informacji, RAG jest niezbędny.
Zwykle nie wpływa to na wybór modelu, ale nic nie stoi na przeszkodzie, by stworzyć endpoint API LLM, który pobiera informacje i odpowiada, traktując go jak osobny LLM.
Wykorzystanie RAG w chatbotach opartych na wiedzy jest często łatwiejsze w utrzymaniu, bo nie trzeba dostrajać modelu ani go aktualizować – co też obniża koszty.
N-shot learning
Najszybszym sposobem na poprawę jakości odpowiedzi jest podanie przykładów w jednym wywołaniu API LLM.
Zero-shot – czyli brak przykładów tego, czego oczekujemy w odpowiedzi – to sposób, w jaki większość z nas korzysta z ChatGPT. Dodanie jednego przykładu (one-shot) zwykle znacząco poprawia jakość odpowiedzi.
Więcej niż jeden przykład to n-shot. N-shot nie zmienia modelu, w przeciwieństwie do fine-tuningu. Po prostu za każdym razem przed zadaniem pytania podajesz przykłady.
Nie można jednak nadużywać tej strategii: modele LLM mają ograniczony kontekst, a cena zależy od wielkości wiadomości. Fine-tuning może wyeliminować potrzebę n-shot, ale wymaga więcej czasu na dopracowanie.
Inne techniki inżynierii promptów
Są też inne techniki inżynierii promptów, jak chain-of-thought, która zmusza modele do „głośnego myślenia” przed udzieleniem odpowiedzi.
Zwiększa to jakość odpowiedzi, ale kosztem długości, ceny i szybkości reakcji.
Moja rekomendacja
Każdy projekt ma swoje specyficzne potrzeby, ale podzielę się moją sprawdzoną strategią.
Dobrym punktem wyjścia jest użycie gotowego modelu, który równoważy szybkość i jakość, np. GPT-4o Mini. Zacznij od oceny jakości odpowiedzi, szybkości, kosztów, potrzeb dotyczących okna kontekstu i zdecyduj, co wymaga poprawy.
Następnie, przy wąskim zastosowaniu, możesz spróbować prostych technik inżynierii promptów, potem RAG, a na końcu fine-tuningu. Każdy model przechodzący przez te etapy zyskuje na wydajności, więc wybór odpowiedniej metody może być wyzwaniem.
Kwestie prywatności
W idealnym świecie każdy LLM byłby w pełni pod Twoją kontrolą i nic nie byłoby nigdzie ujawniane.
Niestety, w praktyce wygląda to inaczej – i są ku temu dobre powody.
Po pierwsze: hostowanie i utrzymanie własnego modelu wymaga pracy inżynierskiej i jest kosztowne. Gdy model przestaje działać, wpływa to na wyniki biznesowe, więc wdrożenie musi być bardzo solidne.
Kolejny powód to fakt, że liderzy branży – jak OpenAI, Google czy Anthropic – stale wypuszczają nowe, lepsze i tańsze modele, przez co praca nad fine-tuningiem szybko się dezaktualizuje. Tak jest od premiery ChatGPT 3.5 i nic nie wskazuje na zmianę.
Jeśli Twój przypadek użycia dotyczy bardzo wrażliwych danych, warto użyć własnego modelu i zoptymalizować go pod swoje potrzeby. Jeśli kluczowe jest dla Ciebie RODO, dostępnych jest wiele gotowych modeli zgodnych z RODO.
Budowa po wyborze LLM
Po wybraniu LLM możesz zacząć planować, jak zbudujesz i utrzymasz swój projekt AI. Jako przykład posłużę się typem projektu, z którym mam największe doświadczenie: agentem AI lub chatbotem AI.
Odpowiedz na poniższe pytania, aby określić zakres swojego projektu:
- Gdzie chciałbyś, aby Twój agent AI działał? (Slack, WhatsApp, widget na stronie internetowej itp.)
- Jaką wiedzę powinien posiadać i skąd ją czerpać?
- Jakie dodatkowe możliwości powinien mieć poza udzielaniem odpowiedzi, jeśli w ogóle?
- Czy powinien się aktywować, gdy coś wydarzy się w firmie?
Ogranicz zaangażowanie inżynierów, aby zaoszczędzić pieniądze
Utrzymanie niskiego budżetu jest kluczowe, by zrealizować projekt. Jednym ze sposobów jest skrócenie czasu pracy inżynierów poprzez rozdzielenie wymagań.
Obecnie mamy dostęp do rozwiązań low-code takich jak Flutterflow czy Shopify, z których mogą korzystać osoby nietechniczne, np. Product Managerowie. Chatboty nie są wyjątkiem, a niektóre platformy AI pozwalają nawet użyć własnego LLM.
Możesz zlecić inżynierom skonfigurowanie hostingu LLM i integrację z platformą automatyzacji. Dzięki temu analitycy biznesowi, product managerowie i inne osoby mogą budować agentów AI spełniających potrzeby firmy.
Gdy potrzebne są dodatkowe funkcje, te platformy zwykle umożliwiają inżynierom dodanie własnego kodu. W ten sposób zachowujesz zalety własnego modelu, a jednocześnie zyskujesz elastyczność, szybkość i niższe koszty.
Daj inżynierom swobodę rozwiązywania problemów biznesowych
Z drugiej strony, czasem problemy biznesowe są po prostu bardzo trudne do rozwiązania.
Mowa tu o aplikacjach LLM całkowicie odizolowanych od sieci, aplikacjach działających na urządzeniach czy projektach wymagających, by chatboty miały bardzo zaawansowane możliwości wykraczające poza synchronizację danych między dwoma platformami.
W takich przypadkach warto pozwolić inżynierom korzystać z narzędzi, które najlepiej znają. Zazwyczaj oznacza to po prostu pisanie kodu, a pozostali interesariusze pełnią rolę kierowników projektu.
Strategiczne aspekty dostosowywania LLM
Wybór własnego LLM do projektu AI to nie tylko kwestia wyboru najlepszego modelu – to decyzje strategiczne, które muszą być zgodne z Twoimi celami.
Własne modele dają elastyczność, kontrolę i możliwość optymalizacji pod konkretne zadania, ale wiążą się też z większą złożonością. Zacznij od gotowego modelu, eksperymentuj z prompt engineeringiem i stopniowo go udoskonalaj.
Pamiętaj, że odpowiedni model powinien odpowiadać potrzebom biznesu, a nie tylko pasować do technologii.
Dostosowywanie dzięki zaawansowanym platformom
Chcesz rozwinąć swój projekt AI na wyższy poziom?
Botpress to w pełni elastyczna i rozbudowana platforma dla agentów AI. Nasza technologia pozwala deweloperom budować chatboty i agentów AI do dowolnych zastosowań.
Oferujemy rozbudowaną platformę edukacyjną, Botpress Academy, oraz szczegółowy kanał YouTube. Na naszym Discordzie jest ponad 20 000 twórców botów, więc zawsze możesz liczyć na wsparcie.
Rozpocznij budowę już dziś. To nic nie kosztuje.
Najczęstsze pytania
1. Jak ocenić zwrot z inwestycji (ROI) w niestandardowy LLM dla mojej firmy?
Aby ocenić ROI inwestycji w niestandardowy LLM, porównaj całkowite koszty (np. infrastruktura, czas pracy deweloperów, dostrajanie i hosting) z wymiernymi korzyściami, takimi jak redukcja pracy ludzkiej czy wzrost konwersji.
2. Jakie KPI powinienem śledzić, by mierzyć skuteczność niestandardowego LLM?
Powinieneś monitorować takie wskaźniki jak dokładność odpowiedzi (precyzja/pełność lub skuteczność realizacji zadań), opóźnienie (średni czas odpowiedzi), satysfakcję użytkowników (CSAT/NPS), wskaźnik zamknięcia sprawy lub wskaźnik rozwiązania oraz koszt na interakcję. Te metryki pokazują zarówno techniczną skuteczność modelu, jak i jego wpływ na wyniki biznesowe.
3. Jak oszacować długoterminowe koszty utrzymania rozwiązania z niestandardowym LLM?
Aby oszacować długoterminowe koszty utrzymania własnego LLM, uwzględnij wydatki na infrastrukturę (chmura, przechowywanie danych), aktualizacje inżynierskie, częstotliwość ponownego trenowania lub dostrajania, narzędzia monitorujące oraz dostosowanie do zmian regulacyjnych. Jeśli dane biznesowe szybko się zmieniają, przygotuj się na większe nakłady na ponowne trenowanie i walidację w czasie.
4. Jak porównać różne LLM pod kątem mojej branży lub domeny?
Porównuj różne LLM, testując je na reprezentatywnych, branżowych promptach i analizując ich wyniki pod kątem dokładności, przejrzystości, tonu i trafności odpowiedzi. Możesz użyć własnych zbiorów danych lub otwartych benchmarków branżowych, takich jak FinancialQA czy MedQA, w zależności od sektora.
5. Jakie standardy zgodności powinien spełniać niestandardowy LLM, jeśli przetwarzam dane użytkowników?
Jeśli przetwarzasz dane użytkowników, Twój niestandardowy LLM powinien spełniać standardy takie jak GDPR (ochrona danych w UE), SOC 2 Type II (bezpieczeństwo operacyjne) oraz HIPAA (jeśli obsługujesz dane medyczne). Dostawca LLM powinien zapewniać funkcje takie jak dostęp oparty na rolach, szyfrowanie danych w tranzycie i spoczynku, rejestrowanie audytów oraz jasne zasady przechowywania i usuwania danych.
.webp)
