Rohan Rao為企業選擇合適的LLM的指南

在這一集《 Leading With Data》中，我們與四倍的Kaggle Grandmaster兼機器學習解決方案專家Rohan Rao一起研究了有趣的數據科學世界。羅漢（Rohan）分享了對戰略合作夥伴關係，數據工具的發展以及大語模型的未來的見解，從而闡明了塑造行業的挑戰和創新。

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我們與Rohan Rao對話的關鍵見解

• 比賽中的戰略夥伴關係可以帶來令人難忘的勝利和學習經驗。
• 數據科學工具的演變需要持續的學習和從業者的適應。
• LLM的未來可能取決於新的數據源和合成數據的生成。
• 企業熱衷於整合LLM，但在將其應用於獨特數據集時面臨挑戰。
• 選擇LLM的綜合框架可以指導企業做出明智的決策。
• 實驗是在傳統算法和生成AI之間選擇業務問題的關鍵。
• 具有API的專有LLM，儘管成本更高，但經常為企業提供更便捷的解決方案。
• 負責人的AI涉及多方面的方法，包括技術，政策和法規。
• 專業的AI代理人對企業內的有針對性，有效的解決問題的有望有望。

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讓我們看看我們與Rohan Rao對話的細節！

您是如何開始數據科學旅程的？

感謝您，Kunal，讓我掌握了數據。我的數據科學旅程始於大約十年前，充滿了編碼，黑客馬拉松和比賽。參加一場傑出的比賽是一個挑戰，但是一個令人難忘的時刻是通過巧妙地與一個強大的競爭對手合作，在Vidhya的黑客馬拉鬆上取得了勝利。這是一個戰略舉動，回報了我的競爭時代，這是一種美好的回憶。

觀察趨勢，數據科學最近如何發展？

數據科學領域已經看到了逐步進步和突然飛躍的階段。諸如XGBoost之類的工具徹底改變了預測性建模，而BERT則改變了NLP。最近，Chatgpt的發行標誌著一個重要的里程碑，展示了LLM的功能。這些進步要求數據科學家不斷適應和升級他們的技能。

您對生成AI的未來有何預測？

LLM的軌跡傾向於顯示出陡峭的初始改善，然後是平穩的。隨著時間的流逝，提高績效變得更具挑戰性。儘管LLM已從大量的互聯網數據中學到了學習，但未來的改進可能取決於合成數據生成的新，大型數據集或創新。當今可用的計算資源是前所未有的，使創新比以往任何時候都更容易獲得。

企業如何採用生成AI和LLM？

各個行業的企業都渴望將LLMS整合到其運營中。挑戰在於將這些模型與專有業務數據結合起來，這通常不像對數據LLM的培訓那樣廣泛。在H2O.AI上，我們看到了很大一部分工作的重點是使企業通過其獨特的數據集利用LLM的功能。

您在不同領域看到的最常見用例是什麼？

企業最常見的問題是如何使LLM從其特定數據中學習。目的是運用LLM的一般能力來應對獨特的業務挑戰。這涉及了解模型的優勢和局限性，並將它們與現有系統和數據格式集成在一起。

您可以分享您為業務需求選擇合適的LLM的框架嗎？

當然。我在數據黑客峰會上介紹的框架包括為您的業務選擇LLM時要考慮的12點。這些範圍從模型的功能和準確性到遵守和隱私等法律考慮。評估這些因素以確定哪些LLM與您的業務目標和約束最合適至關重要。

您如何在傳統算法和生成AI之間進行選擇？

關鍵是進行實驗和迭代。雖然像XGBoost這樣的傳統算法一直是許多問題的首選，但LLMS提供了新的可能性。通過比較其在特定任務上的績效，企業可以確定哪種方法可以產生更好的結果，並且可以部署和管理更可行。

LLM周圍建立工程解決方案時有什麼考慮？

在專有的LLM與API之間進行選擇和託管開源LLMS本地託管是一個重大決定。儘管開源模型似乎具有成本效益，但它們具有基礎架構管理和可擴展性等隱藏的複雜性。儘管成本更高，但企業通常會為了方便起見而傾向於API服務。

您如何應對負責人AI的挑戰？

負責人的AI是一個複雜的問題，超出了技術解決方案。儘管有防護措施和框架可以防止濫用，但LLM的不可預測性質使得很難完全控制。該解決方案可能涉及技術保障，政府政策和AI法規的結合，以平衡創新與道德使用。

您對AI代理商在業務中的使用有何看法？

我對AI代理商的潛力非常看好。專業代理可以以高準確的方式執行特定的任務，而挑戰在於將這些微型提交整合到更廣泛的解決方案中。雖然某些產品可能只是通過自定義提示將現有的LLM包裹起來，但真正的專業代理有可能革新我們如何在各個領域解決問題。

結尾

正如羅漢（Rohan）強調的那樣，瀏覽數據科學和生成AI的景觀需要持續學習和實驗。通過擁抱創新的框架和負責任的AI實踐，企業可以利用數據的力量推動有意義的解決方案，最終改變他們在快速發展的市場中運作和競爭的方式。

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