Общие применения
Тема дорожной карты · Большие языковые модели (LLM)
Большие языковые модели (LLM) находят применение в различных областях, от создания чат-ассистентов до автоматизации процессов. Эти модели могут быть использованы для решения задач, связанных с классификацией, извлечением информации из текста, генерацией и ревью кода, а также для создания систем, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Важно понимать, что выбор конкретного паттерна применения зависит от конкретной задачи и требует тщательного анализа.
Как это работает
Общие применения LLM включают в себя создание чат-ассистентов, суммаризации текстов, классификации данных, извлечения структурированных данных из текста, перевода текста, генерации и ревью кода, семантического поиска через embeddings, ответов на вопросы по приватным базам знаний (RAG), агентских потоков (multi-step автоматизация задач с использованием инструментов через API), модерации контента и создания помощников (copilots) для специфических областей. Большинство продуктов, использующих LLM, не являются чисто чат-ботами, а включают в себя функции классификации, извлечения информации и ассистентские функции внутри существующих продуктов.
Когда применять
Начинайте с ограниченных сценариев использования, таких как классификация, извлечение информации и суммаризация текстов, которые имеют четко определенные входные и выходные данные и легко оцениваются. Чат-боты следует создавать только при наличии реального спроса на интерактивный пользовательский опыт. Всегда следует использовать LLM-выходные данные в сочетании с fallback-механизмами, такими как человеческий обзор, традиционная логика или ответ "не знаю". Метрики должны измеряться на уровне end-to-end (CSAT, выполнение задач), а не только на уровне внутренних метрик LLM.
Типичные ошибки
Типичные ошибки при использовании LLM включают развертывание новых функций без использования системы оценки (eval-harness), что делает невозможным сравнение производительности модели до и после изменения. Другой распространенной ошибкой является использование LLM для задач, которые могут быть решены с помощью простых регулярных выражений и SQL-запросов, что приводит к избыточному проектированию. Также важно учитывать, что демонстрационные версии LLM могут не соответствовать требованиям по производительности и надежности при масштабировании. Наконец, часто отсутствует план действий на случай, если модель прекращает поддержку или становится недоступной.