擴展生成AI：4個有效的策略
擴展生成AI：4有效策略不僅僅是將實驗轉化為生產服務。這是關於在競爭性的AI景觀中引起關注，通過創新創造慾望，並使用有效的實施框架推動行動。每個AI領導者和數據驅動的企業都在競爭使生成AI模型的一部分。挑戰不再只是實驗。這就是將這些原型變成穩定的高性能生產工具。本指南將帶您完成四種有效的策略，以成功地將生成型AI鋪平道路。
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了解生成AI的生產差距
許多公司正在對生成AI飛行員進行大量投資。它們以強烈的熱情開始，通常使用Chatgpt，Dall·E或自定義語言模型等工具來構建引人注目的演示。儘管有早期的承諾，這些舉措曾經是時候進行擴展。那是因為存在生產差距 – 實驗環境和全面現實世界應用之間的鴻溝。關鍵問題在於諸如模型績效，數據管理，可靠性，成本控制和基礎架構等領域。從概念驗證到生產並不像部署訓練有素的模型那樣簡單。它需要構建可擴展系統並將AI集成到現有操作中。
失敗的主要原因包括架構不足，雜亂的數據管道以及與業務目標缺乏一致性。一開始就認識到這些陷阱可以使組織積極主動，而不是反應性。擁抱基礎概念，例如可觀察性，性能監測和穩健的API對於彌合這一差距至關重要。
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策略1：建立可重複使用的體系結構以進行模型縮放
為了從飛行員到生產，您不僅需要高性能的模型。您需要可重複使用的體系結構，該體系結構可以反复可靠地處理多個生成AI用例。最成功的組織標準化了其開發管道。這包括採用MLOP（機器學習操作）實踐。 MLOPS框架可以自動化測試，版本控制，再培訓和部署，從而更容易按大規模啟動和管理服務。
將其視為機器學習裝配線。您不會為每種產品建造新的工廠。相反，您可以重複使用多個項目的組件，過程流和環境。這種方法降低了冗餘並提高了上市時間。像Kubernetes這樣的編排層或託管ML平台（如Vertex AI或Azure ML）可增強彈性和可擴展性。它確保生產模型在有效地管理計算資源的同時保持24/7。
此外，在模型上構建可重複使用的API和包裝器還支持可擴展性。當與相同的端點和AUTH模型集成時，它們會更加順利地融合到企業工作流中。此集成對於智能文檔處理或自動化內容創建等業務應用程序至關重要。
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策略2：將實驗與業務成果保持一致
許多AI項目由於技術團隊和業務部門之間的脫節而遭受損失。項目失速的一個共同原因是優先考慮創新而不是影響。為了避免這種情況，每個生成的AI實驗都必須針對戰略業務目標進行驗證。這樣可以確保採用和資金連續性。
一個成功的例子是客戶服務聊天機器人，不僅可以減少人類工作量，還可以改善用戶體驗和反饋循環。當使用GPT風格的模型自動化客戶對話時，必鬚根據成功率，升級率和客戶滿意度對它們進行評估，而不僅僅是語言質量。
從一開始，將其AI計劃與KPI聯繫起來的公司有更高的機會進入全面部署。考慮將預測性ROI估算及其及早整合到模型中，以預測生成AI將如何影響銷售，客戶保留或運營成本。儀表板和實時報告對於說明對利益相關者的進步和促進透明度至關重要。
策略3：為合適的工作選擇正確的模型
直接跳到大規模語言模型僅僅是因為它們功能強大，這很誘人。但是並非所有用例都需要GPT-4或類似模型。在許多情況下，較小，微調甚至蒸餾型的型號的性能同樣好，而且運行成本要少得多。選擇右尺寸模型是有效擴展的最聰明的方法之一。
某些應用程序，例如無頭文檔摘要或內部通信工具，可能需要快速且“足夠好”的輸出。那是低延遲模型發光的地方。另一方面，需要高級推理的任務，例如法律文檔生成或研發見解，可能會使用全尺寸的基礎模型保證。
即使在大型模型中，微調特定層或及時工程也可以顯著提高相關性，而無需進行全面的重新培訓。這種混合部署方法使用較小的模型進行廣泛的任務，以及用於利基，高價值任務的大型任務 – 平衡性能和成本。正確的策略是基於工作負載混合和匹配模型類型，而不是依靠一種通才模型。
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策略4：實施人類的反饋系統
生成模型可以幻覺，犯錯並產生偏見的內容。這就是為什麼部署人類在環（HITL）系統對生產AI服務至關重要的原因。這些系統將自動輸出與人類的監督相結合，提高了整體準確性，信任和合規性。
例如，在醫療轉錄或財務報告的生成中，讓專家在最終提交之前驗證AI創建的內容不僅確保准確性，而且還可以使用現實世界中的反饋隨著時間的推移訓練模型。 Labelbox，Snorkel或Scale AI等平台提供了有效收集監督反饋的工具。
將反饋迴路納入初始設計會隨著時間的推移提高彈性。 HITL還建立了問責制，這在B2B和監管繁重的部門變得越來越重要。可解釋的AI（XAI）框架由審計日誌支持並審查政策有助於回答用戶對模型決策的關注。
這樣的集成向團隊負責人和客戶保證，安全和道德仍然是生成AI服務的核心。這種人類的互動從僅僅質量控制變成成為模型適應和個性化的關鍵槓桿。
通過內部教育和治理加速倡議
擴展生產AI還需要改變組織心態。領導者應在技術和非技術團隊中培養AI素養。教育主要利益相關者有關生成模型的運作，其局限性，道德風險和使用政策如何確保在各個級別的購買。
在出現故障之前創建結構化治理過程也是必不可少的。這包括模型審核，數據使用策略和負責的AI框架。 Deloitte，Microsoft和Google都建議嵌入跨職能的AI治理委員會，以不斷審查系統性能和影響。
定義數據所有權，模型問責制和事件響應工作流程為信任和法規遵守奠定了基礎。擅長擴展的公司幾乎總是具有成熟的內部培訓和審查委員會，以隨著模型的發展而調整政策。
使用實時分析和模型可觀察性
縮放AI中最被忽視的區域之一是模型可觀察性。團隊需要可靠的工具來跟踪模型性能，延遲，漂移和跨不同環境的用法。 Prometheus，Grafana或OpentElemetry等實時分析系統可以監視API和延遲指標。
這種可觀察性可確保生產系統在沒有意外降解的情況下執行。監視工具還提醒團隊潛在的數據轉移或質量損失。諸如迅速準確性，用戶滿意度和每個請求的令牌使用之類的指標對決策者優化生成AI系統很有幫助。
在生命週期的早期設置可觀察性有助於快速隔離失敗，並有效地迭代改進。隨著時間的流逝，這些診斷將演變成預測系統，這些系統甚至在最終用戶受到影響之前就會遇到問題。
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結論：將AI飛行員變成可擴展的創新引擎
生成的AI繼續在內容創建，客戶參與度，工作流程自動化和知識檢索中重塑數字體驗。然而，許多項目在從實驗到部署過渡時會步履蹣跚。這四種有效的策略 – 建立強大的建築，與業務成果保持一致，選擇正確的模型以及嵌入HITL反饋循環 – 解決了最持續的可伸縮性挑戰。
掌握這些框架的企業可以更快地創新，降低AI運營成本並創造競爭性差異。通過引入治理文化，可觀察性和跨職能合作，組織可以超越AI炒作，轉變為高效，智能的運營。可擴展的生成AI背後的真正力量不僅是模型 – 它在系統，人員和流程中始終如一地運行它們。
參考
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韋伯，艾米。 大九人：科技泰坦和他們的思維機器如何扭曲人類。 PublicAffairs，2019年。
丹尼爾·克雷維爾（Crevier）。 AI：尋找人工智能的動盪歷史。基本書籍，1993年。
