Βήμα-βήμα Ανάπτυξη προϊόντων LLM για ηγέτες επιχειρήσεων

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Στοίβα τεχνολογίας LLMOps

Δημιουργήθηκε με το Midjourney

Οι επιχειρήσεις σε κάθε κλάδο και γωνιά του κόσμου σπεύδουν να ενσωματώσουν τη δύναμη των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM) όπως το ChatGPT του OpenAI, το Anthropic's Claude και το AI12Lab του Jurassic για να ενισχύσουν την απόδοση σε ένα ευρύ φάσμα επιχειρηματικών εφαρμογών, όπως έρευνα αγοράς, εξυπηρέτηση πελατών και δημιουργία περιεχομένου.

Ωστόσο, η δημιουργία μιας εφαρμογής LLM σε εταιρική κλίμακα απαιτεί διαφορετικό σύνολο εργαλείων και κατανόηση από την κατασκευή παραδοσιακών εφαρμογών μηχανικής εκμάθησης (ML). Οι ηγέτες και τα στελέχη επιχειρήσεων που θέλουν να διατηρήσουν τη φωνή της επωνυμίας και την αξιόπιστη ποιότητα υπηρεσιών πρέπει να αναπτύξουν μια βαθύτερη κατανόηση του τρόπου λειτουργίας των LLM και των πλεονεκτημάτων και των μειονεκτημάτων διαφόρων εργαλείων σε μια στοίβα εφαρμογών LLM.

Σε αυτό το άρθρο, θα σας δώσουμε μια ουσιαστική εισαγωγή στη στρατηγική και τα εργαλεία υψηλού επιπέδου που θα χρειαστείτε για να δημιουργήσετε και να εκτελέσετε μια εφαρμογή LLM για την επιχείρησή σας.

Παραδοσιακή Ανάπτυξη ML έναντι Εφαρμογών LLM

Τα παραδοσιακά μοντέλα μηχανικής εκμάθησης ήταν ειδικά για κάθε εργασία, πράγμα που σημαίνει ότι έπρεπε να δημιουργήσετε ένα ξεχωριστό μοντέλο για κάθε διαφορετική εργασία. Για παράδειγμα, εάν θέλετε να αναλύσετε το συναίσθημα των πελατών, θα πρέπει να δημιουργήσετε ένα μοντέλο και εάν θέλετε να δημιουργήσετε ένα chatbot υποστήριξης πελατών, θα πρέπει να δημιουργήσετε ένα άλλο μοντέλο.

Αυτή η διαδικασία δημιουργίας και εκπαίδευσης μοντέλων ML για συγκεκριμένες εργασίες είναι χρονοβόρα και απαιτεί πολλά δεδομένα. Το είδος των συνόλων δεδομένων που απαιτούνται για την εκπαίδευση αυτών των διαφορετικών μοντέλων ML θα ποικίλλει επίσης ανάλογα με την εργασία. Για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο να αναλύει το συναίσθημα των πελατών, θα χρειαστείτε ένα σύνολο δεδομένων από κριτικές πελατών που να έχουν επισημανθεί με ένα αντίστοιχο συναίσθημα (θετικό, αρνητικό, ουδέτερο). Για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο για τη δημιουργία ενός chatbot υποστήριξης πελατών, θα χρειαστείτε ένα σύνολο δεδομένων συνομιλιών μεταξύ πελατών και τεχνικής υποστήριξης.

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα το έχουν αλλάξει. Τα LLM είναι προεκπαιδευμένα σε ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων κειμένου και κώδικα, το οποίο τους επιτρέπει να αποδίδουν καλά σε ένα ευρύ φάσμα εργασιών εκτός συσκευασίας, όπως:

Σύνοψη κειμένου
Δημιουργία περιεχομένου
Μετάφραση
Εξαγωγή πληροφοριών
Ερώτηση απάντηση
Ανάλυση συναισθημάτων
Υποστήριξη πελατών
Υποστήριξη πωλήσεων

Η διαδικασία ανάπτυξης εφαρμογών LLM μπορεί να αναλυθεί σε τέσσερα βασικά βήματα:

Επιλέξτε ένα κατάλληλο μοντέλο βάσης. Είναι ένα βασικό στοιχείο, που καθορίζει την απόδοση της εφαρμογής LLM.
Προσαρμόστε το μοντέλο, εάν είναι απαραίτητο. Ίσως χρειαστεί να προσαρμόσετε το μοντέλο ή να το αυξήσετε με την πρόσθετη βάση γνώσεων για να καλύψετε τις συγκεκριμένες ανάγκες σας.
Ρύθμιση υποδομής ML. Αυτό περιλαμβάνει το υλικό και το λογισμικό που απαιτούνται για την εκτέλεση της εφαρμογής σας (π.χ. ημιαγωγοί, τσιπ, φιλοξενία cloud, συμπέρασμα και ανάπτυξη).
Αυξήστε την εφαρμογή σας με πρόσθετα εργαλεία. Αυτά τα εργαλεία μπορούν να βοηθήσουν στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας, της απόδοσης και της ασφάλειας της εφαρμογής σας.

Τώρα, ας ρίξουμε μια ματιά στην αντίστοιχη στοίβα τεχνολογίας.

Εάν αυτό το σε βάθος εκπαιδευτικό περιεχόμενο είναι χρήσιμο για εσάς, εγγραφείτε στη λίστα αλληλογραφίας AI μας να ειδοποιούμε όταν κυκλοφορούμε νέο υλικό.

Στοίβα εφαρμογών LLM υψηλού επιπέδου

Οι εφαρμογές LLM είναι χτισμένες πάνω από πολλά βασικά στοιχεία, όπως:

Ένα μοντέλο θεμελίωσης, το οποίο μπορεί να απαιτεί προσαρμογή σε συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης.
Υποδομή ML για επαρκείς υπολογιστικούς πόρους μέσω πλατφορμών cloud ή του υλικού της εταιρείας.
Πρόσθετα εργαλεία, όπως αγωγοί δεδομένων, διανυσματικές βάσεις δεδομένων, εργαλεία ενορχήστρωσης, πλατφόρμες ML βελτιστοποίησης, εργαλεία παρακολούθησης απόδοσης μοντέλων κ.λπ.

Θα σας καθοδηγήσουμε εν συντομία σε αυτά τα στοιχεία, ώστε να κατανοήσετε καλύτερα την εργαλειοθήκη που απαιτείται για τη δημιουργία και την ανάπτυξη μιας εφαρμογής LLM.

Τι είναι τα μοντέλα θεμελίωσης;

Η χρήση ενός μόνο προεκπαιδευμένου LLM μπορεί να σας εξοικονομήσει πολύ χρόνο και πόρους. Ωστόσο, η εκπαίδευση ενός τέτοιου μοντέλου από την αρχή είναι μια έγκαιρη και δαπανηρή διαδικασία που ξεπερνά τις δυνατότητες των περισσότερων εταιρειών, εκτός από ελάχιστες ελίτ ηγετών της τεχνολογίας.

Πολλές εταιρείες και ερευνητικές ομάδες έχουν εκπαιδεύσει αυτά τα μοντέλα και επιτρέπουν σε άλλες εταιρείες να τα χρησιμοποιούν. Κορυφαία παραδείγματα περιλαμβάνουν τα ChatGPT, Claude, Llama, Jurassic και T5. Αυτά τα δημόσια μοντέλα ονομάζονται μοντέλα θεμελίωσης. Ορισμένα από αυτά είναι ιδιόκτητα και μπορούν να προσπελαστούν μέσω κλήσεων API έναντι χρέωσης. Άλλα είναι ανοιχτού κώδικα και μπορούν να χρησιμοποιηθούν δωρεάν. Αυτά τα μοντέλα είναι προεκπαιδευμένα σε ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων κειμένου χωρίς ετικέτα, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να εκτελούν ένα ευρύ φάσμα εργασιών, από τη δημιουργία διαφημιστικών αντιγράφων έως την επικοινωνία με τους πελάτες σας στη μητρική τους γλώσσα για λογαριασμό της εταιρείας.

Υπάρχουν δύο κύριοι τύποι μοντέλων θεμελίωσης: ιδιόκτητα και ανοιχτού κώδικα.

Ιδιόκτητα μοντέλα ανήκουν σε μία μόνο εταιρεία ή οργανισμό και συνήθως διατίθενται μόνο έναντι αμοιβής. Μερικά από τα πιο δημοφιλή παραδείγματα ιδιόκτητων μοντέλων περιλαμβάνουν μοντέλα GPT από την OpenAI, μοντέλα Claude από την Anthropic και μοντέλα Jurassic από την AI21 Labs.

Μοντέλα ανοιχτού κώδικα είναι συνήθως διαθέσιμα δωρεάν σε όποιον θέλει να τα χρησιμοποιήσει. Ωστόσο, ορισμένα μοντέλα ανοιχτού κώδικα έχουν περιορισμούς στη χρήση τους, όπως: (1) είναι διαθέσιμα μόνο για ερευνητικούς σκοπούς, (2) είναι διαθέσιμα μόνο για εμπορική χρήση από εταιρείες συγκεκριμένου μεγέθους. Η κοινότητα ανοιχτού κώδικα ισχυρίζεται ότι η επιβολή τέτοιων περιορισμών δεν επιτρέπει σε ένα μοντέλο να χαρακτηριστεί ως "ανοιχτού κώδικα". Ωστόσο, τα πιο σημαντικά παραδείγματα μοντέλων γλώσσας που μπορούν να χρησιμοποιηθούν δωρεάν, περιλαμβάνουν μοντέλα Llama της Meta, μοντέλα Falcon από το Technology Innovation Institute στο Άμπου Ντάμπι και μοντέλα StableLM από τη Stability AI. Διαβάστε περισσότερα σχετικά με τα μοντέλα ανοιχτού κώδικα και τους σχετικούς κινδύνους εδώ.

Τώρα ας συζητήσουμε διάφορους παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη όταν επιλέγετε ένα μοντέλο βάσης για την αίτησή σας LLM.

Επιλέξτε ένα μοντέλο θεμελίωσης

Η επιλογή του καλύτερου μοντέλου βάσης για την αίτησή σας για LLM μπορεί να είναι μια δύσκολη διαδικασία, αλλά μπορούμε βασικά να την αναλύσουμε σε τρία βήματα:

Επιλέξτε ανάμεσα σε ιδιόκτητα μοντέλα και μοντέλα ανοιχτού κώδικα. Τα ιδιόκτητα μοντέλα είναι συνήθως μεγαλύτερα και πιο ικανά από τα μοντέλα ανοιχτού κώδικα, αλλά μπορεί να είναι πιο ακριβά στη χρήση και λιγότερο ευέλικτα. Επιπλέον, ο κώδικας δεν είναι τόσο διαφανής, γεγονός που καθιστά δύσκολο τον εντοπισμό σφαλμάτων ή την αντιμετώπιση προβλημάτων με την απόδοση των ιδιόκτητων μοντέλων. Τα μοντέλα ανοιχτού κώδικα, από την άλλη πλευρά, λαμβάνουν συνήθως λιγότερες ενημερώσεις και λιγότερη υποστήριξη από τους προγραμματιστές.
Επιλέξτε το μέγεθος του μοντέλου. Τα μεγαλύτερα μοντέλα είναι συνήθως καλύτερα στην εκτέλεση εργασιών που απαιτούν πολλές γνώσεις, όπως η απάντηση σε ερωτήσεις ή η δημιουργία δημιουργικού κειμένου. Ωστόσο, τα μεγαλύτερα μοντέλα είναι επίσης πιο ακριβά υπολογιστικά στη χρήση. Μπορείτε να ξεκινήσετε πειραματιζόμενοι με μεγαλύτερα μοντέλα και μετά να πάτε σε μικρότερα, εφόσον η απόδοση ενός μοντέλου είναι ικανοποιητική για την περίπτωση χρήσης σας.
Επιλέξτε ένα συγκεκριμένο μοντέλο. Μπορείτε να ξεκινήσετε αναθεωρώντας τα γενικά σημεία αναφοράς για τη σύντομη λίστα των μοντέλων για δοκιμή. Στη συνέχεια, προχωρήστε στη δοκιμή διαφορετικών μοντέλων για τις εργασίες σας για συγκεκριμένες εφαρμογές. Για προσαρμοσμένη συγκριτική αξιολόγηση, εξετάστε το ενδεχόμενο να υπολογίσετε Σκορ BLEU και ROUGE, τις μετρήσεις που βοηθούν στον ποσοτικό προσδιορισμό του αριθμού των διορθώσεων που είναι απαραίτητες για το κείμενο που δημιουργείται από την τεχνητή νοημοσύνη πριν από την κυκλοφορία των αποτελεσμάτων για τις εφαρμογές που βρίσκονται στο βρόχο.

Για καλύτερη κατανόηση των διαφορών μεταξύ των διαφόρων γλωσσικών μοντέλων, ρίξτε μια ματιά Η επισκόπηση μας για τα πιο ισχυρά μοντέλα γλώσσας (LLM) και οπτικής γλώσσας (VLM).

Αφού επιλέξετε ένα μοντέλο βάσης για την εφαρμογή σας, μπορείτε να εξετάσετε εάν πρέπει να προσαρμόσετε το μοντέλο για ακόμα καλύτερη απόδοση.

Προσαρμόστε ένα μοντέλο θεμελίωσης

Σε ορισμένες περιπτώσεις, μπορεί να θέλετε να προσαρμόσετε ένα μοντέλο βασικής γλώσσας για καλύτερη απόδοση στη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης σας. Για παράδειγμα, μπορεί να θέλετε να βελτιστοποιήσετε για ένα συγκεκριμένο:

Domain. Εάν δραστηριοποιείτε σε συγκεκριμένους τομείς, όπως νομικούς, οικονομικούς ή υγειονομικής περίθαλψης, ίσως θελήσετε να εμπλουτίσετε το λεξιλόγιο του μοντέλου σε αυτόν τον τομέα, ώστε να κατανοεί καλύτερα και να απαντά σε ερωτήματα τελικού χρήστη.
Έργο. Για παράδειγμα, εάν θέλετε το μοντέλο να δημιουργεί καμπάνιες μάρκετινγκ, μπορείτε να του παρέχετε συγκεκριμένα παραδείγματα επώνυμου περιεχομένου μάρκετινγκ. Αυτό θα βοηθήσει το μοντέλο να μάθει τα μοτίβα και τα στυλ που είναι κατάλληλα για την εταιρεία και το κοινό σας.
Ο τόνος της φωνής. Εάν χρειάζεστε το μοντέλο να χρησιμοποιεί έναν συγκεκριμένο τόνο φωνής, μπορείτε να προσαρμόσετε το μοντέλο σε ένα σύνολο δεδομένων που περιλαμβάνει παραδείγματα γλωσσικών δειγμάτων-στόχων.

Υπάρχουν τρεις πιθανοί τρόποι προσαρμογής ενός μοντέλου βασικής γλώσσας:

Βελτιστοποίηση: παρέχει στο μοντέλο ένα σύνολο δεδομένων με ετικέτα για συγκεκριμένο τομέα περίπου 100-500 εγγραφών. Τα βάρη του μοντέλου ενημερώνονται, γεγονός που θα έχει ως αποτέλεσμα καλύτερη απόδοση στις εργασίες που αντιπροσωπεύονται από αυτό το σύνολο δεδομένων.
Προσαρμογή τομέα: παρέχει στο μοντέλο ένα σύνολο δεδομένων χωρίς ετικέτα για συγκεκριμένο τομέα που περιέχει ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων από τον αντίστοιχο τομέα. Τα βάρη του μοντέλου ενημερώνονται επίσης σε αυτήν την περίπτωση.
Ανάκτηση πληροφορίας: ενισχύει το μοντέλο θεμελίωσης με γνώση κλειστού τομέα. Το μοντέλο δεν εκπαιδεύεται ξανά και τα βάρη του μοντέλου παραμένουν ίδια. Ωστόσο, το μοντέλο επιτρέπεται να ανακτά πληροφορίες από μια διανυσματική βάση δεδομένων που περιέχει σχετικά δεδομένα.

Οι δύο πρώτες προσεγγίσεις απαιτούν σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους για την επανεκπαίδευση του μοντέλου, κάτι που είναι συνήθως εφικτό μόνο για μεγάλες εταιρείες με το κατάλληλο τεχνικό ταλέντο για τη διαχείριση της προσαρμογής. Οι μικρότερες εταιρείες συνήθως χρησιμοποιούν την πιο κοινή προσέγγιση της ενίσχυσης του μοντέλου με γνώσεις τομέα μέσω μιας διανυσματικής βάσης δεδομένων, την οποία αναλύουμε αργότερα σε αυτό το άρθρο στην ενότητα για τα εργαλεία LLM.

Ρύθμιση ML Infrastructure

Το στοιχείο υποδομής ML του τοπίου LLMOps περιλαμβάνει τις πλατφόρμες cloud, το υπολογιστικό υλικό και άλλους πόρους που απαιτούνται για την ανάπτυξη και την εκτέλεση LLM. Αυτό το στοιχείο είναι ιδιαίτερα σημαντικό εάν επιλέξετε να χρησιμοποιήσετε ένα μοντέλο ανοιχτού κώδικα ή να προσαρμόσετε το μοντέλο για την εφαρμογή σας. Σε αυτήν την περίπτωση, μπορεί να χρειαστείτε σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους για να ρυθμίσετε το μοντέλο, εάν είναι απαραίτητο, και να το εκτελέσετε.

Υπάρχει μια σειρά από πλατφόρμες cloud που προσφέρουν υπηρεσίες για την ανάπτυξη LLM, συμπεριλαμβανομένων των Google Cloud Platform, Amazon Web Services και Microsoft Azure. Αυτές οι πλατφόρμες παρέχουν μια σειρά από χαρακτηριστικά που διευκολύνουν την ανάπτυξη και την εκτέλεση LLM, όπως:

Προεκπαιδευμένα μοντέλα που μπορούν να ρυθμιστούν με ακρίβεια για τη συγκεκριμένη εφαρμογή σας
Διαχειριζόμενη υποδομή που φροντίζει το υποκείμενο υλικό και λογισμικό
Εργαλεία και υπηρεσίες για την παρακολούθηση και τον εντοπισμό σφαλμάτων των LLMs σας

Η ποσότητα των υπολογιστικών πόρων που χρειάζεστε θα εξαρτηθεί από το μέγεθος και την πολυπλοκότητα του μοντέλου σας, τις εργασίες που θέλετε να εκτελέσει και την κλίμακα της επιχειρηματικής δραστηριότητας, όπου θέλετε να αναπτύξετε αυτό το μοντέλο.

Αύξηση με εργαλεία

Μπορούν να χρησιμοποιηθούν πρόσθετα γειτονικά εργαλεία LLM για την περαιτέρω βελτίωση της απόδοσης της εφαρμογής LLM.

Σωληνώσεις δεδομένων

Εάν πρέπει να χρησιμοποιήσετε τα δεδομένα σας στο προϊόν σας LLM, ο αγωγός προεπεξεργασίας δεδομένων θα είναι ένας ουσιαστικός πυλώνας της νέας στοίβας τεχνολογίας σας, όπως και στην παραδοσιακή στοίβα τεχνητής νοημοσύνης για επιχειρήσεις. Αυτά τα εργαλεία περιλαμβάνουν συνδέσεις για την απορρόφηση δεδομένων από οποιαδήποτε πηγή, ένα επίπεδο μετασχηματισμού δεδομένων και υποδοχές κατάντη. Οι κορυφαίοι πάροχοι γραμμών δεδομένων, όπως το Databricks και το Snowflake, και οι νέοι παίκτες, όπως το Unstructured, διευκολύνουν τους προγραμματιστές να υποδείξουν μεγάλα και εξαιρετικά ετερογενή σώματα δεδομένων φυσικής γλώσσας (π.χ. χιλιάδες PDF, παρουσιάσεις PowerPoint, αρχεία καταγραφής συνομιλιών, αποκομμένο HTML, κ.λπ.) σε ένα μόνο σημείο πρόσβασης ή ακόμα και σε ένα μόνο έγγραφο που μπορεί να χρησιμοποιηθεί περαιτέρω από εφαρμογές LLM.

Vector βάσεις δεδομένων

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα περιορίζονται στην επεξεργασία λίγων χιλιάδων λέξεων κάθε φορά, επομένως δεν μπορούν να επεξεργαστούν αποτελεσματικά μεγάλα έγγραφα από μόνα τους. Για να αξιοποιήσουν τη δύναμη μεγάλων εγγράφων, οι επιχειρήσεις πρέπει να χρησιμοποιούν διανυσματικές βάσεις δεδομένων.

Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων είναι συστήματα αποθήκευσης που μετατρέπουν μεγάλα έγγραφα που λαμβάνουν μέσω αγωγών δεδομένων σε διαχειρίσιμα διανύσματα ή ενσωματώσεις. Οι εφαρμογές LLM μπορούν στη συνέχεια να ρωτήσουν αυτές τις βάσεις δεδομένων για να εντοπίσουν τα σωστά διανύσματα, εξάγοντας μόνο τα απαραίτητα ψήγματα πληροφοριών.

Μερικές από τις πιο εμφανείς διανυσματικές βάσεις δεδομένων που είναι διαθέσιμες αυτήν τη στιγμή είναι το Pinecone, το Chroma και το Weaviate.

Εργαλεία ενορχήστρωσης

Όταν ένας χρήστης υποβάλλει ένα ερώτημα στην εφαρμογή σας LLM, όπως μια ερώτηση για εξυπηρέτηση πελατών, η εφαρμογή πρέπει να δημιουργήσει μια σειρά προτροπών πριν υποβάλει αυτό το ερώτημα στο μοντέλο γλώσσας. Το τελικό αίτημα για το μοντέλο γλώσσας αποτελείται συνήθως από ένα πρότυπο προτροπής κωδικοποιημένο από τον προγραμματιστή, παραδείγματα έγκυρων εξόδων που ονομάζονται παραδείγματα λίγες λήψεις, οποιαδήποτε απαραίτητη πληροφορία που ανακτάται από εξωτερικά API και ένα σύνολο σχετικών εγγράφων που ανακτώνται από τη διανυσματική βάση δεδομένων . Τα εργαλεία ενορχήστρωσης από εταιρείες όπως η LangChain ή η LlamaIndex μπορούν να βοηθήσουν στον εξορθολογισμό αυτής της διαδικασίας παρέχοντας έτοιμα προς χρήση πλαίσια για τη διαχείριση και την εκτέλεση προτροπών.

Βελτιστοποίηση

Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα που εκπαιδεύονται σε ογκώδη σύνολα δεδομένων μπορούν να παράγουν γραμματικά σωστό και άπταιστο κείμενο. Ωστόσο, μπορεί να μην έχουν ακρίβεια σε ορισμένους τομείς, όπως η ιατρική ή η νομική. Η ακριβής ρύθμιση αυτών των μοντέλων σε σύνολα δεδομένων για συγκεκριμένο τομέα τους επιτρέπει να εσωτερικεύουν τα μοναδικά χαρακτηριστικά αυτών των περιοχών, ενισχύοντας την ικανότητά τους να δημιουργούν σχετικό κείμενο.

Η τελειοποίηση ενός LLM μπορεί να είναι μια δαπανηρή διαδικασία για μικρές εταιρείες. Ωστόσο, λύσεις από εταιρείες όπως η Weights & Biases και η OctoML μπορούν να βοηθήσουν με βελτιστοποιημένη και αποτελεσματική λεπτομέρεια. Αυτές οι λύσεις παρέχουν μια πλατφόρμα για τις εταιρείες να βελτιώσουν τα LLMs χωρίς να χρειάζεται να επενδύσουν στη δική τους υποδομή.

άλλα Εργαλεία

Υπάρχουν πολλά άλλα εργαλεία που μπορούν να είναι χρήσιμα για τη δημιουργία και την εκτέλεση εφαρμογών LLM. Για παράδειγμα, μπορεί να χρειαστείτε εργαλεία επισήμανσης εάν θέλετε να προσαρμόσετε το μοντέλο με τα συγκεκριμένα δείγματα δεδομένων σας. Μπορεί επίσης να θέλετε να αναπτύξετε συγκεκριμένα εργαλεία για την παρακολούθηση της απόδοσης της εφαρμογής σας, καθώς ακόμη και μικρές αλλαγές στο μοντέλο βάσης ή αιτήματα πελατών μπορούν να επηρεάσουν σημαντικά την απόδοση των μηνυμάτων. Τέλος, υπάρχουν εργαλεία που παρακολουθούν την ασφάλεια του μοντέλου για να σας βοηθήσουν να αποφύγετε την προώθηση περιεχομένου μίσους, επικίνδυνων συστάσεων ή προκαταλήψεων. Η αναγκαιότητα και η σημασία αυτών των διαφορετικών εργαλείων θα εξαρτηθεί από τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης σας.

Τι ακολουθεί στην Ανάπτυξη Εφαρμογών LLM;

Τα τέσσερα βήματα για την ανάπτυξη προϊόντων LLM που συζητήσαμε εδώ, αποτελούν ουσιαστικό θεμέλιο της στρατηγικής τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργείται κάθε επιχείρησης που αξιοποιεί μεγάλα γλωσσικά μοντέλα. Είναι σημαντικό να κατανοήσουν οι μη τεχνικοί ηγέτες επιχειρήσεων, ακόμα κι αν έχετε μια τεχνική ομάδα που εφαρμόζει τις λεπτομέρειες. Θα δημοσιεύσουμε στο μέλλον πιο λεπτομερή μαθήματα σχετικά με τον τρόπο αξιοποίησης της ευρείας γκάμα εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργούνται στην αγορά. Προς το παρόν, μπορείτε εγγραφείτε στο newsletter μας για να λαμβάνετε τις πιο πρόσφατες ενημερώσεις.

Θα σας ενημερώσουμε όταν κυκλοφορούμε περισσότερα συνοπτικά άρθρα όπως αυτό.