Thoại Viết Hoàng
Writer
Giữa thời kỳ bùng nổ AI bùng nổ, các giám đốc đổi mới đang củng cố bộ phận CNTT của doanh nghiệp họ để theo đuổi các chatbot hoặc LLM tùy chỉnh. Họ muốn ChatGPT nhưng với thông tin dành riêng cho từng miền làm nền tảng cho chức năng rộng lớn, bảo mật và tuân thủ dữ liệu, đồng thời cải thiện độ chính xác và mức độ liên quan.
Câu hỏi thường được đặt ra: Họ nên xây dựng LLM từ đầu hay tinh chỉnh LLM hiện có bằng dữ liệu của riêng họ? Đối với phần lớn các công ty, cả hai lựa chọn đều không thực tế. Đây là lý do tại sao.
TL;DR: Với trình tự nhắc nhở phù hợp, LLM rất thông minh trong việc tuân theo ý muốn của bạn. Bản thân LLM hoặc dữ liệu đào tạo của nó không cần phải sửa đổi để điều chỉnh nó cho phù hợp với dữ liệu hoặc thông tin miền cụ thể.
Nên nỗ lực hết sức để xây dựng một “kiến trúc nhanh chóng” toàn diện trước khi xem xét các giải pháp thay thế tốn kém hơn. Cách tiếp cận này được thiết kế để tối đa hóa giá trị được trích xuất từ nhiều lời nhắc khác nhau, nâng cao các công cụ hỗ trợ API.
Nếu điều này tỏ ra không thỏa đáng (trong một số ít trường hợp), thì có thể xem xét quy trình tinh chỉnh (thường tốn kém hơn do liên quan đến việc chuẩn bị dữ liệu). Việc xây dựng một cái từ đầu hầu như luôn là điều không thể.
Kết quả mong muốn là tìm ra cách tận dụng các tài liệu hiện có của bạn để tạo ra các giải pháp phù hợp giúp tự động hóa chính xác, nhanh chóng và an toàn việc thực hiện các tác vụ thường xuyên hoặc trả lời các truy vấn thường xuyên. Kiến trúc nhanh chóng nổi bật là con đường hiệu quả và tiết kiệm chi phí nhất để đạt được điều này.
Sự khác biệt giữa kiến trúc kịp thời và tinh chỉnh là gì?
Nếu bạn đang cân nhắc việc xây dựng kiến trúc nhanh chóng, có thể bạn đã khám phá khái niệm tinh chỉnh. Đây là điểm khác biệt chính giữa hai điều này:
Mặc dù tinh chỉnh liên quan đến việc sửa đổi LLM nền tảng cơ bản, nhưng kiến trúc kịp thời thì không.
Tinh chỉnh là một nỗ lực đáng kể đòi hỏi phải đào tạo lại một phân đoạn LLM bằng một tập dữ liệu mới lớn - lý tưởng nhất là tập dữ liệu độc quyền của bạn. Quá trình này cung cấp cho LLM kiến thức về lĩnh vực cụ thể, cố gắng điều chỉnh nó phù hợp với bối cảnh ngành và kinh doanh của bạn.
Ngược lại, kiến trúc nhanh chóng liên quan đến việc tận dụng LLM hiện có mà không sửa đổi bản thân mô hình hoặc dữ liệu đào tạo của nó. Thay vào đó, nó kết hợp một loạt lời nhắc phức tạp và được thiết kế thông minh để mang lại kết quả nhất quán.
Tinh chỉnh phù hợp với các công ty có yêu cầu nghiêm ngặt nhất về quyền riêng tư dữ liệu (ví dụ: ngân hàng)
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
TL;DR: Với trình tự nhắc nhở phù hợp, LLM rất thông minh trong việc tuân theo ý muốn của bạn. Bản thân LLM hoặc dữ liệu đào tạo của nó không cần phải sửa đổi để điều chỉnh nó cho phù hợp với dữ liệu hoặc thông tin miền cụ thể.
Nên nỗ lực hết sức để xây dựng một “kiến trúc nhanh chóng” toàn diện trước khi xem xét các giải pháp thay thế tốn kém hơn. Cách tiếp cận này được thiết kế để tối đa hóa giá trị được trích xuất từ nhiều lời nhắc khác nhau, nâng cao các công cụ hỗ trợ API.
Nếu điều này tỏ ra không thỏa đáng (trong một số ít trường hợp), thì có thể xem xét quy trình tinh chỉnh (thường tốn kém hơn do liên quan đến việc chuẩn bị dữ liệu). Việc xây dựng một cái từ đầu hầu như luôn là điều không thể.
Kết quả mong muốn là tìm ra cách tận dụng các tài liệu hiện có của bạn để tạo ra các giải pháp phù hợp giúp tự động hóa chính xác, nhanh chóng và an toàn việc thực hiện các tác vụ thường xuyên hoặc trả lời các truy vấn thường xuyên. Kiến trúc nhanh chóng nổi bật là con đường hiệu quả và tiết kiệm chi phí nhất để đạt được điều này.
Sự khác biệt giữa kiến trúc kịp thời và tinh chỉnh là gì?
Nếu bạn đang cân nhắc việc xây dựng kiến trúc nhanh chóng, có thể bạn đã khám phá khái niệm tinh chỉnh. Đây là điểm khác biệt chính giữa hai điều này:
Mặc dù tinh chỉnh liên quan đến việc sửa đổi LLM nền tảng cơ bản, nhưng kiến trúc kịp thời thì không.
Tinh chỉnh là một nỗ lực đáng kể đòi hỏi phải đào tạo lại một phân đoạn LLM bằng một tập dữ liệu mới lớn - lý tưởng nhất là tập dữ liệu độc quyền của bạn. Quá trình này cung cấp cho LLM kiến thức về lĩnh vực cụ thể, cố gắng điều chỉnh nó phù hợp với bối cảnh ngành và kinh doanh của bạn.
Ngược lại, kiến trúc nhanh chóng liên quan đến việc tận dụng LLM hiện có mà không sửa đổi bản thân mô hình hoặc dữ liệu đào tạo của nó. Thay vào đó, nó kết hợp một loạt lời nhắc phức tạp và được thiết kế thông minh để mang lại kết quả nhất quán.
Tinh chỉnh phù hợp với các công ty có yêu cầu nghiêm ngặt nhất về quyền riêng tư dữ liệu (ví dụ: ngân hàng)
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
Sửa lần cuối bởi điều hành viên:
