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開學(xué)咯!跟著解小放一起來(lái)學(xué)習(xí)企業(yè)級(jí)AIGC應(yīng)用如何落地

中軟國(guó)際 ? 來(lái)源:未知 ? 2023-09-08 17:15 ? 次閱讀
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近日,星策開源社區(qū) LLMOps meetup V3直播活動(dòng)順利舉行,由星策開源和CSDN等多個(gè)平臺(tái)同時(shí)播出,共吸引來(lái)14000+觀眾觀看。中軟國(guó)際AIGC研究院執(zhí)行院長(zhǎng)、解放號(hào)副總裁韓鵬受邀參加并分享當(dāng)前業(yè)界最為關(guān)注的大模型在企業(yè)場(chǎng)景中實(shí)際落地的案例和實(shí)踐,還演示了基于JointPilot平臺(tái)構(gòu)建AIGC企業(yè)應(yīng)用的典型模式、方法、工具和關(guān)鍵技術(shù),小編整理了一下,為廣大開發(fā)者帶來(lái)超實(shí)用的AIGC應(yīng)用落地干貨。

















01
企業(yè)級(jí)AIGC應(yīng)用導(dǎo)入LLM的典型落地模式和技術(shù)路線
大模型落地的技術(shù)路線有六種,企業(yè)要綜合考慮門檻高低、訓(xùn)練周期長(zhǎng)短、算力數(shù)據(jù)成本要求等問(wèn)題。經(jīng)過(guò)多方研究和驗(yàn)證測(cè)試后,中軟國(guó)際AIGC研究院最終選擇了“意圖模型+DKG+Plugin”作為企業(yè)級(jí)AIGC應(yīng)用導(dǎo)入LLM的典型落地模式和技術(shù)路線。這種模式有了能夠本地部署的意圖理解模型做為應(yīng)用調(diào)度的中樞,通過(guò)DKG做模型的前后約束,并集成Plugin的能力,更適合于面向?qū)?shù)據(jù)安全、業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則要求比較嚴(yán)格的政企行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。


















02
一起來(lái)看看大模型賦能應(yīng)用的運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制是怎樣的?

韓鵬以銷售助手為例介紹了大模型賦能應(yīng)用的運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制。在傳統(tǒng)工作場(chǎng)景下,銷售在拜訪客戶前需要進(jìn)行客戶背調(diào)、項(xiàng)目收集及談資等準(zhǔn)備工作,在拜訪客戶后還需要詳細(xì)整理內(nèi)容形成拜訪記錄和工作總結(jié),工作繁雜且耗時(shí)耗力。

銷售助手AI應(yīng)用通過(guò)大語(yǔ)言模型賦能之后,生成一套運(yùn)轉(zhuǎn)的流程和機(jī)制,用大語(yǔ)言模型去完成意圖理解,理解了用戶的意圖之后對(duì)用戶指令進(jìn)行任務(wù)拆分,分別調(diào)用不同的微應(yīng)用去執(zhí)行任務(wù)。最后輸出時(shí),銷售助手也做了安全性的矯正,保障輸出的結(jié)果是準(zhǔn)確合規(guī)的。

在思維鏈加持下大模型可以進(jìn)行意圖識(shí)別和任務(wù)拆解,通過(guò)長(zhǎng)思維鏈的技術(shù)方式增強(qiáng)大模型的規(guī)劃和推理能力,根據(jù)任務(wù)調(diào)微應(yīng)用執(zhí)行,同時(shí)使用內(nèi)部沉淀及外部抓取的數(shù)據(jù),集成各類通用及定制的能力,共同構(gòu)建了以問(wèn)答為基本交互形式的銷售助手。銷售助手幫助銷售人員完成了客戶拜訪前的談資和話術(shù)準(zhǔn)備,讓工作更高效精準(zhǔn)。
















03
怎么利用JointPilot Studio編排一個(gè)AI應(yīng)用呢?
JointPilot平臺(tái)在應(yīng)用開發(fā)方面提供一款新型增強(qiáng)的開發(fā)工具Studio和一種全新的應(yīng)用組裝方法。一個(gè)普通的業(yè)務(wù)人員可以使用開發(fā)者工具進(jìn)行微應(yīng)用編排。

平臺(tái)支持多種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)接入,支持各類文檔導(dǎo)入,比如上傳文檔,通過(guò)向量數(shù)據(jù)庫(kù)和大模型進(jìn)行知識(shí)重構(gòu),構(gòu)建采購(gòu)政策、項(xiàng)目方案知識(shí)庫(kù);還可以調(diào)用模型的能力自動(dòng)生成問(wèn)答對(duì)在平臺(tái)上預(yù)置,便于開發(fā)者快速調(diào)取;也支持行業(yè)專用詞典的知識(shí)接入,幫助大模型理解專用術(shù)語(yǔ)。

當(dāng)然,在實(shí)際場(chǎng)景還會(huì)有一些結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)需要接入到知識(shí)庫(kù),比如CRM系統(tǒng)的客戶拜訪記錄數(shù)據(jù),本地?cái)?shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)表的導(dǎo)入,各種Excel文件導(dǎo)入等等,這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)讓大模型能夠更懂企業(yè)場(chǎng)景私有的領(lǐng)域知識(shí)。大家可以使用JointPilot平臺(tái)自動(dòng)化的工具,快速實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)級(jí)條目數(shù)據(jù)導(dǎo)入,大大減輕了手工導(dǎo)入數(shù)據(jù)和知識(shí)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的煩惱。

在微應(yīng)用編排過(guò)程中,大模型需要訪問(wèn)各類數(shù)據(jù)庫(kù),包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)查詢、數(shù)據(jù)集查詢、文檔知識(shí)庫(kù)查詢等,比如查詢客戶歷史拜訪記錄,平臺(tái)提供NL2SQL生成器等工具,方便用戶通過(guò)Prompt工程讓大模型生成SQL查詢語(yǔ)句。



同時(shí)還要讓大模型會(huì)用工具,通過(guò)自動(dòng)化配置請(qǐng)求鏈接、接口參數(shù)等輕松實(shí)現(xiàn)API的調(diào)用,從而大幅降低用戶應(yīng)用生成的門檻。

在對(duì)話場(chǎng)景中,我們需要通過(guò)角色設(shè)定來(lái)讓大模型能夠更好的理解特定身份的任務(wù),比如銷售助手中大模型在拜訪前輔助銷售人員進(jìn)行準(zhǔn)備工作梳理并提供鼓勵(lì),可以通過(guò)配置好的Prompt模板,來(lái)實(shí)現(xiàn)角色扮演的任務(wù)。

那么,大模型是怎樣像人一樣會(huì)用大腦去思考用戶提出的問(wèn)題,怎樣自動(dòng)分發(fā)應(yīng)用,自動(dòng)化編排、自動(dòng)化組裝?這就需要訓(xùn)練出一個(gè)意圖識(shí)別大模型作為應(yīng)用調(diào)度的中樞,通過(guò)大模型來(lái)識(shí)別提取需求要素,作為數(shù)據(jù)服務(wù)參數(shù),傳遞給要調(diào)取的應(yīng)用。

















04
揭秘怎樣“煉制”更符合企業(yè)場(chǎng)景需要的模型
想要“煉制”更符合企業(yè)場(chǎng)景需要的模型,首先要選擇一個(gè)基座模型,要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集,還要有一套合適的訓(xùn)練方案。目前用的比較多的是SFT監(jiān)督微調(diào)、LoRA 微調(diào)、P-tuning v2 微調(diào)方法。最后要對(duì)模型優(yōu)化效果進(jìn)行評(píng)估。整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程會(huì)使用工具把很多腳本執(zhí)行的碎片化過(guò)程,通過(guò)可視化界面實(shí)現(xiàn)全過(guò)程管理。數(shù)據(jù)集的選取、封裝,以及具體參數(shù)的調(diào)整,都通過(guò)工具來(lái)完成。


解放號(hào)總結(jié)出了一套訓(xùn)練大模型的心得,分享給各位開發(fā)者:

1、鑒于每個(gè)模型的表現(xiàn)不太一樣,選擇一個(gè)合適的基座模型最重要。訓(xùn)練command模型最終選用百川大模型,它的優(yōu)勢(shì)是基于LLAMA做中文訓(xùn)練,在中文的表現(xiàn)很好。大模型尺寸選擇會(huì)影響模型推理能力。


2、數(shù)據(jù)集質(zhì)量特別關(guān)鍵。尤其是在企業(yè)場(chǎng)景里,需要跟大量業(yè)務(wù)部門和業(yè)務(wù)人員一起做監(jiān)督學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)標(biāo)注,也可借用大模型來(lái)擴(kuò)展增強(qiáng)數(shù)據(jù)集,使用instruction、input、output方式來(lái)整理。如果模型泛化能力弱,就需要增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性。


3、精調(diào)的方案選擇和場(chǎng)景相關(guān)度非常高。建議通過(guò)做多種方案對(duì)比測(cè)試看實(shí)際效果??梢杂?%-20%的數(shù)據(jù)集作為測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試精調(diào)的任務(wù),建議測(cè)試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)要分開用,通過(guò)測(cè)試后再去跑全量的數(shù)據(jù)。當(dāng)訓(xùn)練結(jié)果大量返回重復(fù)字符時(shí),就需要調(diào)整數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練參數(shù),再重新做訓(xùn)練。


4、盡可能訓(xùn)練小尺寸模型,這對(duì)部署成本控制非常關(guān)鍵。一般情況4-8個(gè)節(jié)點(diǎn)才能滿足真正生產(chǎn)環(huán)境中使用的要求,所以在部署前盡可能做量化壓縮優(yōu)化,確保不損失太多性能的技術(shù)上降低資源的需求。


這一期干貨分享就到這了,相信小伙伴們還會(huì)有很多的問(wèn)題想要交流,敬請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注我們。中軟國(guó)際解放號(hào)將在JointPilot平臺(tái)的加持下,攜手廣大開發(fā)者,加速應(yīng)用創(chuàng)新,共贏企業(yè)級(jí)AIGC應(yīng)用未來(lái)!



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