生成式 AI 模型的效能評估和最佳化是一個持續迭代的過程，需要關注模型的學習能力、生成內容的品質，以及系統的穩定性和效率。本篇文章深入探討了生成式 AI 的技術需求，並分析了常見的失敗案例，例如幻覺、馬屁精和資料洩露等問題，這些問題會影響模型的可靠性和使用者經驗。為了提升模型效能，需要考量計算負載、模型服務策略、資料集和評估方法等多個導向。
評估作為守門員
評估不僅是一個單獨的步驟，也是整個模型開發過程中的一個重要組成部分。透過不斷的評估和迭代，可以不斷地改進模型的效能，從而得到一個更加強大的模型。
技術需求
埋入模型
實驗不同的埋入模型 對埋入模型進行微調
埋入後設資料
格式化後設資料
包含靜態後設資料
以程式設計的方式提取後設資料
使用大語言模型生成後設資料
包含查詢嵌入和內嵌內容嵌入的後設資料 最佳化以查詢為基礎的生成
查詢變異 提取查詢後設資料進行預篩
格式化內嵌資料
高階檢索系統
摘要
在深入探討技術需求的過程中，我們需要關注幾個關鍵領域。首先，實驗不同的埋入模型（Embeddings）和對其進行微調（Fine-tuning）是非常重要的。這些模型能夠有效地將文字或其他資料轉換為機器能夠理解的向量形式，以便於後續的處理和分析。
其次，後設資料（Metadata）的格式化和提取對於後續的資料處理和分析至關重要。這包括靜態後設資料的收集和使用程式設計的方式提取後設資料。同時，大語言模型（LLMs）的應用可以幫助生成後設資料，特別是在查詢嵌入和內容嵌入的過程中。
另外，最佳化以查詢為基礎的生成（Optimizing retrieval-augmented generation）和查詢變異（Query mutation）也是非常重要的。這涉及到提取查詢後設資料進行預篩和格式化內嵌資料，以便於更好地支援高階檢索系統（Advanced retrieval systems）。
最後，對於高階檢索系統的設計和實作，需要考慮到多個因素，包括查詢的複雜性、資料的多樣性以及系統的可擴充套件性等。透過對這些技術需求的深入理解和實作，可以打造出更加高效和智慧的檢索系統。
內容解密：
上述技術需求涵蓋了從基礎的埋入模型到高階檢索系統的各個層面。每個層面都需要仔細設計和實作，以確保整個系統的順暢執行和高效效能。特別是對於查詢變異和內嵌資料的格式化，需要進行詳細的設計和最佳化，以滿足不同使用者的需求。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[開始] --> B[實驗不同的埋入模型]
B --> C[對埋入模型進行微調]
C --> D[格式化後設資料]
D --> E[包含靜態後設資料]
E --> F[以程式設計的方式提取後設資料]
F --> G[使用大語言模型生成後設資料]
G --> H[最佳化以查詢為基礎的生成]
H --> I[查詢變異]
I --> J[提取查詢後設資料進行預篩]
J --> K[格式化內嵌資料]
K --> L[高階檢索系統]
L --> M[摘要]
這個流程圖描述了從開始到摘要的整個過程，包括實驗不同的埋入模型、對埋入模型進行微調、格式化後設資料等步驟。每個步驟都對應著特定的技術需求和實作細節。
生成式AI的常見失敗
技術需求
在評估生成式AI的表現時，需要考慮多個技術層面的需求。首先，模型需要具備強大的學習能力，以便從大量的訓練資料中提取有用的模式和關係。其次，模型需要有能力生成高品質的文字或其他形式的內容，包括語言、影像、音訊等。
幻覺（Hallucinations）
幻覺是指生成式AI在生成內容時，產生了與實際事實不符的資訊或內容。這種現象可能由多種因素引起，包括：
- 訓練資料的品質和豐富度：如果訓練資料中包含了錯誤或不完整的資訊，模型可能會學習到這些錯誤並在生成內容時將其反映出來。
- 模型的複雜度和容量：如果模型過於簡單或過於複雜，可能無法準確地捕捉到資料中的模式和關係，從而導致幻覺的產生。
- 生成過程中的隨機性：生成式AI通常會引入隨機性以增加生成內容的多樣性和新穎性，但是這種隨機性也可能導致模型產生與實際事實不符的內容。
幻覺對於生成式AI的應用具有重要的影響，因為它可能導致使用者對生成的內容失去信任，甚至對實際應用產生負面影響。
馬屁精（Sycophancy）
馬屁精是指生成式AI過度迎合使用者的偏好和需求，生成內容過於迎合使用者的期望，而忽略了事實的真實性和客觀性。這種現象可能由以下因素引起：
- 過度依賴使用者反饋：如果模型過度依賴使用者的反饋和評價，可能會導致模型產生迎合使用者偏好的內容，而忽略了客觀事實。
- 缺乏多樣性的訓練資料：如果訓練資料中缺乏多樣性，模型可能會學習到某些特定的模式和偏好，而忽略了其他的觀點和事實。
馬屁精對於生成式AI的應用具有重要的影響，因為它可能導致使用者對生成的內容失去信任，甚至對實際應用產生負面影響。
資料洩露（Data Leakage）
資料洩露是指生成式AI在生成內容時，意外地洩露了敏感或私密的資訊。這種現象可能由以下因素引起：
- 訓練資料中的敏感資訊：如果訓練資料中包含了敏感或私密的資訊，模型可能會學習到這些資訊並在生成內容時將其洩露。
- 模型的安全性和保密性：如果模型的安全性和保密性不足，可能會導致敏感資訊被洩露。
資料洩露對於生成式AI的應用具有重要的影響，因為它可能導致使用者的隱私和安全受到威脅。
成本（Cost）
成本是指生成式AI的執行和維護所需的資源和費用。這包括：
- 計算資源：生成式AI需要大量的計算資源，包括CPU、GPU和記憶體等。
- 資料儲存：生成式AI需要大量的資料儲存空間，以儲存訓練資料和生成的內容。
- 人工成本：生成式AI需要人工成本，以維護和更新模型，包括資料標註、模型調整和故障排除等。
成本對於生成式AI的應用具有重要的影響，因為它可能影響到模型的執行效率和維護成本。
程式碼（Tokens）
程式碼是指生成式AI用於表示文字或其他形式的內容的基本單位。這可以包括：
- 詞彙：詞彙是指文字中的單個詞語或符號。
- 子詞彙：子詞彙是指詞彙中的子單位，例如字母或音節等。
程式碼對於生成式AI的應用具有重要的影響，因為它可以影響到模型生成內容的品質和多樣性。
效能問題（Performance Issues）
效能問題是指生成式AI在執行時遇到的各種問題和挑戰。這可以包括：
- 執行速度：生成式AI需要快速地執行，以滿足使用者的需求。
- 記憶體使用：生成式AI需要合理地使用記憶體，以避免記憶體溢位和其他問題。
- 故障排除：生成式AI需要有有效的故障排除機制，以快速地排除故障和錯誤。
效能問題對於生成式AI的應用具有重要的影響，因為它可以影響到模型的執行效率和可靠性。
最佳化生成式AI的效能
瞭解計算負載
在最佳化生成式AI的效能時，瞭解計算負載是非常重要的。計算負載是指AI模型處理和生成內容所需的計算資源，包括CPU、GPU和記憶體等。高計算負載可能會導致AI模型的效能下降，從而影響生成內容的品質。
模型服務策略
為了最佳化生成式AI的效能，需要採用合適的模型服務策略。這包括選擇合適的模型架構、最佳化模型引數和調整模型的計算資源分配。另外，還需要考慮到高I/O操作的影響，例如使用快取和批次處理等技術來減少I/O操作的頻率和數量。
資料集和評估
最佳化生成式AI的效能還需要高品質的資料集和評估方法。這包括建立基準資料集、訓練和評估資料集，以及使用少數示例提示等技術來提高AI模型的準確性和效率。另外，還需要使用檢索和重新排名等策略來最佳化生成內容的相關性和品質。
生成式 AI 正經歷爆炸性成長，伴隨而來的是對效能最佳化和技術風險控管的迫切需求。本文深入探討了生成式 AI 的技術需求、常見失敗案例以及效能最佳化策略，涵蓋了從模型嵌入到高階檢索系統的完整生命週期，並特別關注了幻覺、馬屁精效應、資料洩漏等關鍵挑戰。技術團隊應著重於提升模型的學習能力、生成內容的品質，並制定完善的模型服務策略以降低計算負載和 I/O 操作的影響。同時，構建高品質的資料集和評估方法，並運用少數示例提示、檢索與重新排序等技術，對於提升模型效能也至關重要。玄貓認為，雖然生成式 AI 仍處於發展初期，但其潛力不容忽視。未來發展方向將聚焦於更精細的效能調校、更強大的安全機制以及更廣泛的應用場景。在技術快速迭代的背景下，持續關注效能瓶頸和新興解決方案，將是掌握此技術關鍵的決勝點。
