Раскрытие коммерческого потенциала больших языковых моделей: три стратегических подхода
Большие языковые модели (LLM) быстро становятся фактором, определяющим правила игры в различных отраслях, предоставляя предприятиям беспрецедентные возможности для оптимизации операций, повышения эффективности и стимулирования инноваций. Мощные платформы LLM, от GPT-4 от OpenAI до Llama от Meta и Claude от Anthropic, меняют то, как мы взаимодействуем с технологиями. Однако, чтобы в полной мере использовать возможности этих моделей, предприятия должны разработать хорошо продуманные стратегии для плавной интеграции LLM в свои рабочие процессы.
Рама Рамакришнан, профессор практики в Школе менеджмента Слоуна при Массачусетском технологическом институте, считает, что LLM — это преобразующая технология, позволяющая предприятиям создавать приложения с беспрецедентной скоростью. На недавнем вебинаре Рамакришнан обрисовал три различных подхода, которые предприятия могут использовать для уже готовых LLM для решения различных задач и бизнес-кейсов: подсказки, генерация с расширенным поиском (RAG) и тонкая настройка инструкций.
1. Подсказки: раскрытие потенциала LLM
Подсказки — это самая прямая и доступная форма использования LLM, которая предполагает простую постановку вопросов или инструкций модели и получение сгенерированных ответов. Этот метод особенно хорошо подходит для задач, которые можно успешно выполнить с использованием здравого смысла и повседневных знаний, без необходимости дополнительного специального обучения или опыта в предметной области.
Рамакришнан подчеркивает, что подсказки особенно эффективны для определенных типов задач классификации. Например, компания электронной коммерции может использовать LLM для анализа отзывов клиентов о продуктах, опубликованных на ее веб-сайте. Предоставляя отзывы LLM и предлагая ей выявить потенциальные недостатки или нежелательные функции, компания может получить ценную информацию для принятия решений о разработке продуктов и повышения удовлетворенности клиентов. Этот процесс устраняет необходимость в ручной маркировке и классификации отзывов, экономя время и ресурсы.
В сфере недвижимости подсказки можно использовать для автоматического создания описаний недвижимости. Агенты по недвижимости могут предоставлять LLM ключевые характеристики и выдающиеся особенности и за считанные секунды генерировать убедительные описания, привлекающие потенциальных покупателей или арендаторов. Это позволяет агентам сосредоточиться на построении отношений с клиентами и заключении сделок, а не тратить значительное время на письмо.
В финансовой индустрии подсказки можно использовать для анализа рыночных тенденций и создания инвестиционных отчетов. Финансовые аналитики могут вводить соответствующие данные и рыночную информацию в LLM и предлагать ей выявлять закономерности, делать прогнозы и создавать аналитические отчеты. Это помогает аналитикам принимать более обоснованные решения и быть в курсе последних событий на рынке.
Хотя подсказки — это мощная техника, предприятия должны осознавать ее ограничения. Когда задача требует узкоспециализированных знаний или актуальной информации, подсказок может быть недостаточно для предоставления точных и релевантных результатов. В этих случаях можно использовать более продвинутые техники, такие как RAG и тонкая настройка инструкций.
2. Генерация с расширенным поиском (RAG): Расширение возможностей LLM с помощью релевантных данных
Генерация с расширенным поиском (RAG) — это более продвинутая техника, которая предполагает предоставление LLM четкой инструкции или вопроса, а также релевантных данных или дополнительной информации. Этот метод особенно полезен для задач, требующих от LLM доступа к актуальной информации или собственным знаниям.
Например, розничный торговец может использовать RAG для создания чат-бота обслуживания клиентов, который может точно отвечать на вопросы о политике возврата продукта. Обучая чат-бота с использованием документов политики возврата компании, розничный торговец может гарантировать, что клиенты получают точную и актуальную информацию, что повышает удовлетворенность клиентов и снижает затраты на поддержку.
Суть RAG заключается в ее способности использовать традиционные корпоративные поисковые системы или методы поиска информации для поиска релевантного контента в больших объемах документов. Это позволяет предприятиям использовать огромные внутренние базы знаний и предоставлять LLM контекст, необходимый для выполнения задач.
Поставщики медицинских услуг могут использовать RAG для помощи врачам в принятии решений о диагностике и лечении. Предоставляя LLM историю болезни пациента, результаты обследований и статьи медицинских исследований, врачи могут получить ценную информацию, которая поможет им определить наиболее подходящие варианты лечения. Это может улучшить результаты лечения пациентов и снизить количество медицинских ошибок.
Юридические фирмы могут использовать RAG для помощи юристам в проведении исследований и составлении справок. Предоставляя LLM соответствующее прецедентное право, уставы и юридические статьи, юристы могут быстро найти информацию, необходимую для обоснования своих исков. Это экономит время и силы юристов и позволяет им сосредоточиться на других важных аспектах дела.
Чтобы в полной мере использовать преимущества подсказок и RAG, предприятия должны помочь своим сотрудникам развить навыки проектирования подсказок. Одним из эффективных подходов является подсказка «цепочка мыслей», когда пользователь указывает LLM «думать шаг за шагом». Этот метод часто дает более точные результаты, поскольку побуждает LLM разбивать сложные задачи и рассуждать в организованном порядке.
Рамакришнан подчеркивает, что при проектировании подсказок необходимо проявлять осторожность, чтобы убедиться, что ответы, предоставленные LLM, действительно являются тем, что нам нужно. Тщательно составляя подсказки и предоставляя соответствующий контекст, предприятия могут максимизировать точность и релевантность результатов, предоставляемых LLM.
3. Тонкая настройка инструкций: Настройка LLM для удовлетворения конкретных потребностей
Тонкая настройка инструкций — это более продвинутая техника, которая предполагает дальнейшее обучение LLM с использованием примеров вопросов и ответов, специфичных для приложения. Этот метод особенно полезен для задач, связанных с предметно-ориентированной терминологией и знаниями, или для задач, которые трудно легко описать, например, при анализе медицинских записей или юридических документов.
В отличие от подсказок и RAG, тонкая настройка инструкций предполагает внесение изменений в саму модель. Обучая LLM с использованием данных, специфичных для приложения, предприятия могут повысить ее точность и производительность в определенной области.
Например, организации, пытающейся создать чат-бота, который будет помогать в медицинской диагностике, необходимо будет составить сотни примеров вопросов и ответов и предоставить их LLM. Запросы, содержащие подробную информацию о случаях пациентов, будут сопоставлены с обоснованными с медицинской точки зрения ответами, включая подробную информацию о потенциальных диагнозах. Эта информация позволит дополнительно обучить LLM и повысить вероятность того, что она предоставит точные ответы на медицинские вопросы.
Финансовые учреждения могут использовать тонкую настройку инструкций для повышения точности своих систем обнаружения мошенничества. Обучая LLM с использованием исторических данных о мошеннических и немошеннических транзакциях, учреждения могут повысить свою способность выявлять мошеннические действия. Это помогает учреждениям сократить финансовые потери и защитить своих клиентов от мошенничества.
Производственные компании могут использовать тонкую настройку инструкций для оптимизации своих производственных процессов. Обучая LLM с использованием данных о производственном процессе, компании могут выявлять неэффективность и повышать общую эффективность. Это помогает компаниям снижать затраты и повышать производительность.
Хотя тонкая настройка инструкций — это мощная техника, она также может отнимать много времени. Чтобы создать данные, необходимые для обучения модели, некоторые компании могут предпочесть использовать LLM для создания самих данных. Этот процесс называется генерацией синтетических данных и может быть эффективным для снижения затрат и усилий, связанных с тонкой настройкой инструкций.
Поиск правильного подхода к LLM
По мере того, как организации глубже изучают LLM и приложения генеративного ИИ, им не нужно выбирать между этими подходами, а следует принимать их в различных комбинациях в зависимости от варианта использования.
Рамакришнан считает, что «подсказки — самые простые с точки зрения объема работы, за ними следуют RAG и, наконец, тонкая настройка инструкций. Чем больше работы вложено, тем больше отдача».
Тщательно оценивая свои потребности и выбирая наиболее подходящий метод LLM или комбинацию методов, предприятия могут раскрыть весь потенциал этих мощных технологий и стимулировать инновации, повышать эффективность и улучшать процесс принятия решений. По мере дальнейшего развития LLM предприятия должны быть в курсе последних разработок и экспериментировать с новыми техниками, чтобы в полной мере использовать преимущества этих революционных технологий.