评估工业应用中大型语言模型的4个关键因素

4 Key Factors for Evaluating Large Language Models in Industrial Applications

每个使用案例都是不同的 – 取决于客户需求和行业特定的准则。学习如何使用4个关键标准做出正确的LLM选择

在过去的几个月里，我有机会与法律、医疗、金融、技术、保险行业的人士讨论LLM应用。他们每个人都有独特的要求和挑战。例如，在医疗领域，隐私至上。在金融领域，正确的数字至关重要。律师们希望针对起草法律文件等任务进行专门的、精细调整的模型。

在本文中，我将介绍帮助您选择适合特定案例的正确模型的关键决策因素。

响应质量

正如Satya Nadella在2023年的Microsoft Inspire主题演讲中所说，生成式人工智能引入了两个主要的范式转变：

1. 更自然的语言计算机界面
2. 一个位于所有自定义文档之上的推理引擎

响应质量在这两个使用类别中都非常重要。我们与计算机的界面越来越接近自然语言（想想Python相比C++更友好，或者C++相比机器语言更友好的情况）。然而，这些编程语言的可靠性从未真正成为问题 – 如果有问题，我们称其为编程错误，并将其归因于人类的错误。然而，LLM的更自然界面引入了一个新问题，即LLM已知会产生幻觉或给出错误答案，因此引入了一种新类型的“AI错误”。因此，响应质量变得非常重要。

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第二种用例也是如此。虽然我们都习惯使用Google搜索，但在幕后，Google使用矢量嵌入和其他匹配技术，以找出最有可能包含您提出的问题的答案的页面。如果页面列出错误的结果 – 这同样是人为错误，是由于人类列出了不正确的信息。然而，LLM再次引入了答案可能出错的可能性…