مدل های زبان بزرگ به جدیدترین چکش فناوری تبدیل شده اند، اما هر مشکلی یک میخ نیست. قبل از اینکه متعهد شوید به این سوالات کلیدی پاسخ دهید.
اگر پیچ گوشتی امروزه توسط صنعت فناوری اختراع شده باشد، آنگاه به طور گسترده برای کارهای مختلف، از جمله چکش زدن میخ، استفاده می شود. از زمان آغاز به کار ChatGPT، شور و واکنش شدیدی علیه مدل های زبان بزرگ (LLM) وجود داشته است. در واقع، بسیاری از انطباق‌های این فناوری به‌طور نادرست به نظر می‌رسند، و قابلیت‌های آن با توجه به عدم صحت مکرر آن، بیش از حد درج شده است. این بدان معنا نیست که کاربردهای بسیار خوبی برای LLM وجود ندارد، اما باید قبل از شروع کامل به برخی از سوالات کلیدی پاسخ دهید.
آیا یک LLM بهتر یا حداقل برابر با پاسخ های انسان است؟
آیا کسی آن دسته از ربات‌های گفتگوی خدمات مشتری را دوست دارد که به هیچ سؤالی که قبلاً در صفحه اول وب‌سایت نیست پاسخ نمی‌دهند؟ از سوی دیگر، صحبت کردن با فردی در بخش خدمات مشتری که فقط یک فیلمنامه را می خواند و قدرت کمک ندارد، به همان اندازه خسته کننده است. هر گونه استقرار یک LLM باید آزمایش کند که آیا برابر یا بهتر از ربات چت یا پاسخ های انسانی است که جایگزین می شود.
قرار گرفتن در معرض بدهی چیست؟
در جامعه دعوای ما، هر فرآیند یا فناوری جدید باید در برابر پتانسیل آن برای قرار گرفتن در معرض قانونی ارزیابی شود. مکان‌های آشکاری برای احتیاط وجود دارد، مانند پزشکی، حقوق، یا امور مالی، اما در مورد یک پاسخ ایجاد شده توسط LLM که مردم را به سمت سیاست یا توصیه‌ای گمراه‌کننده، نامناسب یا بدتر هدایت می‌کند، چطور؟ سیاست های بد شرکت اغلب منجر به دعوای حقوقی دسته جمعی می شود. با افزایش مقیاس تعاملات با مشتری، یک LLM به درستی آموزش دیده یا محدود می تواند مسئولیت ناخواسته بزرگتری ایجاد کند.
آیا LLM واقعاً ارزان‌تر است؟
مطمئناً، اندازه‌گیری اشتراک و استفاده از یک LLM عمومی مانند ChatGPT آسان است، اما سیستم‌های سفارشی خاص‌تر می‌توانند هزینه‌های بالاتری فراتر از توان محاسباتی داشته باشند. در مورد کارکنان و سایر زیرساخت‌های نگهداری و رفع اشکال سیستم چطور؟ شما می توانید تعداد کمی از نمایندگان خدمات مشتری را به قیمت یک متخصص هوش مصنوعی استخدام کنید. علاوه بر این، ChatGPT و خدمات مشابه به نظر می رسد در حال حاضر با سرمایه گذاری یارانه می گیرند. احتمالاً در نقطه‌ای می‌خواهند به سود برسند، و سپس هزینه شما ممکن است بالا برود. آیا آن LLM در واقع ارزان‌تر است و تا پایان عمر سیستم شما به همین شکل خواهد ماند؟
چگونه آن را حفظ خواهید کرد؟
بیشتر سیستم های LLM سازمانی به صورت سفارشی در مجموعه داده های خاص آموزش داده می شوند. یک نقطه ضعف برای شبکه های عصبی که LLM ها به آنها متکی هستند این است که اشکال زدایی آنها بسیار دشوار است. با پیشرفت فناوری، LLM ها ممکن است توانایی تجدید نظر، پاک کردن، یا “لغو یادگیری” چیزهای نادرستی را که یاد گرفته اند را توسعه دهند. اما در حال حاضر، یادگیری غیرقانونی می تواند بسیار دشوار باشد. فرآیند یا روش شما برای به‌روزرسانی منظم LLM و حذف پاسخ‌های بد چیست؟
روند آزمایش شما چیست؟
یکی از مزایای کلیدی LLM این است که شما مجبور نیستید هر جایگشت احتمالی یک سوال را پیش بینی کنید تا مدل پاسخ معتبری ارائه دهد. با این حال، کلمه “معتبر” به معنای صحیح نیست. حداقل متداول ترین سوالات و جایگشت های مختلف باید تست شوند. اگر LLM شما جایگزین یک فرآیند انسانی یا ماشینی موجود خواهد شد، سوالاتی که امروزه مردم می پرسند مجموعه داده خوبی برای شروع خواهد بود.
یک ضرب‌المثل قدیمی با منشا مشکوک وجود دارد که تقریباً به «آهسته سرعتم عجله دارم» ترجمه می‌شود. همه چیز مورد استفاده عالی برای LLM ها نخواهد بود و شواهد زیادی وجود دارد که نشان می دهد اشتیاق از توانایی ها پیشی گرفته است. با این حال، با اندازه‌گیری کیفیت و صرفه‌جویی، و ارائه برخی روش‌های نگهداری و آزمایش مناسب، می‌توانید LLM را به ابزاری ارزشمند در موارد مختلف استفاده کنید.
پست های مرتبط
۵ نکته که قبل از استقرار LLM باید در نظر بگیرید
۵ نکته که قبل از استقرار LLM باید در نظر بگیرید
۵ نکته که قبل از استقرار LLM باید در نظر بگیرید