生成式人工智慧技術發展迅速，應用場景日益多元，然而，要打造真正高效可靠的 GenAI 應用，仍需克服諸多挑戰。本文將深入探討一系列最佳化策略，涵蓋從基礎模型建立到效能調校的各個環節，協助開發者構建更穩健、更精準的 GenAI 解決方案。這些策略包含基礎設定、訓練集與評估集的選擇、少量提示技巧、搜尋和排序機制最佳化、使用者回饋機制設計、查詢重寫技巧、安全性和可靠性測試，以及資訊後處理等關鍵技術。
瞭解並最佳化生成式人工智慧應用
生成式人工智慧（GenAI）是一種強大的技術，能夠轉換各個行業、提升生產力，並開闢創新和創造力的新途徑。然而，GenAI也面臨著許多挑戰，包括幻覺、阿諛奉承、資料洩露、成本和效能等問題。這些挑戰需要開發人員具有批判性思維和創新解決方案。
基礎設定
基礎設定是最佳化GenAI應用的第一步。它涉及建立基準模型和評估資料集，以評估應用的效能和準確性。基礎設定有助於確定應用的優缺點，並找出需要改進的領域。
訓練和評估資料集
訓練和評估資料集是GenAI應用的關鍵組成部分。訓練資料集用於訓練模型，而評估資料集則用於評估模型的效能。選擇合適的訓練和評估資料集可以顯著提高應用的準確性和可靠性。
少量提示
少量提示是一種技術，涉及使用少量的提示來啟動GenAI模型。這種方法可以提高應用的效率和準確性，因為它允許模型根據特定的上下文生成更相關的回應。
搜尋和重新排名
搜尋和重新排名是一種技術，涉及搜尋相關的資訊並重新排名以生成更相關的回應。這種方法可以提高應用的準確性和可靠性，因為它允許模型根據特定的上下文生成更相關的回應。
晚期互動策略
晚期互動策略涉及在應用中實作反饋機制，以便使用者可以提供反饋和評價。這種方法可以提高應用的準確性和可靠性，因為它允許模型根據使用者的反饋進行調整和改進。
查詢重寫
查詢重寫是一種技術，涉及重寫查詢以生成更相關的回應。這種方法可以提高應用的準確性和可靠性，因為它允許模型根據特定的上下文生成更相關的回應。
測試和紅隊測試
測試和紅隊測試是一種方法，涉及測試應用的安全性和可靠性。這種方法可以幫助確定應用的弱點和漏洞，並找出需要改進的領域。
資訊後處理
資訊後處理是一種技術，涉及處理和分析生成的資訊以提高其準確性和可靠性。這種方法可以幫助確定應用的弱點和漏洞，並找出需要改進的領域。
基礎模型與評估
基礎模型（Baselining）是指為人工智慧（AI）模型建立一個標準或參考輸出，以便比較未來的輸出。這個標準是評估模型效能、一致性和改進的重要基準。透過基礎模型，開發人員和利益相關者可以客觀地衡量AI模型的效能，確保模型符合和維持期望的標準。
基礎模型對於根據生成式人工智慧（GenAI）的應用程式至關重要。首先，它提供了一個明確的指標來評估AI模型的品質和效能。其次，它有助於跟蹤模型的進展和改進。最後，基礎模型是一種工具，幫助確保模型輸出的一致性，透過檢測輸出變異性。所有這些都是維護可靠性和信任的AI系統的重要方面。
可以基礎化的AI模型方面包括多個方面，取決於具體的應用程式和其目標。一些常見的元素包括：
- 準確性：測量模型輸出的正確性。
- 回應速度：測量模型生成輸出的時間。
- 效果：衡量AI如何滿足其預期目的。
- 使用者滿意度：透過使用者反饋和調查衡量，使用者對AI效能和輸出的滿意度。
訓練和評估資料集
為了建立基礎模型，您需要建立一個評估資料集。評估資料集是一系列用於測試應用程式是否符合標準的問題。注意，評估資料集與訓練資料集不同，訓練資料集是用於訓練模型的資料。評估資料集應該是一個完全不同的問題和答案集合。
訓練資料集是用於教導或訓練機器學習模型的資料集合。它包含輸入-輸出對，其中輸入資料被輸入到模型中，模型學習產生正確的輸出。高品質的訓練資料確保模型可以識別模式並做出準確的預測或生成適當的回應。
評估資料集的內容取決於具體的應用程式和其目標。一般而言，應該包括：
- 代表性的查詢：一系列AI可能遇到的問題或輸入。
- 預期輸出：每個查詢的正確或理想回應。
- 多樣化的資料：反映AI面臨的多樣化輸入，包括語言、格式和上下文的變化。
從技術架構視角來看，提升生成式人工智慧（GenAI）應用效能的關鍵在於多層最佳化策略。文章探討了從基礎模型設定、訓練資料集選擇到後期互動策略等多個層面的最佳化方案。透過少量提示技術及搜尋排序機制，可以有效提升模型回應的相關性和效率。同時，查詢重寫和資訊後處理策略則著重於提升模型輸出品質的精準度和可靠性。然而，GenAI 的最佳化並非一蹴可幾，模型幻覺、資料安全以及成本控制等挑戰依然存在，需要持續投入研發資源。玄貓認為，雖然 GenAI 技術仍處於快速發展階段，但其商業應用價值已不容忽視。對於企業而言，及早匯入 GenAI 並建立完善的評估和最佳化機制，將有助於在未來的市場競爭中搶佔先機。
