Odblokowanie Potencjału Biznesowego Dużych Modeli Językowych: Trzy Strategiczne Podejścia
Duże modele językowe (LLM) szybko stają się przełomem w różnych branżach, oferując firmom bezprecedensowe możliwości usprawnienia operacji, zwiększenia efektywności i napędzania innowacji. Od GPT-4 od OpenAI po Llama od Meta i Claude od Anthropic, potężne platformy LLM zmieniają sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią. Aby jednak w pełni wykorzystać moc tych modeli, firmy muszą opracować przemyślane strategie, które płynnie integrują LLM w ich procesy pracy.
Rama Ramakrishnan, profesor praktyki w MIT Sloan School of Management, uważa, że LLM to transformacyjna technologia, dzięki której firmy mogą budować aplikacje w niespotykanym dotąd tempie. Podczas niedawnego webinarium Ramakrishnan przedstawił trzy odrębne podejścia, dzięki którym firmy mogą wykorzystać te gotowe LLM do obsługi różnych zadań i zastosowań biznesowych: podpowiedzi (prompting), generowanie rozszerzone wyszukiwaniem (RAG) i dostrajanie instrukcji (instruction fine-tuning).
1. Podpowiedzi: Uwolnienie Mocy LLM
Podpowiedzi to najbardziej bezpośrednia i dostępna forma wykorzystania LLM. Polega na prostym zadawaniu modelowi pytań lub wydawaniu instrukcji i otrzymywaniu wygenerowanej odpowiedzi. Podejście to jest szczególnie dobrze dostosowane do zadań, które można pomyślnie wykonać, korzystając z powszechnej wiedzy i doświadczenia, bez konieczności dodatkowego specjalistycznego szkolenia lub wiedzy branżowej.
Ramakrishnan podkreśla, że podpowiedzi są szczególnie skuteczne w przypadku niektórych typów zadań klasyfikacyjnych. Na przykład firma e-commerce może wykorzystać LLM do analizy recenzji produktów publikowanych na jej stronie internetowej. Dostarczając recenzje LLM i prosząc go o zidentyfikowanie potencjalnych wad lub niepożądanych funkcji, firma może uzyskać cenne informacje, które posłużą do podejmowania decyzji dotyczących rozwoju produktu i poprawy satysfakcji klienta. Proces ten eliminuje potrzebę ręcznego oznaczania i kategoryzowania recenzji, oszczędzając w ten sposób czas i zasoby.
W sektorze nieruchomości podpowiedzi mogą być używane do automatycznego generowania opisów nieruchomości. Agenci nieruchomości mogą przekazywać LLM kluczowe cechy i wyróżniające elementy, a w ciągu kilku sekund wygenerują one przekonujące, sugestywne opisy, które przyciągną potencjalnych kupców lub najemców. Pozwala to agentom skoncentrować się na budowaniu relacji z klientami i finalizowaniu transakcji, zamiast spędzać dużo czasu na pisaniu.
W branży finansowej podpowiedzi można używać do analizy trendów rynkowych i generowania raportów inwestycyjnych. Analitycy finansowi mogą wprowadzać do LLM odpowiednie dane i informacje rynkowe, prosząc go o zidentyfikowanie wzorców, dokonywanie prognoz i generowanie wnikliwych raportów. Pomaga to analitykom podejmować bardziej świadome decyzje i być na bieżąco z najnowszymi wydarzeniami na rynku.
Chociaż podpowiedzi to potężna technika, firmy muszą być świadome jej ograniczeń. Podpowiedzi mogą nie wystarczyć do zapewnienia dokładnych i trafnych wyników, gdy zadanie wymaga wysoce specjalistycznej wiedzy lub aktualnych informacji. W takich przypadkach można użyć bardziej zaawansowanych technik, takich jak RAG i dostrajanie instrukcji.
2. Generowanie Rozszerzone Wyszukiwaniem (RAG): Wzbogacanie LLM o trafne dane
Generowanie rozszerzone wyszukiwaniem (RAG) to bardziej zaawansowana technika, która polega na dostarczaniu LLM jasnych instrukcji lub pytań, a także powiązanych danych lub dodatkowych informacji. Podejście to jest szczególnie dobrze dostosowane do zadań, które wymagają od LLM dostępu do aktualnych informacji lub wiedzy zastrzeżonej.
Na przykład sprzedawca detaliczny może użyć RAG do zbudowania czatu obsługi klienta, który jest w stanie dokładnie odpowiadać na pytania dotyczące zasad zwrotu produktów. Szkoląc czatbota za pomocą firmowej dokumentacji dotyczącej zasad zwrotu, sprzedawca detaliczny może zapewnić, że klienci otrzymają dokładne i aktualne informacje, poprawiając w ten sposób zadowolenie klientów i obniżając koszty wsparcia.
Sercem RAG jest jego zdolność do wykorzystywania tradycyjnych korporacyjnych wyszukiwarek lub technik wyszukiwania informacji w celu znalezienia odpowiednich treści z dużej liczby dokumentów. Pozwala to firmom wykorzystać ogromne wewnętrzne bazy wiedzy i zapewnić LLM kontekst potrzebny do wykonania zadania.
Opiekunowie zdrowotni mogą używać RAG do wspomagania lekarzy w podejmowaniu decyzji dotyczących diagnozy i leczenia. Dostarczając LLM historię choroby pacjenta, wyniki badań i artykuły z badań medycznych, lekarze mogą uzyskać cenne informacje, które mogą pomóc im w ustaleniu najbardziej odpowiedniego planu leczenia. Może to poprawić wyniki leczenia pacjentów i ograniczyć błędy medyczne.
Firmy prawnicze mogą używać RAG do wspomagania prawników w prowadzeniu badań i pisaniu pism procesowych. Dostarczając LLM odpowiednie orzecznictwo, ustawodawstwo i artykuły prawne, prawnicy mogą szybko znaleźć informacje potrzebne do poparcia ich argumentów. Może to zaoszczędzić prawnikom czas i wysiłek, a także pozwolić im skoncentrować się na innych ważnych aspektach sprawy.
Aby w pełni wykorzystać podpowiedzi i RAG, firmy muszą pomóc swoim pracownikom w rozwijaniu umiejętności inżynierii podpowiedzi. Skutecznym podejściem jest podpowiedź „łańcucha myśli”, w której użytkownicy instruują LLM, aby „myślał krok po kroku”. To podejście często generuje dokładniejsze wyniki, ponieważ zachęca LLM do rozbijania złożonych zadań i rozumowania w uporządkowany sposób.
Ramakrishnan podkreśla, że w inżynierii podpowiedzi należy zachować ostrożność, aby upewnić się, że odpowiedzi udzielane przez LLM są rzeczywiście tym, czego potrzebujemy. Starannie przygotowując podpowiedzi i zapewniając odpowiedni kontekst, firmy mogą zmaksymalizować dokładność i trafność wyników dostarczanych przez LLM.
3. Dostrajanie Instrukcji: Dostosowywanie LLM do konkretnych potrzeb
Dostrajanie instrukcji to bardziej zaawansowana technika, która polega na dalszym szkoleniu LLM za pomocą przykładów pytań i odpowiedzi specyficznych dla aplikacji. Podejście to jest szczególnie dobrze dostosowane do zadań, które obejmują terminologię i wiedzę specyficzną dla danej dziedziny lub zadań, które trudno opisać w prosty sposób, takich jak analiza dokumentacji medycznej lub dokumentów prawnych.
W przeciwieństwie do podpowiedzi i RAG, dostrajanie instrukcji obejmuje modyfikację samego modelu. Szkoląc LLM za pomocą danych specyficznych dla aplikacji, firmy mogą poprawić jego dokładność i wydajność w określonej dziedzinie.
Na przykład organizacja, która próbuje zbudować czatbota wspomagającego diagnozę medyczną, będzie musiała zebrać setki przykładów pytań i odpowiedzi i dostarczyć je LLM. Zapytania zawierające szczegółowe informacje o przypadkach pacjentów zostaną powiązane z medycznie uzasadnionymi odpowiedziami, które obejmują szczegółowe informacje o możliwych diagnozach. Informacje te posłużą do dalszego szkolenia LLM i zwiększenia prawdopodobieństwa, że udzieli on dokładnych odpowiedzi na pytania medyczne.
Instytucje finansowe mogą używać dostrajania instrukcji, aby poprawić dokładność swoich systemów wykrywania oszustw. Szkoląc LLM za pomocą danych historycznych dotyczących transakcji oszukańczych i transakcji nieoszukańczych, instytucje mogą poprawić swoją zdolność do identyfikowania działań o charakterze oszukańczym. Pomaga to instytucjom zmniejszyć straty finansowe i chronić swoich klientów przed oszustwami.
Firmy produkcyjne mogą używać dostrajania instrukcji do optymalizacji swoich procesów produkcyjnych. Szkoląc LLM za pomocą danych dotyczących procesu produkcyjnego, firmy mogą identyfikować nieefektywności i poprawiać ogólną wydajność. Pomaga to firmom obniżać koszty i zwiększać produktywność.
Chociaż dostrajanie instrukcji jest potężną techniką, może być również czasochłonne. Aby utworzyć dane potrzebne do szkolenia model