Големите езикови модели (LLM) бързо се превръщат в променящи правилата на играта в различни индустрии, предлагайки на бизнеса безпрецедентни възможности за рационализиране на операциите, повишаване на ефективността и насърчаване на иновациите. От GPT-4 на OpenAI до мощни LLM платформи като Llama на Meta и Claude на Anthropic, LLM променят начина, по който взаимодействаме с технологиите. За да използват пълноценно силата на тези модели обаче, фирмите трябва да разработят добре обмислени стратегии, за да интегрират безпроблемно LLM в своите работни процеси.
Рама Рамакришнан, професор по практика в Sloan School of Management към MIT, вярва, че LLM са трансформираща технология, която позволява на бизнеса да изгражда приложения с невиждана досега скорост. В наскоро проведен уебинар Рамакришнан очерта три различни подхода, които фирмите могат да използват за тези готови LLM за справяне с различни задачи и бизнес случаи на употреба: подкани, генериране, подсилено с извличане (RAG) и фина настройка на инструкции.
1. Подкани: Отключване на силата на LLM
Подканите са най-простата и достъпна форма на използване на LLM, която включва просто задаване на въпрос или инструкция на модела и получаване на генериран отговор. Този подход е особено подходящ за задачи, които могат успешно да бъдат завършени с помощта на здрав разум и ежедневни знания, без да са необходими допълнителни специализирани обучения или експертиза в дадена област.
Рамакришнан подчертава, че подканите са особено ефективни за определени видове задачи за класификация. Например компания за електронна търговия може да използва LLM, за да анализира отзивите на клиенти за продукти, публикувани на техния уебсайт. Като предостави на LLM коментари и го подкани да идентифицира потенциални недостатъци или нежелани функции, компанията може да получи ценна информация, която да й послужи за вземане на решения за разработване на продукти и подобряване на удовлетвореността на клиентите. Този процес елиминира необходимостта от ръчно етикетиране и категоризиране на коментари, спестявайки време и ресурси.
В сферата на недвижимите имоти подканите могат да се използват за автоматично генериране на описания на имоти. Агентите по недвижими имоти могат да предоставят на LLM ключови характеристики и забележителни характеристики и да генерират завладяващи и убедителни описания за секунди, за да привлекат потенциални купувачи или наематели. Това позволява на агентите да се съсредоточат върху изграждането на взаимоотношения с клиентите и сключването на сделки, а не да прекарват ценно време в писане.
Във финансовата индустрия подканите могат да се използват за анализиране на пазарните тенденции и генериране на инвестиционни отчети. Финансовите анализатори могат да подадат съответните данни и пазарна информация към LLM и да го подканят да идентифицира модели, да прави прогнози и да генерира проницателни отчети. Това може да помогне на анализаторите да вземат по-информирани решения и да бъдат в крак с най-новите пазарни развития.
Въпреки че подканите са мощна техника, фирмите трябва да са наясно с нейните ограничения. Когато задачата изисква високоспециализирани знания или актуална информация, подканите може да не са достатъчни за предоставяне на точни и релевантни резултати. В тези случаи могат да се използват по-усъвършенствани техники, като RAG и фина настройка на инструкции.
2. Генериране, Подсилено с извличане (RAG): Подобряване на LLM със съответните данни
Генериране, Подсилено с извличане (RAG) е по-усъвърствана техника, която включва предоставяне на LLM ясна инструкция или въпрос, заедно със съответни данни или допълнителна информация. Този подход е особено полезен за задачи, които изискват LLM да има достъп до актуална информация или собствени знания.
Например, търговец на дребно може да използва RAG, за да изгради чатбот за обслужване на клиенти, който да е в състояние да отговаря точно на въпроси, свързани с политиките за връщане на продукти. Обучавайки чатбота, използвайки документацията с политиките за връщане на компанията, търговецът на дребно може да гарантира, че клиентите получават точна и актуална информация, което подобрява удовлетвореността на клиентите и намалява разходите за поддръжка.
В основата на RAG е способността му да използва традиционни корпоративни търсачки или техники за извличане на информация, за да намери подходящо съдържание от голям набор от документи. Това позволява на бизнеса да се възползва от огромни вътрешни бази знания и да предостави на LLM контекста, необходим за изпълнение на задачата.
Доставчиците на здравни услуги могат да използват RAG, за да помогнат на лекарите да вземат решения за диагноза и лечение. Като предоставят на LLM медицинска история на пациент, резултати от тестове и изследователски статии, лекарите могат да получат ценна информация, която да им помогне да определят най-подходящия курс на лечение. Това може да подобри резултатите за пациентите и да намали медицинските грешки.
Юридическите кантори могат да използват RAG, за да помогнат на адвокатите да провеждат проучвания и да изготвят оправдателни бележки. Като предоставят на LLM съответното прецедентно право, разпоредби и правни статии, адвокатите могат бързо да намерят необходимата информация, за да подкрепят своите аргументи. Това може да спести на адвокатите време и усилия и да им позволи да се съсредоточат върху други важни аспекти от делото.
За да се възползват пълноценно от подканите и RAG, предприятията трябва да помогнат на служителите си да развият умения за инженеринг на подкани. Ефективен подход е подкана „мисловна верига“, при която потребителите инструктират LLM да „мисли стъпка по стъпка“. Този метод често води до по-точни резултати, тъй като насърчава LLM да разбие сложни задачи и да разсъждава по структуриран начин.
Рамакришнан подчертава, че е необходимо да се внимава при инженеринга на подкани, за да се гарантира, че отговорите, предоставени от LLM, наистина са това, което искаме. Чрез внимателно създаване на подкани и предоставяне на подходящ контекст, предприятията могат да увеличат максимално точността и уместността на резултатите, предоставени от LLM.
3. Фина настройка на инструкции: Персонализиране на LLM за специфични нужди
Фината настройка на инструкции е по-усъвърствана техника, която включва допълнително обучение на LLM с примери за въпроси и отговори, специфични за приложението. Този подход е особено полезен за задачи, включващи терминология и знания, специфични за конкретна област, или задачи, които е трудно да се опишат лесно, като например анализ на медицински досиета или правни документи.
За разлика от подканите и RAG, фина настройка на инструкции включва модифициране на самия модел. Като обучат LLM с данни, специфични за приложението, предприятията могат да подобрят неговата точност и производителност в рамките на определена област.
Например, една организация, която се опитва да създаде чатбот, който помага за медицинска диагноза, ще трябва да събере стотици примери за въпроси и отговори и да ги предостави на LLM. Запитвания, съдържащи подробности за случаи на пациенти, ще бъдат сдвоени с медицински обосновани отговори, включително подробности за възможни диагнози. Тази информация допълнително ще обучи LLM и ще подобри вероятността да даде точни отговори на медицински въпроси.
Финансовите институции могат да използват фина настройка на инструкции, за да подобрят точността на своите системи за откриване на измами. Като обучат LLM, използвайки исторически данни за измамни и неизмамни транзакции, институциите могат да подобрят способността си да идентифицират измамна дейност. Това помага на институциите да намалят финансовите загуби и да защитят своите клиенти от измами.
Производствените компании могат да използват фина настройка на инструкции, за да оптимизират своите производствени процеси. Като обучат LLM с данни за производствения процес, компаниите могат да идентифицират неефективности и да подобрят общата ефективност. Това помага на компаниите да намалят разходите и да подобрят производителността.
Въпреки че фина настройка на инструкции е мощна техника, тя може да отнеме много време. За да създадат данните, необходими за обучение на модела, някои компании може да изберат да използват LLM, за да генерират самите данни. Този процес е известен като генериране на синтетични данни и може ефективно да намали разходите и усилията, свързани с фината настройка на инструкции.
Намиране на правилния подход за LLM
Тъй като организациите копаят по-дълбоко в LLM и генеративните AI приложения, те не трябва да избират между тези подходи, а трябва да ги приемат в различни комбинации в зависимост от случая на употреба.
Рамакришнан вярва, че „подканването е най-лесното по отношение на усилието, следвано от RAG и след това фина настройка на инструкции. Колкото повече усилия полагате, толкова по-голяма е възвръщаемостта.“
Като внимателно оценят своите нужди и изберат най-подходящия подход за LLM или комбинация от подходи, предприятията могат да отключат пълния потенциал на тези мощни технологии и да насърчат иновациите, да подобрят ефективността и да подобрят вземането на решения. Тъй като LLM продължават да се развиват, предприятията трябва да бъдат в крак с най-новите разработки и да експериментират с нови техники, за да се възползват напълно от предимствата на тези революционни технологии.