大型語言模型（LLM）正在迅速成為各行各業的遊戲規則改變者，為企業提供了前所未有的機會來簡化運營、提高效率並推動創新。從 OpenAI 的 GPT-4 到 Meta 的 Llama 和 Anthropic 的 Claude 等強大的 LLM 平台正在改變我們與技術互動的方式。然而，要充分利用這些模型的力量，企業必須制定深思熟慮的戰略，將 LLM 無縫集成到其工作流程中。
麻省理工學院斯隆管理學院的實踐教授 Rama Ramakrishnan 認為，LLM 是企業可以以前所未有的速度構建應用程式的轉型技術。在最近的一次網路研討會上，Ramakrishnan 概述了三種不同的方法，企業可以利用這些現成的 LLM 來處理各種任務和業務用例：提示（Prompting）、檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）和指令微調（Instruction Fine-tuning）。
1. 提示：釋放 LLM 的力量
提示是最直接、最容易訪問的 LLM 利用形式，它涉及簡單地向模型提出問題或指令，並接收生成的響應。此方法特別適用於可以使用常識和日常知識成功完成的任務，而無需額外的專業培訓或領域專業知識。
Ramakrishnan 強調，提示對於某些類型的分類任務特別有效。例如，一家電子商務公司可以利用 LLM 來分析客戶對其網站上發布的產品評論。通過將評論提供給 LLM 並提示其識別潛在的缺陷或不受歡迎的功能，公司可以獲得有價值的見解，以告知產品開發決策和改善客戶滿意度。此過程消除了手動標記和分類評論的需要，從而節省了時間和資源。
在房地產領域，提示可用於自動生成物業描述。房地產經紀人可以向 LLM 提供關鍵特性和突出特徵，並在幾秒鐘內生成引人注目的、有說服力的描述，以吸引潛在買家或租戶。這使代理商能夠專注於與客戶建立關係和完成交易，而不是花費大量時間進行寫作。
在金融行業，提示可用於分析市場趨勢和生成投資報告。金融分析師可以向 LLM 輸入相關數據和市場信息，並提示其識別模式、做出預測並生成有洞察力的報告。這有助於分析師做出更明智的決策，並及時了解最新的市場發展。
儘管提示是一種強大的技術，但企業必須了解其局限性。當任務需要高度專業化的知識或當前信息時，提示可能不足以提供準確和相關的結果。在這種情況下，可以使用更高級的技術，例如 RAG 和指令微調。
2. 檢索增強生成 (RAG)：使用相關數據增強 LLM
檢索增強生成 (RAG) 是一種更高級的技術，它涉及向 LLM 提供一個清晰的指令或問題，以及相關的數據或額外的信息。這種方法對於需要 LLM 訪問當前信息或專有知識的任務特別有用。
例如，零售商可以使用 RAG 來構建客戶服務聊天機器人，該聊天機器人能夠準確回答有關產品退貨政策的問題。通過使用公司退貨政策文檔訓練聊天機器人，零售商可以確保客戶收到準確和最新的信息，從而改善客戶滿意度並降低支持成本。
RAG 的核心在於它能夠利用傳統企業搜索引擎或信息檢索技術從大量文檔中找到相關內容。這使得企業能夠利用大量的內部知識庫，並為 LLM 提供完成任務所需的上下文。
醫療保健提供商可以使用 RAG 來幫助醫生做出診斷和治療決策。通過為 LLM 提供患者病史、檢查結果和醫學研究論文，醫生可以獲得有價值的見解，從而幫助他們確定最合適的治療方案。這可以改善患者的治療效果並減少醫療誤差。
法律公司可以使用 RAG 來幫助律師進行研究和撰寫簡報。通過為 LLM 提供相關案例法、法規和法律文章，律師可以快速找到支持其訴訟的必要信息。這可以節省律師的時間和精力，並讓他們能夠專注於案件的其他重要方面。
為了充分利用提示和 RAG，企業必須幫助其員工培養提示工程技能。一種有效的方法是「思維鏈（Chain-of-thought）」提示，其中用戶指示 LLM「逐步思考」。這種方法通常會產生更準確的結果，因為它可以鼓勵 LLM 分解複雜的任務並以有條理的方式進行推理。
Ramakrishnan 強調，在提示工程中需要謹慎，以確保 LLM 提供的答案確實是我們所需要的。通過仔細製作提示並提供相關的上下文，企業可以最大限度地提高 LLM 提供的結果的準確性和相關性。
3. 指令微調：定制 LLM 以滿足特定需求
指令微調是一種更高級的技術，它涉及使用特定於應用程式的問答示例進一步訓練 LLM。這種方法對於涉及特定領域的術語和知識或難以輕鬆描述的任務特別有用，例如分析醫療記錄或法律文件。
與提示和 RAG 不同，指令微調涉及修改模型本身。通過使用應用程式特定的數據訓練 LLM，企業可以提高其在特定領域的準確性和性能。
例如，一家試圖構建有助於醫療診斷的聊天機器人的組織將需要編譯數百個問答示例，並將其提供給 LLM。包含患者病例詳細信息的查詢將與醫學上合理的答案配對，其中包括有關可能診斷的詳細信息。此信息將進一步訓練 LLM，並提高其對醫療問題提供準確回答的可能性。
金融機構可以使用指令微調來提高其欺詐檢測系統的準確性。通過使用欺詐交易和非欺詐交易的歷史數據訓練 LLM，機構可以提高其識別欺詐活動的能力。這有助於機構減少金融損失並保護其客戶免受欺詐。
製造公司可以使用指令微調來優化其生產流程。通過使用有關生產過程的數據訓練 LLM，公司可以識別低效率並提高整體效率。這有助於公司降低成本並提高生產力。
雖然指令微調是一種強大的技術，但它也可能很耗時。為了創建訓練模型所需的數據，一些公司可能會選擇使用 LLM 來生成數據本身。此過程稱為合成數據生成（Synthetic Data Generation），並且可以有效降低與指令微調相關的成本和工作量。
找到 LLM 的正確方法
隨著組織更深入地研究 LLM 和生成式 AI 應用程式，他們不必在這些方法之間進行選擇，而應根據用例以各種方式組合採用它們。
Ramakrishnan 認為，「提示在工作量方面最容易，其次是 RAG，然後是指令微調。投入的工作量越多，回報也越大。」
通過仔細評估其需求並選擇最合適的 LLM 方法或方法的組合，企業可以釋放這些強大技術的全部潛力並推動創新，提高效率和改進決策制定。隨著 LLM 的不斷發展，企業必須及時了解最新的發展情況，並嘗試新的技術，以充分利用這些突破性技術的優勢。