การพัฒนาผลิตภัณฑ์ LLM ทีละขั้นตอนสำหรับผู้นำธุรกิจ

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

กองเทคโนโลยี LLMOps

สร้างด้วย Midjourney

องค์กรต่างๆ ในทุกอุตสาหกรรมและทุกมุมโลกกำลังเร่งบูรณาการพลังของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น ChatGPT ของ OpenAI, Claude ของ Anthropic และ Jurassic ของ AI12Lab เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในแอปพลิเคชันทางธุรกิจที่หลากหลาย เช่น การวิจัยตลาด การบริการลูกค้า และการสร้างเนื้อหา

อย่างไรก็ตาม การสร้างแอปพลิเคชัน LLM ในระดับองค์กรต้องใช้ชุดเครื่องมือและความเข้าใจที่แตกต่างจากการสร้างแอปพลิเคชัน Machine Learning (ML) แบบดั้งเดิม ผู้นำธุรกิจและผู้บริหารที่ต้องการรักษาเสียงของแบรนด์และคุณภาพการบริการที่เชื่อถือได้จำเป็นต้องพัฒนาความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ LLM รวมถึงข้อดีและข้อเสียของเครื่องมือต่างๆ ในกลุ่มแอปพลิเคชัน LLM

ในบทความนี้ เราจะให้ข้อมูลเบื้องต้นที่จำเป็นเกี่ยวกับกลยุทธ์และเครื่องมือระดับสูงที่คุณจำเป็นต้องใช้ในการสร้างและใช้งานแอปพลิเคชัน LLM สำหรับธุรกิจของคุณ

การพัฒนา ML แบบดั้งเดิมเทียบกับแอปพลิเคชัน LLM

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิมเป็นแบบเฉพาะงาน ซึ่งหมายความว่าคุณต้องสร้างโมเดลแยกกันสำหรับงานแต่ละงาน ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า คุณจะต้องสร้างโมเดลหนึ่ง และหากคุณต้องการสร้างแชทบอทสนับสนุนลูกค้า คุณจะต้องสร้างโมเดลอื่น

กระบวนการสร้างและฝึกอบรมโมเดล ML เฉพาะงานนี้ใช้เวลานานและต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก ประเภทของชุดข้อมูลที่จำเป็นในการฝึกโมเดล ML ที่แตกต่างกันเหล่านี้จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับงานด้วย ในการฝึกแบบจำลองเพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า คุณจะต้องมีชุดข้อมูลบทวิจารณ์ของลูกค้าที่ได้รับการติดป้ายกำกับด้วยความคิดเห็นที่สอดคล้องกัน (เชิงบวก ลบ เป็นกลาง) หากต้องการฝึกโมเดลเพื่อสร้างแชทบอทสนับสนุนลูกค้า คุณจะต้องมีชุดข้อมูลการสนทนาระหว่างลูกค้าและฝ่ายสนับสนุนด้านเทคนิค

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้เปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ LLM ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ประกอบด้วยข้อความและโค้ด ซึ่งช่วยให้พวกเขาทำงานได้ดีกับงานที่หลากหลายนอกกรอบ รวมไปถึง:

การสรุปข้อความ
การสร้างเนื้อหา
การแปลภาษา
การสกัดข้อมูล
ตอบคำถาม
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
การสนับสนุนลูกค้า
การสนับสนุนการขาย

กระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM สามารถแบ่งออกเป็นสี่ขั้นตอนสำคัญ:

เลือกแบบจำลองฐานรากที่เหมาะสม เป็นองค์ประกอบสำคัญในการกำหนดประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน LLM ของคุณ
ปรับแต่งโมเดลหากจำเป็น คุณอาจต้องปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดหรือเสริมด้วยฐานความรู้เพิ่มเติมเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของคุณ
ตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน ML ซึ่งรวมถึงฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่จำเป็นในการรันแอปพลิเคชันของคุณ (เช่น เซมิคอนดักเตอร์ ชิป โฮสติ้งบนคลาวด์ การอนุมาน และการปรับใช้)
เสริมแอปพลิเคชันของคุณด้วยเครื่องมือเพิ่มเติม เครื่องมือเหล่านี้สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพ และความปลอดภัยของแอปพลิเคชันของคุณได้

ตอนนี้เรามาดูกลุ่มเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกันกันดีกว่า

หากเนื้อหาการศึกษาเชิงลึกนี้มีประโยชน์สำหรับคุณ สมัครรับจดหมายข่าว AI ของเรา เพื่อรับการแจ้งเตือนเมื่อเราเผยแพร่เนื้อหาใหม่

สแต็คแอปพลิเคชัน LLM ระดับสูง

แอปพลิเคชัน LLM สร้างขึ้นจากองค์ประกอบหลักหลายประการ ได้แก่:

แบบจำลองรากฐานซึ่งอาจต้องมีการปรับแต่งในกรณีการใช้งานเฉพาะ
โครงสร้างพื้นฐาน ML สำหรับทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่เพียงพอผ่านแพลตฟอร์มคลาวด์หรือฮาร์ดแวร์ของบริษัท
เครื่องมือเพิ่มเติมเช่น ไปป์ไลน์ข้อมูล ฐานข้อมูลเวกเตอร์ เครื่องมือจัดระเบียบ การปรับแต่งแพลตฟอร์ม ML อย่างละเอียด เครื่องมือตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล ฯลฯ

เราจะอธิบายให้คุณทราบโดยย่อเกี่ยวกับส่วนประกอบเหล่านี้ เพื่อให้คุณสามารถเข้าใจชุดเครื่องมือที่จำเป็นในการสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชัน LLM ได้ดียิ่งขึ้น

แบบจำลองพื้นฐานคืออะไร?

การใช้ LLM ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพียงตัวเดียวสามารถช่วยคุณประหยัดเวลาและทรัพยากรได้มาก อย่างไรก็ตาม การฝึกอบรมโมเดลดังกล่าวตั้งแต่เริ่มต้นเป็นกระบวนการที่ทันเวลาและมีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งเกินความสามารถของบริษัทส่วนใหญ่ ยกเว้นผู้นำเทคโนโลยีชั้นยอดเพียงไม่กี่คน

บริษัทและทีมวิจัยหลายแห่งได้ฝึกอบรมโมเดลเหล่านี้และอนุญาตให้บริษัทอื่นๆ นำไปใช้ได้ ตัวอย่างที่สำคัญ ได้แก่ ChatGPT, Claude, Llama, Jurassic และ T5 โมเดลที่หันหน้าสู่สาธารณะเหล่านี้เรียกว่าโมเดลพื้นฐาน บางส่วนเป็นกรรมสิทธิ์และสามารถเข้าถึงได้ผ่านการเรียก API โดยมีค่าธรรมเนียม ส่วนอื่นๆ เป็นโอเพ่นซอร์สและสามารถใช้งานได้ฟรี โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่เป็นข้อความที่ไม่มีป้ายกำกับ ช่วยให้โมเดลสามารถทำงานได้หลากหลาย ตั้งแต่การสร้างสำเนาโฆษณาที่สร้างสรรค์ไปจนถึงการสื่อสารกับลูกค้าของคุณในภาษาแม่ในนามของบริษัท

โมเดลพื้นฐานมีสองประเภทหลัก: แบบกรรมสิทธิ์และแบบโอเพ่นซอร์ส

โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ เป็นเจ้าของโดยบริษัทหรือองค์กรเดียว และโดยทั่วไปจะให้บริการโดยมีค่าธรรมเนียมเท่านั้น ตัวอย่างโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ โมเดล GPT โดย OpenAI, โมเดล Claude โดย Anthropic และโมเดล Jurassic โดย AI21 Labs

โมเดลโอเพ่นซอร์ส โดยปกติจะให้บริการฟรีสำหรับทุกคนที่ต้องการใช้ อย่างไรก็ตาม โมเดลโอเพ่นซอร์สบางรุ่นมีข้อจำกัดในการใช้งาน เช่น: (1) มีไว้เพื่อการวิจัยเท่านั้น (2) มีให้ใช้งานเชิงพาณิชย์โดยบริษัทบางขนาดเท่านั้น ชุมชนโอเพ่นซอร์สอ้างว่าการกำหนดข้อจำกัดดังกล่าวไม่อนุญาตให้โมเดลมีคุณสมบัติเป็น "โอเพ่นซอร์ส" ถึงกระนั้น ตัวอย่างที่โดดเด่นที่สุดของโมเดลภาษาที่สามารถใช้ได้ฟรี ได้แก่ โมเดล Llama โดย Meta, โมเดล Falcon โดยสถาบันนวัตกรรมเทคโนโลยีในอาบูดาบี และโมเดล StableLM โดย Stability AI อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลโอเพ่นซอร์สและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม.

ตอนนี้เรามาดูปัจจัยหลายประการที่ควรพิจารณาเมื่อเลือกแบบจำลองพื้นฐานสำหรับการสมัคร LLM ของคุณ

เลือกรูปแบบรากฐาน

การเลือกแบบจำลองพื้นฐานที่ดีที่สุดสำหรับการสมัคร LLM ของคุณอาจเป็นกระบวนการที่ท้าทาย แต่โดยพื้นฐานแล้วเราสามารถแบ่งมันออกเป็นสามขั้นตอน:

เลือกระหว่างโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์และโอเพ่นซอร์ส โดยทั่วไปโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์จะมีขนาดใหญ่กว่าและมีความสามารถมากกว่าโมเดลโอเพ่นซอร์ส แต่อาจมีราคาแพงกว่าในการใช้งานและมีความยืดหยุ่นน้อยกว่า นอกจากนี้ โค้ดยังไม่โปร่งใส ซึ่งทำให้ยากต่อการแก้ไขหรือแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ ในทางกลับกัน โมเดลโอเพ่นซอร์สมักจะได้รับการอัปเดตน้อยลงและได้รับการสนับสนุนจากนักพัฒนาน้อยลง
เลือกขนาดของรุ่น โมเดลขนาดใหญ่มักจะดีกว่าในการทำงานที่ต้องใช้ความรู้มาก เช่น การตอบคำถามหรือการสร้างข้อความเชิงสร้างสรรค์ อย่างไรก็ตาม โมเดลที่ใหญ่กว่าก็มีราคาแพงกว่าในการคำนวณเช่นกัน คุณอาจเริ่มต้นด้วยการทดลองกับโมเดลที่ใหญ่กว่า จากนั้นจึงไปที่โมเดลที่เล็กกว่า ตราบใดที่ประสิทธิภาพของโมเดลนั้นน่าพึงพอใจสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ
เลือกรุ่นเฉพาะ คุณอาจเริ่มต้นด้วยการตรวจสอบเกณฑ์มาตรฐานทั่วไปเพื่อคัดเลือกโมเดลสำหรับการทดสอบ จากนั้น ดำเนินการทดสอบโมเดลต่างๆ สำหรับงานเฉพาะแอปพลิเคชันของคุณ สำหรับการเปรียบเทียบแบบกำหนดเอง ให้พิจารณาการคำนวณ คะแนน BLEU และ ROUGEซึ่งเป็นหน่วยวัดที่ช่วยระบุจำนวนการแก้ไขที่จำเป็นสำหรับข้อความที่สร้างโดย AI ก่อนที่จะเผยแพร่เอาต์พุตสำหรับแอปพลิเคชันแบบ Human-in-the-Loop

เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างโมเดลภาษาต่างๆ โปรดดู ภาพรวมของเราเกี่ยวกับภาษาที่ทรงพลังที่สุด (LLM) และโมเดลภาษาภาพ (VLM).

หลังจากที่คุณเลือกโมเดลพื้นฐานสำหรับการใช้งานของคุณแล้ว คุณสามารถพิจารณาว่าจำเป็นต้องปรับแต่งโมเดลเพื่อประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้นหรือไม่

ปรับแต่งโมเดลพื้นฐาน

ในบางกรณี คุณอาจต้องการปรับแต่งโมเดลภาษาพื้นฐานเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับบางรายการ:

โดเมน. หากคุณดำเนินงานในโดเมนเฉพาะ เช่น กฎหมาย การเงิน หรือการดูแลสุขภาพ คุณอาจต้องการเพิ่มคำศัพท์ของโมเดลในโดเมนนี้ เพื่อให้สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อคำถามของผู้ใช้ปลายทางได้ดียิ่งขึ้น
งาน. ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการให้โมเดลสร้างแคมเปญการตลาด คุณอาจจัดเตรียมตัวอย่างเนื้อหาการตลาดที่มีแบรนด์ที่เฉพาะเจาะจงให้กับโมเดลนั้น ซึ่งจะช่วยให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบและสไตล์ที่เหมาะสมสำหรับบริษัทและผู้ชมของคุณ
โทนเสียง. หากคุณต้องการให้โมเดลใช้น้ำเสียงที่เฉพาะเจาะจง คุณสามารถปรับแต่งโมเดลบนชุดข้อมูลที่มีตัวอย่างตัวอย่างภาษาเป้าหมายของคุณได้

มีสามวิธีที่เป็นไปได้ในการปรับแต่งโมเดลภาษาพื้นฐาน:

ปรับจูน: จัดเตรียมโมเดลด้วยชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเฉพาะโดเมนซึ่งมีบันทึกประมาณ 100-500 รายการ น้ำหนักโมเดลได้รับการอัปเดต ซึ่งน่าจะส่งผลให้งานที่แสดงโดยชุดข้อมูลนี้มีประสิทธิภาพดีขึ้น
การปรับโดเมน: จัดเตรียมโมเดลด้วยชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเฉพาะโดเมนซึ่งมีคลังข้อมูลขนาดใหญ่จากโดเมนที่เกี่ยวข้อง น้ำหนักโมเดลจะได้รับการอัปเดตในกรณีนี้ด้วย
การสืบค้นข้อมูล: เสริมโมเดลพื้นฐานด้วยความรู้โดเมนปิด โมเดลไม่ได้รับการฝึกฝนซ้ำ และน้ำหนักของโมเดลจะยังคงเหมือนเดิม อย่างไรก็ตาม โมเดลดังกล่าวได้รับอนุญาตให้ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่มีข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

สองแนวทางแรกต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมากเพื่อฝึกโมเดลใหม่ ซึ่งโดยปกติแล้วจะเป็นไปได้สำหรับบริษัทขนาดใหญ่ที่มีความสามารถทางเทคนิคที่เหมาะสมเท่านั้นในการจัดการการปรับแต่ง โดยทั่วไปบริษัทขนาดเล็กจะใช้แนวทางทั่วไปในการเพิ่มโมเดลด้วยความรู้โดเมนผ่านฐานข้อมูลเวกเตอร์ ซึ่งเราจะให้รายละเอียดในบทความนี้ในหัวข้อเครื่องมือ LLM

ตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน ML

ส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐาน ML ของแนวนอน LLMOps ประกอบด้วยแพลตฟอร์มระบบคลาวด์ ฮาร์ดแวร์การประมวลผล และทรัพยากรอื่นๆ ที่จำเป็นในการปรับใช้และเรียกใช้ LLM ส่วนประกอบนี้มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งหากคุณเลือกใช้โมเดลโอเพ่นซอร์สหรือปรับแต่งโมเดลสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ ในกรณีนี้ คุณอาจต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมากเพื่อปรับแต่งโมเดล หากจำเป็น และรันโมเดลดังกล่าว

มีแพลตฟอร์มคลาวด์จำนวนหนึ่งที่ให้บริการสำหรับการปรับใช้ LLM รวมถึง Google Cloud Platform, Amazon Web Services และ Microsoft Azure แพลตฟอร์มเหล่านี้มีคุณสมบัติมากมายที่ทำให้ง่ายต่อการปรับใช้และรัน LLM รวมถึง:

โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วซึ่งสามารถปรับแต่งอย่างละเอียดให้เหมาะกับการใช้งานเฉพาะของคุณได้
โครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการจัดการซึ่งดูแลฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์พื้นฐาน
เครื่องมือและบริการสำหรับการตรวจสอบและแก้ไข LLM ของคุณ

จำนวนทรัพยากรการประมวลผลที่คุณต้องการจะขึ้นอยู่กับขนาดและความซับซ้อนของโมเดลของคุณ งานที่คุณต้องการให้ดำเนินการ และขนาดของกิจกรรมทางธุรกิจที่คุณต้องการปรับใช้โมเดลนี้

เสริมด้วยเครื่องมือ

สามารถใช้เครื่องมือที่อยู่ติดกันของ LLM เพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน LLM ของคุณต่อไปได้

ไปป์ไลน์ข้อมูล

หากคุณต้องการใช้ข้อมูลของคุณในผลิตภัณฑ์ LLM ไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าจะเป็นเสาหลักที่สำคัญของ Tech Stack ใหม่ของคุณ เช่นเดียวกับใน AI Stack ขององค์กรแบบดั้งเดิม เครื่องมือเหล่านี้ประกอบด้วยตัวเชื่อมต่อเพื่อนำเข้าข้อมูลจากแหล่งที่มาใด ๆ เลเยอร์การเปลี่ยนแปลงข้อมูล และตัวเชื่อมต่อดาวน์สตรีม ผู้ให้บริการไปป์ไลน์ข้อมูลชั้นนำ เช่น Databricks และ Snowflake และผู้เล่นใหม่ เช่น Unstructed ช่วยให้นักพัฒนาสามารถชี้กลุ่มข้อมูลภาษาธรรมชาติขนาดใหญ่และมีความหลากหลายสูงได้อย่างง่ายดาย (เช่น PDF หลายพันรายการ การนำเสนอ PowerPoint บันทึกการแชท HTML ที่คัดลอกมา ฯลฯ) ไปยังจุดเข้าถึงจุดเดียวหรือแม้แต่ในเอกสารเดียวที่แอปพลิเคชัน LLM สามารถนำมาใช้เพิ่มเติมได้

ฐานข้อมูลเวกเตอร์

โมเดลภาษาขนาดใหญ่จำกัดการประมวลผลได้ครั้งละไม่กี่พันคำ ดังนั้นจึงไม่สามารถประมวลผลเอกสารขนาดใหญ่ได้ด้วยตัวเองอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อควบคุมประสิทธิภาพของเอกสารขนาดใหญ่ ธุรกิจจำเป็นต้องใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์

ฐานข้อมูลเวกเตอร์คือระบบจัดเก็บข้อมูลที่แปลงเอกสารขนาดใหญ่ที่ได้รับผ่านท่อข้อมูลให้เป็นเวกเตอร์หรือการฝังที่สามารถจัดการได้ แอปพลิเคชัน LLM จะสามารถสืบค้นฐานข้อมูลเหล่านี้เพื่อระบุเวกเตอร์ที่ถูกต้อง โดยแยกเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นเท่านั้น

ฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่โดดเด่นที่สุดบางส่วนที่มีอยู่ในปัจจุบัน ได้แก่ Pinecone, Chroma และ Weaviate

เครื่องมือการเรียบเรียง

เมื่อผู้ใช้ส่งแบบสอบถามไปยังแอปพลิเคชัน LLM ของคุณ เช่น คำถามสำหรับการบริการลูกค้า แอปพลิเคชันจำเป็นต้องสร้างชุดของพร้อมท์ก่อนที่จะส่งแบบสอบถามนี้ไปยังแบบจำลองภาษา โดยทั่วไปคำขอสุดท้ายสำหรับโมเดลภาษาจะประกอบด้วยเทมเพลตพร้อมท์ที่ฮาร์ดโค้ดโดยนักพัฒนา ตัวอย่างของเอาต์พุตที่ถูกต้องที่เรียกว่าตัวอย่างแบบไม่กี่ช็อต ข้อมูลที่จำเป็นใด ๆ ที่ดึงมาจาก API ภายนอก และชุดของเอกสารที่เกี่ยวข้องที่ดึงมาจากฐานข้อมูลเวกเตอร์ . เครื่องมือจัดระเบียบจากบริษัทต่างๆ เช่น LangChain หรือ LlamaIndex สามารถช่วยปรับปรุงกระบวนการนี้ได้โดยจัดเตรียมเฟรมเวิร์กที่พร้อมใช้งานสำหรับการจัดการและการดำเนินการพร้อมท์

ปรับจูน

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่สามารถสร้างข้อความที่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์และคล่องแคล่ว อย่างไรก็ตาม อาจขาดความแม่นยำในบางด้าน เช่น การแพทย์หรือกฎหมาย การปรับแต่งโมเดลเหล่านี้อย่างละเอียดบนชุดข้อมูลเฉพาะโดเมนช่วยให้โมเดลเหล่านี้สามารถรวมคุณลักษณะเฉพาะของพื้นที่เหล่านั้นไว้ภายในได้ ช่วยเพิ่มความสามารถในการสร้างข้อความที่เกี่ยวข้อง

การปรับแต่ง LLM อย่างละเอียดอาจเป็นกระบวนการที่ต้องใช้ต้นทุนมากสำหรับบริษัทขนาดเล็ก อย่างไรก็ตาม โซลูชันจากบริษัทต่างๆ เช่น Weights & Biases และ OctoML สามารถช่วยในการปรับแต่งอย่างละเอียดและมีประสิทธิภาพ โซลูชันเหล่านี้เป็นแพลตฟอร์มสำหรับบริษัทต่างๆ ในการปรับแต่ง LLM โดยไม่ต้องลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง

เครื่องมืออื่น ๆ

มีเครื่องมืออื่นๆ อีกมากมายที่มีประโยชน์สำหรับการสร้างและใช้งานแอปพลิเคชัน LLM ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องใช้เครื่องมือการติดป้ายกำกับหากคุณต้องการปรับแต่งโมเดลด้วยตัวอย่างข้อมูลเฉพาะของคุณ คุณอาจต้องการปรับใช้เครื่องมือเฉพาะเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันของคุณ เนื่องจากแม้แต่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในโมเดลพื้นฐานหรือคำขอจากลูกค้าก็อาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของการแจ้งเตือน สุดท้ายนี้ มีเครื่องมือที่ตรวจสอบความปลอดภัยของโมเดลเพื่อช่วยคุณหลีกเลี่ยงการส่งเสริมเนื้อหาที่แสดงความเกลียดชัง คำแนะนำที่เป็นอันตราย หรืออคติ ความจำเป็นและความสำคัญของเครื่องมือต่างๆ เหล่านี้จะขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ

อะไรต่อไปในการพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM

สี่ขั้นตอนสำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ LLM ที่เรากล่าวถึงในที่นี้ เป็นรากฐานสำคัญของกลยุทธ์ AI เชิงสร้างสรรค์ขององค์กรที่ใช้ประโยชน์จากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ข้อมูลเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญที่ผู้นำธุรกิจที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคจะต้องเข้าใจ แม้ว่าคุณจะมีทีมงานด้านเทคนิคที่ดำเนินการตามรายละเอียดก็ตาม เราจะเผยแพร่บทช่วยสอนที่มีรายละเอียดเพิ่มเติมในอนาคตเกี่ยวกับวิธีการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ AI เจนเนอเรชั่นที่หลากหลายในตลาด สำหรับตอนนี้คุณสามารถทำได้ สมัครรับจดหมายข่าวของเรา เพื่อรับข่าวสารล่าสุด

เราจะแจ้งให้คุณทราบเมื่อเราเผยแพร่บทความสรุปเพิ่มเติมเช่นนี้