苟志龙
作者苟志龙课题专家组·2024-03-25 16:49
高级工程师·中国民生银行

大语言模型选型评估框架是什么?应该包含哪些评选维度?(同业交流共识总结)

字数 5373阅读 1119评论 4赞 6

一、议题说明

在人工智能技术不断进步的今天,大语言模型在各行各业的应用愈发广泛。然而,面对众多的大语言模型,如何科学、合理地选择最适合企业和开发者需求的模型,成为了一个关键问题。本议题的目标是深入探讨构建科学的大语言模型选型评估框架,以及应包含哪些评选维度,旨在帮助企业和开发者在大语言模型选型过程中,做出更为明智的决策。

二、议题主持导语

大语言模型选型评估框架的重要性不言而喻,它涵盖了模型的准确性、效率、资源消耗等多个关键方面。在本次议题中,我们将邀请来自不同行业和领域的专家分享他们的观点和经验,共同探讨如何构建科学的大语言模型选型评估框架。我们希望通过专家们的智慧碰撞,为大家提供一套实用、有效的大语言模型选型评估方法,助力企业和开发者在大语言模型的应用道路上取得成功。

三、议题研讨内容

1)Ethan_Yang 某金融公司 技术架构师
Ethan_Yang认为, 大语言模型 选型评估框架应该包含功能需求、可扩展性、可用性、算法性能、可解释性、可管理性、安全性和隐私保护、技术支持和社区支持、性价比以及未来发展和可持续性等评选维度。
(1) 功能需求方面,需要评估模型是否满足业务需求和功能要求,包括数据处理、计算能力、模型集成等。
( 2 ) 可扩展性方面,需要评估模型在处理大规模数据和复杂计算时的性能和扩展能力,包括并行计算、分布式计算等。
( 3 ) 可用性方面,需要评估模型的易用性和操作性,包括模型的使用界面、API接口、可视化工具等。
( 4 ) 算法性能方面,需要评估模型在准确性、鲁棒性、稳定性等方面的表现,包括模型的训练速度、预测准确率、泛化能力等。
( 5 ) 可解释性方面,需要评估模型是否能够提供对结果的解释和解释性,包括模型的可解释性、特征重要性等。
( 6 ) 可管理性方面,需要评估模型的管理和维护成本,包括模型的部署、更新、监控和维护等。
( 7 ) 安全性和隐私保护方面,需要评估模型在数据安全和隐私保护方面的能力,包括数据加密、访问控制、数据脱敏等。
( 8 ) 技术支持和社区支持方面,需要评估模型的厂商或开源社区提供的技术支持和社区支持,包括文档、示例、论坛等。
( 9 ) 性价比方面,需要评估模型的性能和功能与成本之间的平衡,包括模型的许可费用、硬件资源需求等。
( 10 ) 未来发展和可持续性方面,需要评估模型的发展趋势和更新迭代计划,以及模型背后的技术团队和社区的稳定性和活跃度。
此外,Ethan_Yang还提出了行业 大语言模型 +公司级小模型的结合方式,以有效应对训练集数据不足情况下的 大语言模型 结果不确切情况。

2)windix 某证券公司 商业分析师
windix提出, 大语言模型 评估可以按照知识和能力、人类意图对齐能力、安全性三个大维度进行,并进一步细分为多个小维度,如问答能力、知识补全能力、推理能力、工具学习等。
( 1 ) 在知识和能力评估方面,可以评估模型的问答能力、知识补全能力、推理能力以及工具学习等方面。
( 2 ) 在人类意图对齐能力评估方面,可以评估模型的道德与伦理、偏见、有毒性以及真实性等方面。
( 3 ) 在安全性评估方面,可以评估模型的鲁棒性、风险等方面。此外,对于行业 大语言模型 ,如生物制药、教育、法律、计算机和金融等行业 大语言模型 ,还可以有定制化的评估方式。

3)没电的手机 某金融企业 项目经理
“ 没电的手机 ” 提出, 大语言模型 选型的评估框架可以包括模型性能、训练时间和资源消耗、可解释性和可理解性、可用性和易用性、可扩展性和灵活性、模型的可靠性和鲁棒性、社区支持和生态系统等评选维度。
( 1 ) 在模型性能方面,可以评估模型在预测任务上的准确性、召回率、精确率等指标,用来评估模型的预测能力和表现。
( 2 ) 在训练时间和资源消耗方面,可以评估模型的训练时间、所需的计算资源(如CPU、GPU、内存)等,用来评估模型的训练效率和资源消耗情况。
( 3 ) 在可解释性和可理解性方面,可以评估模型对于用户和其他相关方的解释能力。
( 4 ) 在可用性和易用性方面,可以评估模型的易用性、部署和维护的难易程度,用来评估模型的实际应用可行性。
( 5 ) 在可扩展性和灵活性方面,可以评估模型的扩展性、适应性和灵活性,用来评估模型在应对不同任务、数据或场景下的适应能力。
( 6 ) 在模型的可靠性和鲁棒性方面,可以评估模型对于输入数据的容错性、鲁棒性和稳定性,用来评估模型在面对不完美或特殊情况时的表现。
( 7 ) 在社区支持和生态系统方面,可以评估模型的技术支持和社区活跃度,这对于模型的长期维护和发展至关重要。
此外,合理合规也是一个重要的评选维度,特别是在银行系统中,需要确保选型满足国家相关安全政策要求,避免触及安全红线。实践案例方面,可以通过具体案例研究来指导模型的选择与评估。

4) seraphin BMW 数据分析与人工智能经理
seraphin提出,为有效应对行业大语言模型的技术挑战,企业应采取以下四个关键策略:一是根据不同行业特点进行定制化适配;二是避免在模型微调上的盲目投入;三是采用AI代理和混合专家系统模式优化资源配置;四是使用知识模板模式降低模型升级迭代成本,提高其可持续性和可维护性。
( 1 ) 标准框架适配: 大语言模型 应参考信通院的建议体系,并根据不同行业的特点进行适配。行业 大语言模型 的技术架构和关注点与通用模型存在差异,因此需要定制化调整以满足特定需求。
( 2 ) 成本效益考虑:企业在预算有限的情况下,应避免盲目投入于模型的微调(fine tuning)。IT部门需要确保成本与效益的正向回报,避免无谓的投资风险。
( 3 ) 高质量数据基础:如果企业拥有良好的数据基础和清晰的数据体系,可以考虑采用AI代理(AI agent)和混合专家系统(MoE)模式。这种模式可以通过跨业务分散风险,实现资源的优化配置。
( 4 ) 知识模板应用:为降低模型升级迭代带来的沉没成本,企业应采用知识模板(knowledge template)模式。这种模式有助于将技术风险分散,并通过模板化知识沉淀,提高模型的可持续性和可维护性。

5) 许小龙 某金融企业 大语言模型工程师
评估框架的核心部分是评估标准,包括准确性、效率、资源消耗、模型透明度和系统兼容性等。此外,还需考虑模型在不同数据和任务中的适应性和泛化力,以及实践案例的分析。
( 1 ) 在准确性方面,可以通过准确率、召回率、F1分数等指标来衡量。在效率方面,包括训练时间和推理时间,以及模型的并行处理能力。
( 2 ) 在资源消耗方面,包括模型的大小、计算复杂度、内存占用等。
( 3 ) 在模型透明度方面,指模型的可解释性,可以帮助我们理解模型的决策过程。
( 4 ) 在系统兼容性方面,需要评估模型是否能够与现有的系统和技术栈兼容。
( 5 ) 在适配性方面,不同的数据和任务可能需要不同类型的模型,因此需要评估模型在不同数据和任务中的适应性和泛化力。这可以通过交叉验证、模型选择在不同的数据集上进行。
( 6 ) 在实践案例方面,通过案例分析,我们可以了解如何在实际应用中选择和评估模型,这可以帮助我们更好地理解模型的优点和局限性,以及如何根据具体需求进行调整。

6) Catalinaspring 某金融企业 副处长
C atalinaspring认为,大语言模型的核心能力大致分为:生成(Generate)、总结(Summarize)、提取(Extract)、分类(Classify)、检索(Search)与改写(Rewrite)六部分。
( 1 ) 在生成能力方面,文本生成是给定输入与上下文生成新文本的能力,这是 大语言模型 最核心的能力。
( 2 ) 在总结能力方面,通过Prompt Engineering, 大语言模型 可对用户输入的文本提炼总结。
( 3 ) 在提取能力方面, 大语言模型 可以提取文本中的时间、地点、人物等信息,旨在将文本关键信息进行结构化表示。
( 4 ) 在分类能力方面, 大语言模型 对文本内容分类的优势在于强语义理解能力与小样本学习能力。
( 5 ) 在检索能力方面,文本检索是根据给定文本在目标文档中检索出相似文本。
( 6 ) 在改写能力方面,通过 大语言模型 与提示词工程自动对文本内容纠错,并进行润色处理。

7) Maolala 某银行 系统分析师
Maolala提出,对于金融行业来说, 大语言模型 的选型评估框架可以考虑以下几个关键维度:业务覆盖面、模型性能、模型解释性、模型稳定性、计算效率、数据集规模、安全与隐私、监管符合性等。
( 1 ) 在业务覆盖面方面,需要评估模型的适用业务范围,是否可以覆盖金融行业的核心业务。
( 2 ) 在模型性能方面,需要评估模型在金融领域业务情景下的精确度、召回率等指标表现。
( 3 ) 在模型解释性方面,需要评估模型结果是否可解释、符合金融业的风控合规要求。在模型稳定性方面,需要评估模型在遭遇新的金融业务案例时的稳定性和健壮性。
( 4 ) 在计算效率方面,需要评估模型的推理时间,是否可以满足金融实时决策的需求。
( 5 ) 在数据集规模方面,需要评估模型的预训练数据集是否包含足够广泛的金融业务案例。
( 6 ) 在安全与隐私方面,需要评估模型在数据利用、传输等方面的安全治理和隐私保护措施。在监管符合性方面,需要评估模型运用是否符合金融监管要求。

8) ChatGPT OPENAI公司 聊天机器人
ChatGPT 提出,针对银行行业 大语言模型 应用的评估框架,强调了评估标准的五个方面:准确性、效率、资源消耗、模型透明度和系统兼容性。同时,评估模型的适配性与泛化力,并结合实践案例进行分析,以确保选择最适合特定业务的模型。然而,量化模型透明度、平衡性能与资源消耗以及确保评估客观性仍是面临的挑战。
( 1 ) 评估框架必要性:在银行行业中, 大语言模型 应用广泛,评估框架对于选择适合特定业务的 大语言模型 至关重要。
( 2 ) 评估标准:

  • 准确性:包括精度、召回率、F1值等指标。
  • 效率:涵盖训练时间、推理时间等指标。
  • 资源消耗:涉及内存、计算资源等指标。
  • 模型透明度:包括可解释性、可视化等指标。
  • 系统兼容性:包括硬件、软件等指标。

( 3 ) 适配性与泛化力:评估模型在不同数据和任务中的适应性和泛化力,以选择更适合的模型。
( 4 ) 实践案例:通过案例研究指导模型选择与评估,帮助银行更好地应用 大语言模型 。
( 5 ) 挑战:

  • 量化模型透明度:探索如何量化模型的可解释性和可视化。
  • 平衡性能与资源:探索如何在模型设计和训练中平衡性能和资源消耗。
  • 评估客观性:设计客观的评估指标和方法,确保评估的客观性。

四、议题共识综述

经过综合专家观点,我们提炼出构建大语言模型选型评估框架的四大核心类别:性能与效果、定制与适配、成本与效益、发展与风险。这四个类别涵盖了模型的各个方面,从性能到成本,从定制到发展,全面评估模型的能力和潜力。

(1)性能与效果

  • 综合性能评估:评估模型的准确性、效率、资源消耗、透明度和系统兼容性,确保模型能够在特定业务场景中提供卓越的性能。这包括了对模型在预测任务上的准确性、召回率、精确率等指标的评价,以及训练时间和推理时间的考量。
  • 适配性与泛化力:评估模型在不同数据和任务中的适应性和泛化力,以选择更适合的模型。这可以通过交叉验证、模型选择在不同的数据集上进行。
  • 实践案例分析:通过具体案例研究来指导模型的选择与评估,帮助理解模型的优点和局限性,以及如何根据具体需求进行调整。

(2)定制与适配

  • 定制化适配:根据不同行业和业务需求,对大模型进行定制化调整,以满足特定功能和性能要求。这涉及到模型的功能需求、可扩展性、可用性、算法性能、可解释性、可管理性、安全性和隐私保护等方面的评估。
  • 数据驱动与可解释性:评估模型的数据驱动能力,同时确保模型的可解释性和透明度,以满足监管和合规要求。这涉及到模型对于用户和其他相关方的解释能力,以及模型的可解释性、特征重要性等方面的评估。

(3)成本与效益

  • 成本效益分析:考虑模型的性价比,平衡性能和成本,确保资源配置的经济合理性,同时避免在模型微调上的盲目投入。这包括了对模型许可费用、硬件资源需求等成本因素的分析。
  • 社区支持与生态系统:考虑模型的技术支持和社区活跃度,这对于模型的长期维护和发展至关重要。这包括对厂商或开源社区提供的技术支持和社区支持的评价。

(4)发展与风险

  • 持续学习与创新:定期回顾和更新评估框架,以适应技术的发展和业务需求的变化,同时鼓励创新和持续改进。这涉及到对模型的发展趋势和更新迭代计划的评估。
  • 安全性与隐私保护:评估模型在数据安全和隐私保护方面的能力,确保模型的应用符合相关的安全政策和法规要求。这包括数据加密、访问控制、数据脱敏等安全措施的评价。
  • 风险管理:在资源配置中考虑潜在风险,制定应急预案,确保在资源短缺或其他挑战面前,项目能够持续稳定推进。这包括了对模型的技术风险、市场风险等方面的评估。

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添加新评论4 条评论

kevinshoppingkevinshopping科技信息经理某保险有限公司
2024-04-10 16:20
上面讨论的内容维度已经很充分,新技术需要稳步探索,防范新技术应用次生风险,需要对模型进行严谨的风险评估,如:模型的准备性、稳定性、抗干扰能力、公平性和可解释性等方面。
yyf123yyf123联盟成员系统工程师威海市商业银行
2024-04-10 15:55
个人认为应包括可靠性(生成正确、真实且一致的输出,并具有适当的不确定性);可解释性和推理 (向用户解释输出并正确推理的能力),太多的由于接触时间不长,见解有限。
menglunyangmenglunyang课题专家组系统工程师中国银行
2024-04-10 09:31
文章中提到的维度如功能需求、可扩展性、可用性、算法性能、可解释性、可管理性、安全性和隐私保护、技术支持和社区支持、性价比以及未来发展和可持续性等,都是在选型过程中需要综合考虑的关键因素。特别是在金融行业,安全性和隐私保护、监管符合性等方面尤为重要。
DongxinDongxin系统架构师某银行股份有限公司
2024-04-02 21:53
大语言模型选型评估框架的四大核心类别:性能与效果、定制与适配、成本与效益、发展与风险。这四个类别涵盖了模型的各个方面,从性能到成本,从定制到发展,全面评估模型的能力和潜力,很具有参考性!多谢专家们分享。
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