Ko iš tikrųjų reikia, norint patobulinti LLM modelį realaus pasaulio naudojimo dėklui

Įsivaizduokite, kad jūs vadovaujate AI iniciatyvai vidutinio dydžio sveikatos priežiūros įstaigoje.

Jūsų komanda sukūrė prototipą į pacientą nukreiptą pokalbių programą, kuris padeda apibendrinti diagnozes ir paaiškinti gydymo galimybes naudojant didelę kalbos modelį. Demonstracija sekėsi gerai – investuotojai džiaugiasi, o vadovybė nori, kad ji būtų gaminama. Tačiau vieną savaitę atliekant „realaus pasaulio testavimą“, jūs spoksojate į klaidingai interpretuojamų indėlių, privatumo rūpesčių ir piktų gydytojų krūvą, sakydami, kad robotas per daug suplanuoja medicininį niuansą.

Garsas pažįstamas?

Sveiki atvykę į laukinį pasaulį, kuriame pateikiami „Founding Foundation“ modeliai-ten, kur šuolis nuo demonstracinės versijos į diegimą yra ne kas kita, o nereikšminga.

Kodėl visi nori tiksliai sureguliuoti (ir kodėl tai rizikinga)

Kai GPT, LLAMA, CLAUDE ir atvirojo kodo LLM sprogo galimybės, vilioja patobulinti vieną, kad atitiktų jūsų naudojimo dėklą. Tai skamba logiškai: kodėl pasikliauti bendrosios paskirties išėjimais, kai galite pritaikyti modelį pagal savo domeną?

Tačiau štai nepatogi tiesa: dauguma komandų nepakankamai įvertina tai, ko iš tikrųjų reikia gerai sureguliuoti-ir suklydimo išlaidos.

Patobulinimas nebėra tik pridedant keletą pasirinktinių pavyzdžių ir „traukinio“ pataikymas. Tai yra inžinerija sunkia, sprendimų priėmimo kelionė su daugybe aštrių kraštų. Ir tikrasis darbas prasideda gerokai prieš tai, kai jūs kada nors iššaunate GPU.

1. Duomenys nėra tik degalai – tai visas variklis

Negalite gerai sureguliuoti modelio be specifinė užduotisAr Domenas susijęsir aukštos kokybės duomenys. Laikotarpis.

Problema:

• Viešieji duomenų rinkiniai dažnai neatitinka jūsų srities (pvz., Legal, Medical, Fintech).
• Vidiniai duomenys yra nepatogūs, nenuoseklūs arba jiems trūksta gerų etikečių.
• Jums nereikia tik įvesties ir išvesties porų-jums reikia kontekstasAr ketinimasir kraštų atvejai.

Tikras pavyzdys:

„Fintech“ įmonė bandė patobulinti 5K klientų aptarnavimo bilietų atvirojo kodo modelį. Modelis pradėjo rekomenduoti veiksmus, kurie pažeidė atitikties taisykles – nes mokymo duomenyse nebuvo įtraukti reguliavimo bylų ar eskalavimo keliai.

Sprendimas:

• Pradėkite nuo Duomenų auditai: Iš kur yra jūsų duomenys ir ko trūksta?
• Įtraukti gedimų pavyzdžiaiAr kraštų atvejaiir Vartotojo atsiliepimų kilpos.
• Jei reikia, sukurkite a rankinis anotacijos vamzdynas su MVĮ.

Atminkite: šiukšlės, haliucinacijos.

2. Greita inžinerija nėra sidabrinė kulka

Prieš pasinerdamos į tikslingą derinimą, daugelis komandų bando greitai inžineriją-ir tai veikia iki taško. Galite gauti tinkamų rezultatų atlikdami sumanias instrukcijas arba naudodamiesi keliais pavyzdžiais.

Bet yra lubos.

Greita inžinerija ne:

• Pataisykite haliucinacijas.
• Prisitaikyti laikui bėgant.
• Tvarkyti Užduoties apibendrinimas per tūkstančius realaus pasaulio variantų.

Kai tikslinimas iš tikrųjų turi prasmę:

• Jums reikia nuoseklus tonas, struktūra ir tikslumas.
• Jūs automatizuojate Ilgos formos išėjimai (pvz., Medicinos santraukos, teisinės trumpikės).
• Atitinkamas derinimas/skuduras jo nepjausto atsižvelgiant į UX ar našumo poreikius.

Tikslinimas padeda pereiti nuo „kalbos modelio“ į a Konkretaus užduoties agentas.

3. Infrastruktūra: tai nėra jūsų tipiškas „Dev“ kaminas

Treniruotės net 7B parametrų modelis (pvz., „Mistral“, „Llam-2“) nėra tai, ką jūs atsainiai naudojate savo „MacBook“.

Jums reikės:

• Aukštos kokybės GPU (A100 arba H100S rimtiems darbams)
• Duomenų vamzdynai Prekybiniam apdorojimui ir versijoms
  
• MLOPS įrankiai kontrolės taškams, atšaukimo ir modelio registre
• Stebėjimo prietaisų skydeliai Dreifo, latencijos ir elgesio stebėjimui

Ir nepamiršk: Patobulinimas nėra vienkartinis darbas. Tikėtina, kad iškelsite naujus duomenis, funkcijas ar atitikties taisykles.

4. Vertinimas: be tikslumo

Kaip žinoti, kad jūsų patobulintas modelis yra „geresnis“?

Vien tik tikslumas jo nesumažins-ypač didelių akcijų srityse.

Ko jums reikia:

• Pasirinktiniai etalonai remiantis realaus pasaulio įvestimis
• Rankiniai peržiūros procesai su žmonių vertintojais (pvz., „Ar ši santrauka išsaugo ketinimą?“)
• Vertinimas:
  • Faktinis teisingumas
    
  • Tonas
    
  • Krašto dėklų tvarkymas
    
  • Haliucinacijos greitis
    
  • Toksiškumas / šališkumo vėliavos
    

Pagalvokite, kaip QA susitinka su AI.

Dėl patarimo:

Nenaudokite tik laimėjimo rodiklių ir GPT-4. Sukurkite savo nuosavas aukso standartas Duomenų rinkinys ir reguliariai peržiūra.

5. Kaina: daugiau nei tik apskaičiuoti

Tinkamumo išlaidos peržengia GPU laiką.

Paslėptos išlaidos:

• Duomenų ženklinimas ($$$, jei jums reikia domenų ekspertų)
• MLOPS inžinerija (Vamzdynai, stebėjimas, „Rollback Infra“)
• Atitikties apžvalgos
  
• Derinimas po diegimo (AI klaidos yra nepermatomos)

Net atvirojo kodo modeliai yra su infraraudonųjų spindulių išlaidomis. Tai, kad gaminant 13B parametrų modelį mažu latentiniu, yra tik jo paties žvėris.

Taigi neklauskite „Kokia kainos derinant?“ – Paklauskite „Kas yra Bendros nuosavybės išlaidos Per 12 mėnesių? “

6. Kai tikslinimas yra netinkamas įrankis

Štai sunki tiesa: daugumai naudojimo atvejų nereikia viso modelio derinimo.

Geresnės galimybės gali būti:

• Adapteriai (Lora, Qlora): lengvas, pigesnis
• Skuduras (atėmimo grobis) karta): saugo savo duomenis iš modelio svorio
• Pasirinktinė sistemos raginimai + funkcijos skambutis
  

Nykščio taisyklė:

Tikslinė Tik kada:

• Jūsų naudojimo atvejo reikalavimai Gilus specifinis užduotis.
  
• Negalite to išspręsti naudodamiesi protingesniu „Reman“ + konteksto dizainu.

7. Reguliavimas ir sauga: nėra neprivaloma

Jei esate sveikatos priežiūros, teisinių, finansų ar švietimo srityse-tikslinimas nėra tik techninis. Tai Reguliavimas.

Bendros spragos:

• Nėra modelio išėjimų audito pėdsakų
• Mokymai apie PII be sutikimo
• Rezultatas, pažeidžiantis atitikties politiką

Privalomi:

• Raudonoji komanda ir prieštaringų bandymų
• Vaidmenims pagrįsta prieigos kontrolė
  
• Modelio versijos ir registravimas
  
• Dokumentacija Jūs turite dokumentąAr GDPRarba Hipaa priklausomai nuo regiono

Ir visada laikykis a Žmogus kilpoje Kai svarbios pasekmės.

🛡️ Saugo apsauginių turėklų, kurie iš tikrųjų veikia

Patobulinimas pamatų modelio be apsauginių turėklų yra tarsi kodo diegimas be bandymų-tai nesėkmės receptas.

Kai LLM veikia realiais vartotojais ir realiais duomenimis, net ir pats tiksliausias modelis gali pasitraukti. Apsauginiai turėklai nėra tik malonūs – jie būtina sušvelninti rizikąypač reguliuojamose srityse, tokiose kaip sveikatos priežiūra, finansai ar teisiniai.

Štai kaip į jūsų tikslinį vamzdyną sukurti realaus pasaulio apsauginius turėklus:

✅ Patvirtinimo ir bandymo vamzdynai

Nustatykite automatinius testus:

• Faktinis tikslumas
• Toksiškumas ir šališkumo aptikimas
• Krašto atvejo elgesys
• Haliucinacija sukelia

Prieš pradėdami gaminti, traktuokite tai kaip su CI/CD vamzdynu AI: Vykdykite kiekvieno naujo tikslinio patikrinimo punkto testus.

✅ Vaidmenims pagrįsta prieiga ir modelio versija

Tik įgalioti vartotojai turėtų turėti galimybę pasiekti, redaguoti ar diegti suderintus modelius. Išlaikykite aiškią versijos istoriją, audito žurnalus ir atšaukimo kelius, jei kažkas nutrūksta ar pažeidžia atitiktį.

✅ Raudonoji komanda

Sąmoningai išbandykite savo modelį su raginimais, skirtais jį apgauti ar išnaudoti. Įtraukite domenų ekspertus į prieštaringus pavyzdžius (pvz., Dviprasmiškus teisinius klausimus, klaidinančius sveikatos sąlygas).

✅ Žmogaus-kilpos stebėjimas

Jokios apsauginės apsaugos sistemos nėra baigta be žmogaus priežiūros. Sukurkite prietaisų skydelius realiojo laiko atsiliepimams, įspėjimus apie didelės rizikos atsakymus ir eskalavimo kelius rankiniam peržiūrai.

✅ suderinkite su taisyklėmis

Gvarsai yra tai, kaip jūs išliksite reikalavimus atitinkantys. Sukurkite aplink rėmus, tokius:

• HIPAA (sveikatos priežiūrai)
• GDPR (ES vartotojams)
• SOC2 / ISO (įmonių sistemoms)

Negalima tik greičiau išsiųsti. Saugiai gabenkite ir valdant.

Metafora: tai tarsi jaunesniojo kūrėjo samdymas

Modelio patobulinimas yra tarsi jaunesniojo kūrėjo uždėjimas:

• Reikia tai duoti Gera dokumentacija (mokymo duomenys)
• Nustatykite apsauginiai turtai (Patvirtinimas, testai, patvirtinimai)
• Stebėkite, ką jis gamina
• Perkvalifikuoti ar taisyti, kai jis kažką nesupranta

Jūs neleisite naujam nuomos laivui be peržiūros-neleiskite, kad jūsų patobulintas modelis tai padarytų.

Atvejo analizė: „Healthcare Startup“ AI asistentas

„A“ serija „HealthTech“ startuolis norėjo pradėti LLM varomą asistentą, kuris padėtų pacientams suprasti iškrovos santraukas.

Jų planas:

• Patobulinkite nedidelį atvirojo kodo modelį 10K anoniminėmis išleidimo santraukomis.
• Diegkite jį savo paciento programoje, kad galėtumėte paaiškinti realiuoju laiku.

Jų problemos:

• Duomenų nenuoseklumai: Kai kurios pastabos buvo parašytos trumpai, kitos – pilnos prozos.
• Jokios žemės tiesos: nebuvo aišku, kaip atrodė „teisinga“ santrauka.
• Vertinimas buvo neryškus: medicinos personalas nesutiko dėl idealių rezultatų.
• Po paleidimo: modelis painiojo vaistų dozę 3 kartus. Teisėta pažymėjo jį.

Jų pataisymas:

• Perjungta į skudurą su „Vector Search“ + šabloninėmis santraukomis.
• Pristatė žmogaus apžvalgą dėl didelės rizikos turinio.
• Naudojamas „Lora“ tobulinimas tonui/stiliui, o ne faktams.

Rezultatas: saugesnis, greitesnis ir lengviau kartojamas – su gydytojais vis dar kontroliuojami.

5 pagrindiniai klausimai prieš tikslinant

1. Kokį tikslų elgesį norime išmokyti modelį?
   
2. Ar galime gauti aukštos kokybės tokio elgesio pavyzdžius?
   
3. Ar turime infra, kad galėtumėte treniruotis, aptarnauti ir stebėti šį modelį?
   
4. Kaip mes įvertinsime sėkmę – ne tik tikslumą?
   
5. Ar šiuo atveju geriau naudoti greitą derinimą ar skudurą?
   

Jei neturite tvirtų atsakymų į visus 5, pristabdykite tikslinio plano planą.

Žvelgiant į priekį: kas pasikeis 2025 m

Patobulinimas neišnyks, tačiau tai, kaip komandos tai daro, vystysis.

Tikėkitės pamatyti:

• Daugiau Modulinė derinimas (Pvz., Tinkamas tonas, o ne užduotys)
• Kilimas Domeno specifiniai modelio centrai (pvz., Finllm, Medllm)
• Griežta Skuduras + lengvas derinimas Kombinos
• Nuo galo iki galo AI DEVOPS vamzdynai (Automatizuotas įvertinimas, atšaukimas, A/B testavimas)

Ir svarbiausia, daugiau ne AAI komandos, mokančios prižiūrėti AI darbo eigas atsakingai.

TL; DR: Tinkamumas nėra sunkus. Tai padaryti teisingai.

Nesunku sukti kolabą ir pradėti treniruotis. Tai daug sunkiau:

• Apibrėžkite tinkamą užduotį
• Šaltinio patikimi duomenys
• Sukurkite patikimą infra
• Vertinti prasmingai
• Likite suderinami
• Venkite modelio dreifo
• Pateisinkite išlaidas

Bet kai teisingai suprasite? Jūs neturite tik protingesnio modelio – sukūrėte patvarią galimybę. Tai leidžia greičiau paleisti naujas funkcijas, prisitaikyti prie C klientų poreikių ir išlaikyti žmogaus kūrybiškumą AI darbo eigos centre.

Nes tikslas nėra tik išsiųsti tiksliai suderintą modelį-tai yra Padarykite PG darbą nepatogiame, aukšto lygio realiame pasaulyje.