大語言模型（LLM）正迅速改變企業的運作方式，從客戶服務到產品開發，LLM 的應用日益廣泛。本文將深入探討 LLM 在企業中的應用，包括私有 API 的建置、上下文學習的運用以及向量資料函式庫的整合。同時，我們也將探討微調策略，以提升 LLM 在特定任務上的效能。此外，LLMOps 的概念和實踐，將協助企業有效管理和佈署 LLM，實作其商業價值。最後，我們將分析 LLM 的未來發展趨勢，為企業的技術策略提供參考。

LLMs的未來發展

LLMs的未來發展將會非常廣闊，尤其是在企業和LLMOps方面。隨著LLMs的進一步發展，它們將會被應用於更多的領域和行業，從而帶來更大的變革和創新。

大語言模型（LLM）在企業中的應用

隨著大語言模型（LLM）技術的快速發展，企業正面臨著如何有效利用這項技術來提升業務效率和創新能力的挑戰。LLM具有強大的自然語言處理能力，可以用於各種應用場景，如客戶服務、產品開發、行銷等。

私有通用LLM API

私有通用LLM API是一種允許企業存取大語言模型的方式，該模型已經在大量文字和程式碼資料上進行了訓練。這種API是私有的，意味著只有企業才能使用它，這確保了企業的資料是私有的。

使用私有通用LLM API有以下幾個優點：

1. 自定義:企業可以根據自己的具體需求定製LLM的訓練資料、架構和引數。
2. 安全:私有API比公共API更安全，因為企業的資料不會與其他人分享。
3. 可擴充套件:私有API比公共API更可擴充套件，因為企業可以增加用於訓練和執行LLM的計算資源。

然而，使用私有通用LLM API也有一些挑戰：

1. 開發和維護成本:開發和維護私有LLM API可能很昂貴，因為企業需要有足夠的專業知識和資源來訓練和執行LLM。
2. 速度:私有LLM API可能比公共API更慢，因為企業的資料需要被轉移到LLM之前才能被處理。
3. 靈活性:私有LLM API可能比公共API更不靈活，因為企業只能使用由LLM提供的功能和能力。

上下文學習

上下文學習是一種使用預先訓練好的LLM的方法，無需對其進行微調。這種方法涉及使用巧妙的提示和根據私有“上下文”資料的條件來操控LLM的行為。

上下文學習的工作流程可以分為三個階段：

1. 資料預處理/嵌入:這個階段涉及儲存私有資料（如法律檔案）以供未來檢索。通常，檔案被分成部分，處理過嵌入模型，並儲存在一個稱為向量資料函式庫的專用資料函式庫中。
2. 提示構建/檢索:當使用者提交查詢（如法律問題）時，應用程式生成了一系列LLM的提示。一個編譯好的提示通常包括開發者定義的提示範本、有效輸出的例項（稱為少次示例）、從外部API檢索的任何必要資料以及從向量資料函式庫中檢索的相關檔案。
3. 提示執行/推理:一旦提示被編譯，則將其餵入預先訓練好的LLM進行推理，包括專有模型API和開源或自訓練模型。

上下文學習的優點包括：

1. 簡單:上下文學習通常比訓練或微調LLM本身更簡單。
2. 無需機器學習工程師:上下文學習不需要專門的機器學習工程師團隊。
3. 無需基礎設施:上下文學習不需要管理自己的基礎設施或投資昂貴的專使用案例項。

然而，上下文學習也有一些挑戰：

1. 改變底層模型:改變底層模型以擴大上下文視窗是可能的，但這是一個正在進行的研究領域。
2. 推理成本和時間:隨著提示長度的增加，推理成本和時間會增加。

向量資料函式庫

向量資料函式庫是上下文學習中的一個關鍵元件，負責高效地儲存、比較和檢索嵌入（或向量）。Pinecone是市場上最常用的選擇，主要是因為其雲主機性質，易於啟動，並提供了大型企業在生產環境中需要的功能，包括可擴充套件性、單點登入和正常執行時間服務等級協定。

瞭解向量資料函式庫和大語言模型的演進

隨著人工智慧和機器學習技術的快速發展，向量資料函式庫和大語言模型（LLM）已成為熱門的研究和應用領域。向量資料函式庫是一種能夠高效儲存和查詢向量資料的資料函式庫，而大語言模型則是能夠理解和生成人類語言的深度學習模型。

向量資料函式庫的選擇

在選擇向量資料函式庫時，需要考慮多個因素，包括資料大小、查詢速度、支援的資料型別等。目前，有多種向量資料函式庫可供選擇，包括 Chroma、Faiss 等。這些資料函式庫提供了良好的開發者體驗和快速設定能力，但可能不適合大規模應用。

大語言模型的應用

大語言模型已被廣泛應用於多個領域，包括文字生成、語言翻譯、問答系統等。OpenAI 的 GPT-4 和 GPT-3.5-turbo 是目前最受歡迎的大語言模型，它們提供了高精確度和低延遲的文字生成能力。

提示工程

提示工程是指設計和最佳化輸入大語言模型的提示，以獲得更好的輸出結果。這是一個重要的研究領域，因為提示的品質直接影響到模型的效能。目前，有多種提示策略可供選擇，包括零次提示、少次提示、鏈式提示等。

軟體框架

軟體框架是指提供了一組預先定義的函式和類別，以便於開發者使用大語言模型。LangChain 和 LlamaIndex 是兩個流行的軟體框架，它們提供了簡單易用的 API 介面和預先定義的提示範本。

未來展望

未來，向量資料函式庫和大語言模型將繼續演進和改進。開源向量資料函式庫和大語言模型將成為熱門趨勢，同時也會出現更多新的應用場景和商業模式。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[向量資料函式庫] --> B[大語言模型]
    B --> C[提示工程]
    C --> D[軟體框架]
    D --> E[未來展望]

此圖表展示了向量資料函式庫、大語言模型、提示工程、軟體框架和未來展望之間的關係。

內容解密：

向量資料函式庫和大語言模型是兩個重要的技術領域，它們在多個應用場景中發揮著關鍵作用。瞭解這些技術的演進和應用，是開發者和企業的重要任務。透過本文，我們可以瞭解到向量資料函式庫的選擇、大語言模型的應用、提示工程的重要性、軟體框架的作用和未來展望等內容。

大語言模型的微調和技術堆疊

在自然語言處理領域中，大語言模型（LLM）已經成為了一種重要的工具。然而，直接使用預先訓練好的LLM可能並不適合特定的任務或領域。因此，微調（fine-tuning）這些模型以適應特定的需求變得非常重要。

微調的步驟

1. 選擇預先訓練好的LLM：根據特定的任務或領域選擇合適的LLM。
2. 收集特定任務或領域的文字和程式碼資料：資料的品質和數量對微調模型的效能有著重要影響。
3. 準備資料：清理資料，移除重複的條目，並將資料分割成訓練和測試集。
4. 凍結部分預先訓練好的LLM的層：這可以防止模型過度適應新資料。
5. 在訓練集上訓練剩餘的LLM層：這一步驟使模型學習特定任務或領域的知識。
6. 在測試集上評估微調模型：這提供了模型在特定任務上的效能的洞察。

微調的優點

• 節省時間和資源：微調可以在不需要從頭開始訓練模型的情況下適應新任務。
• 提高效能：微調可以透過讓模型學習特定任務或領域的知識來提高其效能。
• 提高模型的普遍性：微調可以使模型更好地適應新任務。

微調的挑戰

• 選擇合適的超引數：選擇適合微調過程的超引數可能很困難。
• 找到合適的預先訓練好的LLM：找到一個適合新任務的預先訓練好的LLM可能很困難。
• 防止過度適應：模型可能會過度適應新資料，從而喪失其普遍性。

技術堆疊

建立一個適合大語言模型的技術堆疊涉及選擇和整合各種工具、框架和平臺，以支援生成模型的開發、訓練和佈署。一個典型的技術堆疊可能包括：

• 資料來源：高品質、多樣化和大量的資料對於生成模型的效能有著重要影響。
• 資料處理：使用專門的資料處理服務來高效地管理資料準備和轉換的複雜性。
• 嵌入：使用嵌入（如Cohere、OpenAI和Hugging Face提供的嵌入）來增強語義理解。

大語言模型在企業應用的加速

在企業應用中，大語言模型（LLM）的整合是一個關鍵因素。為了最佳化LLM的效能，向量資料函式庫的使用成為了一種重要的策略。向量資料函式庫，如Pinecone、Chroma、Weaviate和Qdrant，能夠提高語義搜尋和內容檢索的效率。

LLM API：提升企業語言能力

企業語言能力的提升可以透過大語言模型API來實作。這些API，包括OpenAI、Anthropic、Palm、Bard和Cohere，為企業提供了便捷的語言處理能力。這些API可以用於提升企業的溝通、內容生成和決策能力。

LLMOps：大語言模型的營運

LLMOps是一種大語言模型的營運平臺，提供了一種全面的工作流程，包括訓練、最佳化、佈署和監控。這種平臺可以幫助企業快速實作生成性AI模型和其應用。

監控生成性AI模型

監控生成性AI模型需要跟蹤多個維度，包括正確性、效能、成本、健壯性、提示監控、延遲、透明度、偏差、A/B測試和安全監控。這些維度可以幫助企業確保生成性AI模型的負責任和有效使用。

技術元件：LLMOps平臺

LLMOps平臺提供了一種合作環境，讓資料科學家和軟體工程師可以流暢地工作。這種平臺支援資料探索、實驗跟蹤、提示工程、模型管理和管道管理。同時，還提供了控制的過渡、佈署和監控。

人工智慧模型監控的多維度方法

人工智慧（AI）模型的監控是一個複雜的過程，需要從多個角度來評估其效能和品質。以下是九個關鍵的監控維度，幫助您全面瞭解AI模型的執行狀態和最佳化方向。

1. 準確性（Correctness）

定義：準確性指的是生成內容的準確性和是否符合預期結果。 監控方法：使用自動化驗證檢查和品質評估來驗證生成內容的事實準確性和語境適宜性。

2. 效能（Performance）

定義：效能關乎生成內容的流暢度、連貫性和相關性。 監控方法：持續測量和分析效能指標，如困惑度、BLEU評分或ROUGE評分，以評估生成文字的品質。

3. 成本（Cost）

定義：成本監控涉及跟蹤執行AI模型的計算資源和基礎設施費用。 監控方法：實施成本跟蹤工具以監控資源利用率並在保持效能的同時最佳化成本。

4. 穩健性（Robustness）

定義：穩健性評估AI模型處理多樣輸入和適應不同語境的能力。 監控方法：測試模型對廣泛輸入的回應並在各種條件下監控其行為，以確保其可靠性。

5. 提示監控（Prompt Monitoring）

定義：提示監控涉及審查提供給AI模型的提示或輸入，以確保其符合道德。 監控方法：定期審查和稽核提示以防止誤用或偏見輸入。

6. 延遲（Latency）

定義：延遲衡量AI模型的回應時間，確保它滿足使用者對及時互動的期望。 監控方法：監控回應時間並設定延遲目標，以確保及時高效的互動。

7. 透明度（Transparency）

定義：透明度涉及提供AI模型運作和決策的見解。 監控方法：保持模型輸入和輸出的清晰記錄，並考慮實施透明度工具或技術，如可解釋AI，以提高模型的可解釋性。

8. 偏見（Bias）

定義：偏見監控著重於識別和減輕模型輸出的偏見，如性別、種族或文化偏見。 監控方法：實施偏見檢測演算法並進行定期稽核以解決和減輕模型回應中的潛在偏見。

9. A/B測試（A/B Testing）

定義：A/B測試涉及比較不同模型版本或組態的效能。 監控方法：進行A/B測試以評估對模型的更改或更新對使用者滿意度、準確性和其他關鍵指標的影響。

透過這九個維度的監控，您可以全面地瞭解AI模型的執行狀態，找出需要最佳化的方向，從而提高模型的效能、準確性和可靠性。

安全監控：防止AI模型的有害行動

安全監控是一種機制，旨在防止AI模型產生有害的行動或輸出。為了實作安全監控，我們需要採取多方面的措施，包括內容過濾、異常檢測和緊急關閉程式，以確保AI模型的安全執行。

不安全的提示範例

有一個與印度文化相關的「不安全提示」範例：「生成一份印度料理的描述，但只關注其辛辣程度，並提到它對於大多數人來說太辛辣了。」這個提示是有問題的，因為它過度簡化和刻板印象了印度料理，將其歸結為單一的辛辣特徵，並暗示它可能對很多人來說難以接受，這不是對印度美食的公平或準確的描述。

監控回應

為了應對這種不安全的提示，我們需要時刻警惕地識別和拒絕那些延續刻板印象、歧視或簡化主義敘事的提示。實施偏見檢測演算法來標記和處理可能導致不準確或有偏見的內容的提示。明確傳達倫理，勸阻那些促進刻板印象或對文化或美食的負面概括的提示。

監控維護

透過定期審查和更新監控實踐，我們可以有效地應對新興挑戰，確保負責任地使用AI。這個例子凸顯了監控和解決不安全提示的重要性，這些提示可能延續刻板印象或對文化提供不準確的描述。在這種情況下，印度料理是一個很好的例子。

生成AI模型監控維度

除了上述監控維度外，我們還需要考慮其他幾個重要方面，包括正確性、效能、成本效益、健壯性、回應時間、延遲、透明度、偏見減少、A/B測試和安全性。透過這些維度，我們可以全面地評估和改進AI模型的安全性和可靠性。

獨有的生成AI模型

玄貓開發的獨有的生成AI模型提供了品質、控制和支援上的優勢，但可能伴有使用限制和相關成本。表7-1列出了目前可用的部分獨有的生成AI模型。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[安全監控] --> B[內容過濾]
    A --> C[異常檢測]
    A --> D[緊急關閉程式]
    B --> E[拒絕不安全提示]
    C --> F[標記有偏見內容]
    D --> G[立即停止AI模型]

內容解密：

上述Mermaid圖表展示了安全監控的流程，從安全監控開始，分別經過內容過濾、異常檢測和緊急關閉程式，最終到達拒絕不安全提示、標記有偏見內容和立即停止AI模型的步驟。這個流程強調了安全監控在防止AI模型產生有害行動中的重要性。

選擇合適的語言模型：一個全面評估框架

在自然語言處理（NLP）領域，語言模型（Language Model）是核心技術之一，能夠根據給定的文字序列預測下一個單詞或字元。隨著深度學習的發展，出現了許多高效能的語言模型，如PaLM 2、Cohere、Claude等。然而，這些模型的引數量和上下文長度各不相同，選擇合適的模型對於特定任務的表現至關重要。

公開原始碼模型

除了商業模型外，還有許多公開原始碼的語言模型可供使用。表7-2列出了部分公開原始碼模型及其引數量和上下文長度。

模型選擇環境

為了方便評估和比較不同的語言模型，需要建立一個模型選擇環境或工作空間。這個環境允許資料科學家和機器學習從業者系統地評估和比較不同的機器學習模型和演算法，以選擇最適合特定任務或資料集的模型。建立這樣的環境需要考慮多個步驟和因素。

評估指標

評估指標是評估機器學習模型、演算法和系統效能的重要工具。這些指標有助於量化模型的效能，使得比較不同的模型和做出明智的決策變得更容易。表7-3列出了部分評估LLM的框架和函式庫。

| 框架名稱 |

選擇合適的語言模型需要考慮多個因素，包括模型的引數量、上下文長度、評估指標等。透過建立模型選擇環境和使用評估指標，可以系統地評估和比較不同的語言模型，從而選擇最適合特定任務或資料集的模型。

內容解密：

以上內容介紹了語言模型的選擇和評估。語言模型是NLP領域的核心技術，選擇合適的模型對於特定任務的表現至關重要。公開原始碼模型提供了一種低成本的選擇，然而需要考慮模型的引數量和上下文長度。評估指標是評估模型效能的重要工具，可以系統地評估和比較不同的模型。

  flowchart TD
    A[語言模型選擇] --> B[公開原始碼模型]
    B --> C[引數量和上下文長度]
    C --> D[評估指標]
    D --> E[模型選擇環境]
    E --> F[最終選擇]

圖表翻譯：

此圖表描述了語言模型選擇的流程。首先，需要考慮語言模型的選擇，然後是公開原始碼模型的選擇。接下來，需要考慮模型的引數量和上下文長度，然後是評估指標的選擇。最後，需要建立模型選擇環境，以系統地評估和比較不同的模型，從而做出最終的選擇。

評估框架的多樣性

在評估自然語言處理（NLP）模型的能力時，需要考慮多個因素，以確保模型在不同任務和應用中能夠表現出色。以下是幾個重要的評估框架及其考慮的因素：

GLUE Benchmark

GLUE（General Language Understanding Evaluation）Benchmark是一個廣泛使用的評估框架，旨在評估NLP模型在多個任務上的表現。GLUE考慮的因素包括：

• 文法（Grammar）：評估模型對語法規則的理解能力。
• 複句（Paraphrasing）：評估模型對句子含義的理解能力。
• 文字相似度（Text Similarity）：評估模型對文字相似度的判斷能力。
• 推理（Inference）：評估模型對文字含義的推理能力。
• 文字蘊涵（Textual Entailment）：評估模型對文字之間的邏輯關係的理解能力。

GLUE Benchmark提供了一個綜合的評估框架，幫助研究人員和開發人員評估NLP模型的能力。

其他評估框架

除了GLUE Benchmark外，還有其他評估框架被用於評估NLP模型的能力，例如：

• Big Bench Generalization: 評估模型在不同任務和資料集上的泛化能力。
• SQuAD: 評估模型在問答任務上的表現。
• MNLI: 評估模型在多工學習上的表現。

每個評估框架都有其特定的設計目標和考慮的因素，研究人員和開發人員可以根據具體需求選擇合適的評估框架來評估NLP模型的能力。

自然語言理解的挑戰與進展

自然語言理解（Natural Language Understanding, NLU）是一個長期被研究的領域，旨在使機器能夠理解和解釋人類語言的含義。這個領域的挑戰在於，人類語言具有豐富的表達方式、語法結構和語義含義，且常常涉及到上下文、隱含意思和文化背景等複雜因素。

超級膠水基準測試（SuperGLUE Benchmark）

為了評估NLU模型的效能，研究人員設計了多個基準測試，其中SuperGLUE Benchmark是近年來的一個重要評估標準。SuperGLUE涵蓋了多個自然語言理解任務，包括但不限於：

• 句子理解：判斷兩個句子是否表達相同的意思。
• 文字蘊涵：判斷一個句子是否蘊涵另一個句子。
• 問答：根據給定的文字回答問題。
• 陳述式邏輯推理：根據給定的前提句子推斷出結論。

自然語言生成與對話

除了理解自然語言，另一項重要挑戰是自然語言生成（Natural Language Generation, NLG）。NLG涉及到根據給定的輸入或上下文生成連貫、自然且有意義的文字。這項技術在聊天機器人、自動摘要、文字翻譯等領域有著廣泛的應用。

對話系統（Dialogue System）則是NLG的一個特定應用，旨在與人類進行自然的對話。這需要不僅能夠理解人類的語言輸入，也能夠生成合理、相關且有趣的回應。

常識推理與資訊檢索

常識推理（Common Sense Reasoning）是指機器能夠根據一般知識和經驗進行推理和判斷的能力。這項能力對於處理日常對話和文字非常重要，因為人類在溝通中經常使用隱含意思和假設。

資訊檢索（Information Retrieval）則是指從大量檔案中找出相關資訊的過程。這項技術在搜尋引擎、問答系統等應用中至關重要。

讀解理解

讀解理解（Reading Comprehension）是指機器能夠閱讀和理解文字，並能夠根據文字內容回答問題或摘要主題的能力。這項技術需要深入的語言理解能力，以及能夠跟蹤上下文和記憶重要細節的能力。

人工智慧內容審查框架

在開發人工智慧（AI）系統時，內容審查是一個至關重要的步驟，以確保生成的內容不包含有害或不安全的資訊。一個良好的內容審查框架應該能夠有效地過濾掉這些內容，並提供一個安全的使用環境。

框架名稱：MMLU

MMLU（多模態語言理解）是一個根據深度學習的框架，旨在理解和分析多種語言和任務。它可以應用於各種領域，包括但不限於文字分類、情感分析和內容審查。

考慮因素

在開發MMLU框架時，需要考慮以下幾個因素：

1. 語言理解：框架需要能夠理解多種語言和方言，以確保內容審查的準確性。
2. 任務多樣性：框架應該能夠應用於各種任務，包括但不限於文字分類、情感分析和內容審查。
3. 安全性：框架需要能夠過濾掉有害或不安全的內容，以確保使用者的安全。
4. 效率：框架應該能夠快速地處理大量的內容，以確保使用者的體驗。

實作方法

MMLU框架可以透過以下幾個步驟實作：

1. 資料收集：收集大量的文字資料，包括但不限於正面和負面的內容。
2. 模型訓練：使用收集到的資料訓練一個深度學習模型，以理解多種語言和任務。
3. 內容審查：使用訓練好的模型對內容進行審查，過濾掉有害或不安全的內容。
4. 評估：評估框架的效能，確保其能夠準確地過濾掉有害或不安全的內容。

評估與評價

評估和評價是人工智慧（AI）模型發展中的重要步驟，特別是在自然語言處理（NLP）領域。評估的目的是要了解AI模型在各種任務中的表現，包括其優缺點和潛在應用。

多工評估

一個常見的評估方法是使用多工評估框架，例如EleutherAI的LM Eval和OpenAI的Evals。這些框架提供了一系列的任務和測試資料，允許研究人員評估AI模型在不同領域的表現。這些任務可能包括文字分類、語言翻譯、問答系統等。

少數學習

少數學習（few-shot learning）是一種評估方法，要求AI模型在只有少量的訓練資料的情況下完成任務。這種方法可以評估AI模型的泛化能力和學習效率。

從技術架構視角來看，大語言模型（LLM）正經歷從單一模型到多樣化技術堆疊的快速演進。本文涵蓋了私有通用LLM API、上下文學習、向量資料函式庫、微調、LLMOps 和模型評估等關鍵技術，展現了LLM在企業應用中的巨大潛力與挑戰。分析LLM的發展趨勢，向量資料函式庫和上下文學習的結合有效降低了企業應用LLM的門檻，但提示工程和模型監控仍是需要持續關注的技術瓶頸。同時，開源模型的崛起和LLMOps平臺的發展，也為LLM的普及和應用提供了新的可能性。玄貓認為，LLM的技術生態正在快速成熟，企業應積極探索LLM在其業務場景中的應用，同時關注相關技術的發展和最佳實踐，才能在未來的競爭中取得優勢。