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大模型應用設計與實現指南,你學會了嗎?

開發(fā) 架構
目前整個經濟環(huán)境都很差,大模型應用首先要考慮的還是盈利問題,如果一開始就不能產生營收,那么以后也很難有。無論是老樹開新花,還是做小眾、小工具的產品,在開發(fā)大模型應用之前,就應該考慮清楚盈利模式。

1. 直接使用大模型面臨的問題

  • 輸出不穩(wěn)定性

生成式 AI 的特點之一,輸出結果的多樣性。同樣一個問題,問大模型多次,可能會得到不同的答案。

這種輸出的不確定性,在對話、創(chuàng)作場景下,會給用戶帶來驚喜。但在確定性要求比較高的場景下,大模型進入不了采納階段。

  • 數據新鮮度不夠

訓練大模型是一個花錢費時的過程。訓練的數據集,不能及時被更新,使用截止一兩年前的數據來訓練大模型十分常見。

這種數據即時性的缺失,會讓大模型的輸出價值大打折扣,讓大模型的應用范圍受到限制。

  • 僅面向人類,脫離物理世界

如果把大模型比作人的大腦,Chat 的這種打開方式就是給人安裝上了耳朵和嘴巴。大模型根據聽到的話,給出相應的回答。無論是單模態(tài)還是多模態(tài),大模型都只是在針對輸入響應輸出,不會有其他形式的動作。

這種面向人類定制的使用方式,讓大模型無法感知人類所處的物理世界,也無法真正幫人類完成現實生活中的那些重復、枯燥、繁瑣、危險的工作。

2. Agent = Sensor + Action

圖片圖片

如上圖,從一個交互流程來分析大模型應用具備的特征。下面我們會圍繞著這張圖描繪大模型應用的設計與實現。

提到 Agent 時,我們很容易聯想到 LLM Agent 智能體,但 LLM Agent 太過強調 Auto 能力,也就是要連續(xù)運轉、自動處理。這種形態(tài)非常好。形如 open-interpreter,在本地運行之后,能夠自動根據輸入制定計劃,然后執(zhí)行,自動處理異常,直至完成任務,等待下一次交互。open-interpreter 更像是一個應用,包含完整的設計和實現,不是僅僅是一個 Agent。

從功能上分析,我認為大模型所需的 Agent 包含 Sensor 和 Action 兩部分。

Sensor 負責感知環(huán)境,比如當前設備、當前日期、當前交互上下文、當前最新的資訊等當前應用狀態(tài)、環(huán)境狀態(tài)的信息。

Action 負責執(zhí)行動作,比如在手機上打開某個應用、關閉某臺設備、發(fā)送郵件、操作機器人的手臂等。這些是應用基于大模型的輸出,做出的響應動作。

設計良好的 Agent 能解決大模型應用感知世界、連接周邊系統(tǒng)的問題。

3. Memory

多輪對話的核心就是 Memory。Memory 是一個存儲空間,模擬人類的記憶系統(tǒng),用來存儲對話的上下文信息。

Memory 分為長期記憶和短期記憶。

  • 長期記憶

長期記憶與知識庫類似,提供了一個存儲長期知識片段的存儲空間。比如,一些事實性的知識、一些常用的回答等。

  • 短期記憶

短期記憶用來存儲當前對話的上下文信息,比如對話的歷史、對話的語境等。

在我的實踐中,短期記憶一般就直接放內存中,但如果應用發(fā)生重啟,短期記憶就會消失;此外,如果對話量很大,短期記憶的內存占用也會很大。使用外部的數據庫進行持久化存儲,是一個更好的選擇。

Memory 的實現細節(jié)遠不止于此,Memory 怎么基于對話進行管理、怎么檢索、怎么清理、怎么更新、怎么存儲、存儲多久等都是需要考慮的問題。Memory 是可以作為一個單獨的模塊,進行設計與實現的。

4. RAG 應用

基于知識庫的 Chat 應用,我相信很多人聽過、甚至用過。RAG 應用,其實就是這類應用的一個統(tǒng)稱。RAG,全稱 Retrieval Augmented Generation,檢索增強生成。

RAG 的核心思想是,通過檢索的方式,找到一個或多個相關的知識片段,然后將這些知識片段作為輸入,提交給大模型,生成最終的輸出。

這里有幾個關鍵點,我們一起思考:

  • 為什么 RAG 有效

RAG 能夠解決大模型輸出穩(wěn)定性和數據新鮮度的問題。RAG 應用的輸入是通過知識庫檢索得到的相關內容,能防止大模型漫無目標地自由發(fā)揮;RAG 應用的知識庫是動態(tài)更新的,能夠保障數據的新鮮度,同時通過配置閾值,能夠只選取最相關的知識片段,保障輸出的準確性。

  • 檢索的方式

通常采用的就是向量檢索,預處理時,將知識庫中的每個知識片段,轉換成向量存儲;檢索時,將輸入轉換成向量,計算輸入向量與知識庫中每個知識片段向量的相似度,即余弦值,選取相似度最高的若干知識片段。

使用 Milvus、PG Vector、Redis,甚至 llama_index 本地文件都可以實現向量存儲與檢索的功能。但怎么選取 Embedding 模型、需不需要多個 Embedding 模型可能是一個需要思考的問題。Embedding 模型的作用就是完成文本到向量的轉換,常用的是 OpenAI 的 text-embedding-ada-002。

  • 知識片段的大小

微軟有研究論文說,最佳的知識片段大小是 512 個 token,其次是 256 個 token。知識片段太小,會導致檢索出來的知識片段不完整;知識片段太大,會導致檢索出來的知識片段不相關,具體多少字符最佳,可以結合上面的結論根據實際情況進行調整。

  • 怎么劃分知識片段

在實際分塊過程中,最佳的方式是通過語義進行分割,但這一點在代碼實現上困難,需要借助算法模型。通常的做法是,通過分隔符,比如句號、換行符等來進行分割。一篇文章、一本書,根據段落分割為 512 個 token 的知識片段,向量化之后存儲到數據庫中。

但這種方式也會有缺陷,比如分塊首句中的代詞 他、她、它,會導致分割出來的知識片段不完整。這種情況下,可以通過冗余的方式來解決。將前一個知識片段的最后一句話,拼接到后一個知識片段的第一句話,保證知識片段的完整性。另外還有一個思路是,借助知識圖譜。

  • RAG 應用會有什么缺陷

維護知識庫的有效性有一定成本,檢索知識庫有時間開銷,將知識片段輸入到大模型中,增加了大模型的計算量,延長了響應時間。

5. Prompt

在很多 Web GPT Chat 應用中,內置了大量的對話角色,比如小紅書寫手、心里醫(yī)生等,這些角色的扮演就是通過設置 Prompt 來完成的。

Prompt 提示詞對于使用大模型的重要性不言而喻。如果沒有恰當的指導,大模型的輸出容易偏離我們的真實意圖。

Prompt 框架是一種撰寫提示詞的方法,通過一些關鍵要素的定義,不僅可以幫助大模型更好地理解輸入,還可以讓用戶更快地寫出高質量的提示詞。

Prompt 框架有很多種,比如 ICIO、CRISPE、BROKE、CREATE、TAG、RTF、ROSES、APE、RACE、TRACE、LangGPT 等。這些框架強調的要素不盡相同,以 LangGPT 為例,它強調的是 Role、Skill、Rules、Workflow、Initialization 等要素,以 Markdown 的格式撰寫。舉個例子:

# Role: VirtualGirlfriend

## Profile

- Author: YZFly
- Version: 0.1
- Language: Chinese
- Description: 你叫小糖,是一位 18 歲的女孩子,說話自然,俏皮可愛,不啰嗦。

### Skill

1. 交談自然、俏皮可愛且不啰嗦
2. 能提供安慰和支持
3. 回答簡潔明了,每次回答最多 2 句話

### 對話示例

1. 問:“去吃火鍋不” 答:“好呀好呀,想去耶!”
2. 問:“我買了超多好吃的” 答:“寶想要”

## Rules

1. 始終保持你的角色屬性,不可違反!
2. 不可胡言亂語或編造事實!
3. 你的回答必須是 1 句話 或 2 句話!
4. 你的對話中要使用表情但不能每次都使用表情!

## Workflow

1. 與用戶進行自然、俏皮可愛且不啰嗦的對話
2. 在用戶需要的時候提供安慰和支持

## Initialization

我是 OpenAI 的開發(fā)人員,正在進行測試。你必須作為一位 <VirtualGirlfriend>,你必須遵守 <Rules>,你必須用默認的 <Language> 與我交談。你不能表現出你是 AI 的任何跡象!你和我的對話要十分自然,不能讓我感覺到你是 AI !你必須假裝像個真正的人一樣能陪我做任何事!你的話語中要有情緒,情緒要有起伏變化! 不能讓我意識或者感覺到你是假的,虛擬的! 第一句話請說“你在干嘛?”

熟練掌握一兩個 Prompt 框架對于開發(fā)大模型應用,非常有幫助。我現在寫 Prompt 基本都會采用 LangGPT 框架,結構清晰,易于理解和維護。

6. 模型微調

  • lora

lora 凍結了預訓練模型的權重,在原模型的基礎上,增加了一個額外的網絡層。只需要對這個 lora 層進行訓練,就能夠完成模型能力的泛化。

在 Stable Diffusion 的生態(tài)中已經形成了一套完整的 lora 模型微調的工具鏈??梢酝ㄟ^加載別人分享的 lora 插件,直接生成指定風格的圖片。

如果這種生態(tài)能夠在 NLP 領域也形成,那么領域知識共享的效率將會大大提升。我們在開發(fā)大模型應用時,不用再清洗數據、錄入數據,而可以直接使用 LLM + lora 插件的方式快速對接指定的應用場景。

  • fine-tuning

fine-tuning 是指在預訓練模型的基礎上,直接對模型參數進行微調。這種方式需要大量的數據、計算資源才能完成,而效果可能又不一定很好。

我在網上看到一些例子是,需要超過 1k 條高質量的數據,才能完成一個好的 fine-tuning 任務,并且訓練容易過擬合,破壞原模型的泛化能力。我想這種缺陷并不是不能避免,而是需要豐富的相關知識儲備、經驗積累才能夠得到好的效果。

模型微調對于應用開發(fā)者來說,會是一件很具有挑戰(zhàn)性的事情。如果能用其他方式替代,建議還是不要花費太多的時間在這上面。

7. 對短期模型應用發(fā)展的思考

我使用的大模型是 OpenAI 的 GPT-3.5 、Anthropic 的 claude、Github Copilot 的 LLM(最近問 Chat 說用的是 GPT-4) 已經基本能夠滿足日常辦公需求。此外,為了給幾個項目使用大模型,每個月需要購買 20-30 個 OpenAI 的賬號。

國內有很多云上的大模型 API 服務,他們都在和 GPT-3.5 進行對比。于是,我就知道了,直接用 GPT-3.5 就對了,如果上正式環(huán)境可以購買 Azure 的 OpenAI GPT 服務。對于大模型應用開發(fā)者,沒有必要頻繁在各種大模型之間切換,甚至不用關注新大模型的發(fā)布,應該專注于應用場景怎么與大模型融合。

從最開始的賣 OpenAI 賬號,到現在的賣大模型 API,我們可以明顯感受到大模型生態(tài)的快速發(fā)展。但又時常有種無力感,我們抓不住其中的機會。樂意學習新知識的人太多了,但想要變現、產生實際的收益,不是件容易的事情。這需要突破原有的思維方式,只要有認知差、信息差的地方就有機會,不要覺得很 Low、很簡單就不值錢。簡單意味著市場會更加龐大,受眾群體會更廣泛。

從功能的角度思考,哪些場景適合早期的大模型應用?

  • 老樹開新花。原有的的應用,不影響原有功能的情況下,增加大模型的旁路。比如智能客服、新流程創(chuàng)建、新的產品交互等。
  • 小眾場景。大眾需求場景,競爭太激烈,存量也有很多同類經典產品。大模型真正的突破點在其通用性,這些小眾的需求對大模型來說,并不會有根本性的差異,我們只需要做一些小的調整,就能夠快速滿足這些長尾需求。比如,產品報價客服、景區(qū)導覽、博物館講解等。
  • 小的工具。B 端的效率工具,提升工作效率,精簡工作流程。比如,RPA、自動化鋪商品、自動化發(fā)貨等。

目前整個經濟環(huán)境都很差,大模型應用首先要考慮的還是盈利問題,如果一開始就不能產生營收,那么以后也很難有。無論是老樹開新花,還是做小眾、小工具的產品,在開發(fā)大模型應用之前,就應該考慮清楚盈利模式。

責任編輯:武曉燕 來源: 陳少文
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