Model bahasa besar (LLM) dengan pesat menjadi pengubah permainan dalam pelbagai industri, memberikan perniagaan peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk menyelaraskan operasi, meningkatkan kecekapan, dan mendorong inovasi. Dari GPT-4 OpenAI hingga platform LLM yang hebat seperti Llama Meta dan Claude Anthropic, LLM mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi. Walau bagaimanapun, untuk memanfaatkan sepenuhnya kekuatan model ini, perniagaan mesti mengembangkan strategi yang teliti untuk mengintegrasikan LLM ke dalam aliran kerja mereka dengan lancar.
Rama Ramakrishnan, Profesor Amalan di Sekolah Pengurusan Sloan MIT, percaya bahawa LLM ialah teknologi transformasi yang membolehkan perusahaan membina aplikasi pada kelajuan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dalam webinar baru-baru ini, Ramakrishnan menggariskan tiga pendekatan berbeza yang boleh digunakan oleh perniagaan untuk memanfaatkan LLM sedia ada ini untuk menangani pelbagai tugas dan kes penggunaan perniagaan: gesaan (prompting), penjanaan dipertingkat pengambilan (RAG) dan penalaan halus arahan (instruction fine-tuning).
1. Gesaan: Melepaskan Kuasa LLM
Gesaan ialah bentuk pemanfaatan LLM yang paling langsung dan mudah diakses, yang melibatkan hanya mengemukakan soalan atau arahan kepada model dan menerima respons yang dijana. Kaedah ini amat sesuai untuk tugas yang boleh diselesaikan dengan jayanya menggunakan akal dan pengetahuan harian, tanpa memerlukan latihan khusus tambahan atau kepakaran domain.
Ramakrishnan menekankan bahawa gesaan amat berkesan untuk jenis tugas pengelasan tertentu. Sebagai contoh, syarikat e-dagang boleh menggunakan LLM untuk menganalisis ulasan pelanggan tentang produk yang disiarkan di tapak web mereka. Dengan menyediakan ulasan kepada LLM dan menggesanya untuk mengenal pasti potensi kecacatan atau ciri yang tidak popular, syarikat boleh memperoleh pandangan berharga untuk memaklumkan keputusan pembangunan produk dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Proses ini menghapuskan keperluan untuk menandakan dan mengelaskan ulasan secara manual, menjimatkan masa dan sumber.
Dalam bidang hartanah, gesaan boleh digunakan untuk menjana perihalan hartanah secara automatik. Ejen hartanah boleh memberikan ciri utama dan ciri tersendiri kepada LLM dan menjana perihalan yang menarik dan meyakinkan dalam beberapa saat untuk menarik bakal pembeli atau penyewa. Ini membolehkan ejen menumpukan pada membina hubungan dengan pelanggan dan memuktamadkan urus niaga, bukannya menghabiskan masa yang banyak untuk menulis.
Dalam industri kewangan, gesaan boleh digunakan untuk menganalisis aliran pasaran dan menjana laporan pelaburan. Penganalisis kewangan boleh memasukkan data dan maklumat pasaran yang berkaitan ke dalam LLM dan menggesanya untuk mengenal pasti corak, membuat ramalan dan menjana laporan yang berwawasan. Ini membantu penganalisis membuat keputusan yang lebih termaklum dan sentiasa mengikuti perkembangan pasaran terkini.
Walaupun gesaan ialah teknik yang berkuasa, perniagaan mesti memahami hadnya. Apabila tugas memerlukan pengetahuan yang sangat khusus atau maklumat semasa, gesaan mungkin tidak mencukupi untuk memberikan hasil yang tepat dan relevan. Dalam kes ini, teknik yang lebih maju, seperti RAG dan penalaan halus arahan, boleh digunakan.
2. Penjanaan Dipertingkat Pengambilan (RAG): Meningkatkan LLM dengan Data Berkaitan
Penjanaan DipertingkatPengambilan (RAG) ialah teknik yang lebih maju yang melibatkan menyediakan LLM dengan arahan atau soalan yang jelas, bersama-sama data atau maklumat tambahan yang berkaitan. Kaedah ini amat berguna untuk tugas yang memerlukan LLM untuk mengakses maklumat semasa atau pengetahuan proprietari.
Sebagai contoh, peruncit boleh menggunakan RAG untuk membina chatbot perkhidmatan pelanggan yang mampu menjawab soalan tentang dasar pemulangan produk dengan tepat. Dengan melatih chatbot menggunakan dokumen dasar pemulangan syarikat, peruncit boleh memastikan bahawa pelanggan menerima maklumat yang tepat dan terkini, meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangkan kos sokongan.
Inti RAG terletak pada keupayaannya untuk memanfaatkan enjin carian perusahaan tradisional atau teknik perolehan maklumat untuk mencari kandungan yang relevan daripada set dokumen yang banyak. Ini membolehkan perniagaan memanfaatkan sejumlah besar pangkalan pengetahuan dalaman mereka dan menyediakan LLM dengan konteks yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas.
Penyedia penjagaan kesihatan boleh menggunakan RAG untuk membantu doktor dalam membuat keputusan diagnosis dan rawatan. Dengan menyediakan LLM dengan sejarah perubatan pesakit, hasil ujian dan kertas penyelidikan perubatan, doktor boleh mendapatkan pandangan berharga untuk membantu mereka menentukan pilihan rawatan yang paling sesuai. Ini boleh meningkatkan hasil pesakit dan mengurangkan ralat perubatan.
Firma guaman boleh menggunakan RAG untuk membantu peguam menjalankan penyelidikan dan menulis taklimat. Dengan menyediakan LLM dengan undang-undang kes, statut dan artikel undang-undang yang berkaitan, peguam boleh mencari maklumat yang diperlukan dengan cepat untuk menyokong litigasi mereka. Ini boleh menjimatkan masa dan usaha peguam, dan membolehkan mereka menumpukan pada aspek penting lain dalam kes itu.
Untuk memanfaatkan sepenuhnya gesaan dan RAG, perniagaan mesti membantu pekerja mereka membangunkan kemahiran kejuruteraan gesaan. Salah satu pendekatan yang berkesan ialah gesaan "rantai pemikiran", di mana pengguna mengarahkan LLM untuk "berfikir langkah demi langkah". Kaedah ini selalunya memberikan hasil yang lebih tepat, kerana ia menggalakkan LLM untuk memecahkan tugas yang kompleks dan menaakul dengan cara yang teratur.
Ramakrishnan menekankan bahawa berhati-hati diperlukan dalam kejuruteraan gesaan untuk memastikan bahawa jawapan yang diberikan oleh LLM adalah betul-betul apa yang kita perlukan. Dengan membuat gesaan dengan teliti dan menyediakan konteks yang berkaitan, perniagaan boleh memaksimumkan ketepatan dan kerelevanan hasil yang diberikan oleh LLM.
3. Penalaan Halus Arahan: Menyesuaikan LLM untuk Memenuhi Keperluan Khusus
Penalaan halus arahan ialah teknik yang lebih maju yang melibatkan melatih LLM lebih lanjut menggunakan contoh Soal Jawab khusus aplikasi. Kaedah ini amat berguna untuk tugas yang melibatkan terminologi dan pengetahuan khusus domain atau tugas yang sukar untuk diterangkan dengan mudah, seperti menganalisis rekod perubatan atau dokumen undang-undang.
Tidak seperti gesaan dan RAG, penalaan halus arahan melibatkan pengubahsuaian model itu sendiri. Dengan melatih LLM menggunakan data khusus aplikasi, perniagaan boleh meningkatkan ketepatan dan prestasinya dalam domain tertentu.
Sebagai contoh, organisasi yang cuba membina chatbot yang membantu dalam diagnosis perubatan perlu menyusun beratus-ratus contoh Soal Jawab dan menyediakannya kepada LLM. Pertanyaan yang mengandungi butiran kes pesakit akan digandingkan dengan jawapan yang munasabah secara perubatan, termasuk butiran tentang kemungkinan diagnosis. Maklumat ini akan melatih LLM lebih lanjut dan meningkatkan kemungkinan ia memberikan jawapan yang tepat kepada soalan perubatan.
Institusi kewangan boleh menggunakan penalaan halus arahan untuk meningkatkan ketepatan sistem pengesanan penipuan mereka. Dengan melatih LLM menggunakan data sejarah urus niaga penipuan dan bukan penipuan, institusi boleh meningkatkan keupayaannya untuk mengenal pasti aktiviti penipuan. Ini membantu institusi mengurangkan kerugian kewangan dan melindungi pelanggan mereka daripada penipuan.
Syarikat pembuatan boleh menggunakan penalaan halus arahan untuk mengoptimumkan proses pengeluaran mereka. Dengan melatih LLM menggunakan data tentang proses pengeluaran, syarikat boleh mengenal pasti ketidakcekapan dan meningkatkan kecekapan keseluruhan. Ini membantu syarikat mengurangkan kos dan meningkatkan produktiviti.
Walaupun penalaan halus arahan ialah teknik yang berkuasa, ia juga boleh memakan masa. Untuk mencipta data yang diperlukan untuk melatih model, sesetengah syarikat mungkin memilih untuk menggunakan LLM untuk menjana data itu sendiri. Proses ini dipanggil penjanaan data sintetik dan boleh mengurangkan kos dan usaha yang berkaitan dengan penalaan halus arahan dengan berkesan.
Mencari Pendekatan yang Betul untuk LLM
Apabila organisasi menyelidiki lebih mendalam tentang LLM dan aplikasi AI generatif, mereka tidak perlu memilih antara kaedah ini, tetapi sebaliknya menggunakannya dalam pelbagai kombinasi bergantung pada kes penggunaan.
Ramakrishnan percaya bahawa "gesaan adalah yang paling mudah dari segi kerja, diikuti oleh RAG, diikuti oleh penalaan halus arahan. Lebih banyak usaha yang anda laburkan, lebih besar ganjarannya."
Dengan menilai keperluan mereka dengan teliti dan memilih pendekatan LLM yang paling sesuai atau gabungan pendekatan, perniagaan boleh membuka potensi penuh teknologi berkuasa ini dan memacu inovasi, meningkatkan kecekapan dan meningkatkan pembuatan keputusan. Apabila LLM terus berkembang, perniagaan mesti sentiasa mengikuti perkembangan terkini dan mencuba teknik baharu untuk memanfaatkan sepenuhnya faedah teknologi terobosan ini.