企業應該了解什麼關於大型語言模型 (LLM)

從塑造故事到簡化複雜的文章，再到真正人性化的對話，大型語言模型 (LLM) 正在推動人工智慧的新時代。

在本文中，我們分享了作為人工智慧軟體開發公司長達十年的經驗，並深入了解法學碩士的世界，揭開他們的內部結構並探索他們如何重塑人工智慧的未來。

讓我們從基礎知識開始：什麼是大型語言模型？

大型語言模型是一種經過訓練可以辨識、總結、翻譯、預測和產生任何形式文字的演算法。

法學碩士與傳統語言模式有何不同？

大型語言模型屬於深度學習演算法（稱為變壓器神經網路）的範疇。 正是 Transformer 架構幫助超越了已經存在多年的傳統語言模型的限制。

傳統的語言模型以順序方式運行，一次處理一個單字（或字元），並在整個輸入文字被消耗後提供輸出。 雖然功能相當強大，但這些模型有一個顯著的缺陷：它們過去常常在到達結尾時「忘記」序列的開頭。

這一切在 2014 年發生了變化，當時注意力機制首次被引入，後來被Google推廣。 注意力機制實現了順序處理的範式轉變，讓變壓器模型同時感知整個序列。

這徹底改變了機器對上下文的理解。 透過立即包含整個輸入，變壓器模型能夠理解文本中單字之間的細微差別和複雜關係。

法學碩士的幕後工作是怎麼樣的？

大型語言模型從數據中學習。

用於培訓法學碩士的資料集非常龐大。 例如，OpenAI 著名且深受喜愛的 GPT4 被認為已經接受了大約 13 兆個代幣的訓練（想想：模型可以處理的文本的基本單位。）

該模型逐漸學習單字、單字背後的概念以及它們之間的關係。 一旦模型學到了足夠的知識，它就可以將其「知識」轉移到解決更複雜的問題，例如預測和生成文本。

這要歸功於由編碼器和解碼器組成的雙組件變壓器架構：

在圖中，「右移」意味著在輸出序列中產生每個標記的過程中，模型將先前產生的標記（「位於」左側）視為上下文。 因此，模型「回顧」它已經產生的標記以確定序列中的下一個標記。 圖片來源：ITRex

一旦輸入文字被輸入到模型中，它就會被轉換為標記，標記可以是單字的一部分、整個單字、句子的一部分或完整的句子。 然後將標記轉換為保留初始標記意義的向量空間表示。

編碼器建立這些表示，挑選出重要的細節並基於此創建上下文向量。 因此，上下文向量保存了整個輸入文字的本質。

基於初始輸出並依靠上下文向量，解碼器產生連貫的輸出，例如挑選出最合適的單字來完成句子。 透過重複這個過程，變壓器模型可以逐字產生整個段落。

由於這種廣泛的培訓過程，法學碩士不限於執行任何特定任務，並且可以服務多個用例。 這些類型的模型也稱為基礎模型。 但是，您可以透過向基礎模型提供要關注的少量資料來微調基礎模型以執行狹窄的任務。

大型語言模式如何應用於商業？

事實證明，大型語言模型是跨部門的寶貴資產。 這裡只是一些用例，讓您了解法學碩士的能力。

1. 聊天機器人和虛擬助理

法學碩士正在推動客戶服務和參與度的發展。 由法學碩士支援的聊天機器人和虛擬助理可以處理複雜的查詢，提供個人化的建議，並進行類似人類的對話，從而增強使用者體驗和營運效率。

像 Essent 這樣的能源公司需要應對不斷湧入的客戶服務需求。 Essen nt 首席對話人工智慧專案經理 Jeroen Roes 表示，該公司幾十年來一直依賴電話作為其主要客戶服務工具。 然而，面對日益激烈的競爭和客戶服務請求的激增，Essent 意識到需要重塑其營運以保持競爭優勢。

該公司看到了基於法學碩士的聊天機器人的機會。 透過利用這項創新技術，Essent 成功滿足了不斷增長的客戶服務需求。

2. 情緒分析、市場研究與趨勢預測

企業正在利用法學碩士進行情緒分析，以衡量公眾輿論、追蹤品牌認知並預測市場趨勢。 透過分析大量資料集，法學碩士可以幫助企業做出明智的決策、優化行銷策略並在競爭中保持領先地位。

例如，社群媒體管理和客戶參與平台 Sprinklr 利用大型語言模式進行情緒分析。 這有助於企業在社群媒體上監控和參與與其品牌或產品相關的討論。 Sprinklr 的平台分析社交媒體數據以識別情緒模式並提供有關客戶行為和偏好的寶貴見解。

3. 內容生成

法學碩士正在改變舊的內容寫作方法。 他們可以產生高品質的文章、報告和產品描述。 法學碩士產生的內容可以進行定制，以適應特定的品牌聲音，確保一致性和真實性。 以下是一些用於跨行業內容生成的值得注意的法學碩士：

• GPT-3、4：這些模型在類人對話生成、文案寫作、翻譯和許多其他語言相關任務中表現出色
• LaMDA：Google 的 LaMDA 專為參與對話和文本生成而設計，在人類互動中提供有價值的應用程式
• Megatron-Turing NLG：Megatron-Turing NLG 是一種多功能語言模型，可用於各種基於文字的任務，尤其以其對多種語言的強大支援而聞名
• DALL-E、Stable Diffusion、MidJourney：這些模型是根據文字描述生成圖像的專家，為創意內容生成開闢了新的可能性

4. 個人化推薦

電子商務平台和串流媒體服務正在利用法學碩士向用戶提供個人化推薦。 這些模型分析使用者行為和偏好，以根據個人品味客製化內容、產品和服務，從而提高客戶滿意度和保留率。

例如，雜貨配送服務 Instacart 利用法學碩士來解決營養問題並提供個人化的產品推薦。

採用商業法學碩士：需要考慮的因素

將大型語言模型納入您的業務營運是一項策略性舉措，可以產生顯著的效益。 然而，深思熟慮、細緻地應對這一轉變至關重要。 在這裡，我們深入探討了您的企業在採用法學碩士時應考慮的基本因素。

1. 可用的基礎設施和資源

法學碩士需要強大的處理能力，因此需要強大的基礎設施。 在深入研究之前，請評估您目前的 IT 基礎設施，並確定它是否可以滿足法學碩士的大量運算需求，或者是否需要升級或擴展。

另外，請記住，法學碩士可能會佔用大量資源。 隨著您的業務成長以及對法學碩士的依賴增加，可擴展性變得至關重要。 確保您的基礎設施不僅適合當前需求，還能適應未來需求。 可擴展性可能涉及添加更強大的伺服器、利用基於雲端的解決方案或兩者的組合。

2. 選擇開源還是自訂

採用法學碩士有兩種常見方法：微調開源模型或訓練自訂模型。 您的選擇應符合您的業務目標。

GPT-3,5 等開源模型為試驗人工智慧驅動的應用程式提供了一個經濟高效的切入點。 它們經過了廣泛資料集的預先訓練，可以執行各種與語言相關的任務。 然而，它們可能無法滿足您的特定需求，這需要微調。

如果您需要競爭優勢和更大的靈活性，客製化模型是您的最佳選擇。 它們提供部署靈活性，可讓您根據您的特定要求和目標自訂模型的結構、配置和大小。 例如，如果您運行電子商務平台，可以對自訂法學碩士進行培訓，以更好地理解特定於產品的查詢和使用者互動。

3. 權衡可用的專業知識和技能

成功的法學碩士部署依賴於熟練的團隊。 自然語言處理、機器學習和深度學習專家是至關重要的資產。 這些專業人員可以針對您的特定用例微調和優化法學碩士，確保它們有效地滿足您的業務目標。

如果您缺乏內部專業知識，請考慮與產生人工智慧服務提供者合作。 他們專注於制定人工智慧解決方案，可以提供必要的技能和指導。

4. 確保考慮資料治理和合規性要求

醫療保健、金融和其他受監管行業的企業遵守嚴格的資料隱私法規。 因此，在實施LLM時，必須注意資料治理和合規性。

建立強大的資料治理政策和合規措施，以保護使用者資料並維持信任。 加密、存取控制和稽核追蹤是資料保護的重要組成部分。 確保您的法學碩士也遵守行業特定法規，例如醫療保健領域的 HIPAA。

與法學碩士相關的挑戰和風險

雖然法學碩士提供了卓越的能力，但它們也提出了企業必須意識到的挑戰。 在這裡，我們著眼於這些挑戰並提供解決方案以確保成功實施法學碩士：

挑戰 1. 訓練資料的偏差

法學碩士從大量資料集中學習，但這些資料集可能包含原始來源中存在的偏差。 因此，法學碩士產生的內容可能會無意中延續或放大這種偏見。

緩解措施：定期審核和微調法學碩士，以識別和消除偏見。 在模型訓練期間實施偏差檢測演算法和指南，以減少輸出中的偏差。 此外，請考慮使訓練資料集多樣化，以盡量減少固有偏差。

挑戰 2. 資料隱私與安全問題

法學碩士通常處理敏感的客戶資料或專有資訊。 安全措施不足可能會導致資料外洩。

緩解措施：實施嚴格的數據安全措施，包括敏感數據加密、存取控制以限制僅授權人員存取數據，以及遵守相關數據保護法規（例如 GDPR、HIPAA）。 定期更新安全協議，以領先新出現的威脅。

挑戰 3. 學習曲線與員工阻力

習慣傳統工作流程的員工可能會抵制法學碩士的整合，將其視為對其角色的破壞者或威脅。

緩解措施：投資全面的培訓計劃來提高員工的技能並使他們熟悉法學碩士技術。 實施變革管理策略，讓員工參與過渡過程，並強調法學碩士在提高效率和生產力方面的好處。

挑戰 4. 過度依賴的風險

嚴重依賴法學碩士，尤其是在產生商業溝通訊息時，可能會削弱品牌的真實性和創造力。

緩解措施：在自動化和人類創造力之間取得平衡。 使用法學碩士作為工具來幫助和增強人類創造力，而不是取代它。 不斷審查和編輯法學碩士產生的內容，使其與您品牌的獨特聲音和價值觀保持一致。

把它們加起來

大型語言模型是強大的工具，有望推動創新、增強客戶體驗和優化營運。 了解法學碩士的複雜性及其採用的考慮因素對於尋求競爭優勢的企業至關重要。

如果您正在考慮踏上法學碩士之旅並探索其提供的無限可能性，我們隨時為您提供協助！ 請聯絡 ITRex，我們將回答任何未解答的問題，並協助您擁抱法學碩士的未來。

最初於 2023 年 9 月 26 日發佈於https://itrexgroup.com 。