企业可参考的 LLM 五大应用方案

企业希望利用 LLM 来创造更多商业价值和竞争优势，随着 LLM 领域的迅速演进和分化，做出正确的选择不仅需要了解可用的模型，还需要了解每个模型如何与企业独特的业务目标保持一致。企业不得不在日益复杂的选择面前谨慎抉择。这里我们列出关于企业采用 LLM 的五大方案，企业可单独或混合应用以实现其业务目标。

商业模型

商业模型，如 ChatGPT、Google Bard 和 Microsoft Bing，为追求实现大型语言模型的有远见的领袖和企业家提供了一种简单高效的解决方案。这些模型已经在不同的数据集上进行了广泛的训练，提供了文本生成、语言翻译和问答能力。它们的主要优势在于它们的即时可用性。通过正确的策略、程序和流程，企业可以快速部署这些模型，迅速利用它们的能力。

然而，需要记住的是，虽然这些模型设计用于多功能性，服务于广泛的应用，但它们可能在您企业特定的任务中表现不佳。因此，应考虑它们在您独特的业务需求中的适用性。

开源模型

对于考虑 LLM 解决方案的企业来说，开源模型是一种经济实惠的选择。这些免费提供的模型提供先进的语言功能，同时将成本最小化。然而，值得注意的是，对于需要广泛定制的组织，开源模型可能无法提供与专有选项相同的控制水平。

在某些情况下，它们是基于比商业模型更小的数据集进行训练的。开源 LLM 仍然提供文本生成、翻译和问答任务的多功能性。开源模型的主要优势在于其成本效益。几家开源提供商提供微调以与特定的业务需求相一致，提供更加个性化的方法。

一个考虑因素是开源模型的维护和支持。公共云提供商经常更新和改进他们的商业模型，而开源模型可能缺乏一致的关注。评估所选择的开源模型的可靠性和持续发展是确保长期适用性的重要因素。

微调模型

微调模型允许企业在特定的业务任务上实现最佳性能。这些模型通过使用组织的数据进行额外的训练，结合商业模型的优势。

一家希望改进其客户支持聊天机器人的公司可能会从一个能够理解和生成自然语言的商业模型开始。他们可以使用其历史客户支持聊天记录来对其进行微调，以训练其特定的客户查询、响应和上下文。

微调模型的优点在于能够根据具体需求定制模型，同时受益于商业模型提供的易用性。这对于行业特定的术语、独特的要求或专业用例尤其有价值。然而，微调可能需要大量的资源，需要一个准确代表目标领域或任务的合适数据集。获取和准备这个数据集可能涉及额外的成本和时间。

微调可以使企业将大型语言模型适应其独特的要求，提高性能和任务特定的相关性。尽管涉及规划和投资，但这些好处使得微调模型对于旨在增强其语言处理能力的组织非常有吸引力。

构建自定义语言模型

从头开始构建自定义语言模型 LLM 可以为企业提供无与伦比的控制和定制性，但成本较高。这个选项很复杂，需要机器学习和自然语言处理的专业知识。自定义 LLM 的优势在于其量身定制的性质。它可以根据您企业的独特需求进行设计，确保最佳性能和目标的一致性。

通过自定义 LLM，您可以控制模型的架构、训练数据和微调参数。然而，构建自定义 LLM 非常耗时和昂贵。它需要一个熟练的团队、硬件、广泛的研究、数据收集和注释以及严格的测试。还需要进行持续的维护和更新，以保持模型的有效性。

构建自定义 LLM 是寻求绝对控制和高性能的组织的最佳选择。尽管需要投资，但它为您的语言处理需求提供了高度定制的解决方案。

混合方法

混合方法结合了不同策略的优势，提供了一个平衡的解决方案。通过将商业模型与微调或自定义模型结合使用，企业可以实现定制化和高效的语言模型策略。

该方法经过优化，以满足特定任务要求和行业细微差别。例如，当出现新的客户请求时，商业模型可以处理文本并提取相关信息。这种初始交互受益于商业模型对语言理解和知识的普遍掌握。经过明确训练于企业客户参与和对话数据上的微调或自定义模型接管。它分析处理后的信息，提供定制化和上下文相关的回应，利用其在客户评价和类似互动方面的训练。

通过采用混合方法，企业可以实现一个灵活高效的策略，提供定制化解决方案的同时利用商业模型中的知识。这个策略为在已有语言模型的背景下解决企业特定需求提供了实用和有效的方法。

与 AI 提供商合作

与 AI 提供商合作是实施 LLM 的一个可行选择。这些提供商提供专业知识和资源，用于构建和部署定制语言模型。与 AI 提供商合作的优势在于获得他们的专业知识和支持。他们拥有深入的机器学习和自然语言处理知识，有效地指导企业。他们提供见解，推荐模型，并在开发和部署过程中提供支持。不过选择与 AI 提供商合作，请考虑可能涉及额外成本，评估财务影响。

通过与 AI 提供商合作，企业可以从专业知识中受益，确保 LLM 的顺利整合。尽管应考虑成本，但与AI提供商合作的优势，尤其是在专业指导和支持方面，可能超过了费用。