ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก
โมเดล AI ช่วยสร้างคืออะไร มีการประเมินโมเดล AI ช่วยสร้างสำหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันอย่างไร กระบวนการคัดเลือกโมเดล AI ช่วยสร้างคืออะไร

โมเดล AI ช่วยสร้างคืออะไร

โมเดล AI ช่วยสร้างมีจุดแข็งและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน ประสิทธิภาพ ความเป็นส่วนตัว และข้อกำหนดด้านต้นทุนของกรณีการใช้งานของคุณ บางโมเดลอาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่ารุ่นอื่น คู่มือนี้ให้ข้อมูลปัจจัยที่ต้องพิจารณาและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการเลือกโมเดล AI ช่วยสร้าง

โมเดลปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้างสามารถสร้างเนื้อหาข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอต้นฉบับและมีความหมายตามการป้อนข้อมูลภาษาธรรมชาติจากผู้ใช้ องค์กรต่าง ๆ กำลังใช้สิ่งเหล่านี้สำหรับทุกสิ่ง ตั้งแต่การขับเคลื่อนแชทบอทไปจนถึงการสร้างเทมเพลตการออกแบบและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนด้านชีววิทยา มีโมเดล AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์และโอเพนซอร์สหลายพันโมเดลให้เลือก และมีการเปิดตัวโมเดลใหม่และโมเดลที่ได้รับการปรับปรุงทุกวัน

แม้จะมีความยืดหยุ่นและความหลากหลาย แต่โมเดล AI ช่วยสร้างก็ไม่ใช่โซลูชันที่ครอบคลุมสำหรับทุกกรณีการใช้งาน ทีม AI ต้องคัดเลือกและประเมินโมเดลที่ดีที่สุดที่เพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนและประสิทธิภาพอย่างรอบคอบ การประเมินโมเดลนั้นซับซ้อน เกณฑ์มาตรฐานยอดนิยม เช่น Helm และกระดานผู้นำ Hugging Face จะให้เพียงมุมมองทั่วไปว่าโมเดล AI เฉพาะเจาะจงทำงานในงานภาษาธรรมชาติทั่วไปได้อย่างไร ทีม AI ต้องใช้กลยุทธ์ที่แตกต่างกันเพื่อประเมินผลเอาต์พุตโมเดลสำหรับการป้อนข้อมูลที่กำหนดเองจากนั้นเลือกกลยุทธ์ที่เหมาะกับความต้องการของพวกเขามากที่สุด

มีการประเมินโมเดล AI ช่วยสร้างสำหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันอย่างไร

ต่อไปนี้คือปัจจัยบางประการที่ควรพิจารณาเมื่อเลือกโมเดล AI ที่เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ

รูปแบบ

โหมดหมายถึงประเภทข้อมูลที่โมเดลประมวลผล: การฝัง ภาพ (วิสัยทัศน์) หรือข้อความ บางโมเดลเป็นรูปแบบเดียวและสามารถประมวลผลประเภทข้อมูลเดียวได้อย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลอื่น ๆ เป็นแบบหลายรูปแบบและสามารถผสานรวมประเภทข้อมูลหลายประเภทได้ แต่ประเภทหนึ่งอาจเหมาะกับประเภทอื่นมากกว่า ตัวอย่างเช่น โมเดลเช่น Claude, Llama 3.1 หรือ Titan Text G1 เหมาะสำหรับงานบนพื้นฐานของข้อความ ในขณะที่ Stable Diffusion XL และ Titan Image Generator v2 เหมาะกับงานที่ใช้การมองเห็นมากกว่า ในทำนองเดียวกัน โมเดล Titan Multimodal Embeddings G1 ได้รับความนิยมในการแปลภาพหรือข้อความอินพุตใด ๆ ให้เป็นการฝังที่ประกอบด้วยเชิงความหมายของทั้งภาพและข้อความในพื้นที่ความหมายเดียวกัน

ขนาดโมเดล

ขนาดโมเดลคือจำนวนพารามิเตอร์หรือตัวแปรการกำหนดค่าภายในโมเดล ขนาดอาจแตกต่างกันไปตั้งแต่หลายล้านถึง 100 พันล้าน+ โดยโมเดลส่วนใหญ่มีพารามิเตอร์ระหว่าง 10 ถึง 100 พันล้านพารามิเตอร์ ขนาดโมเดลเป็นตัวกำหนดความสามารถของโมเดลในการเรียนรู้จากข้อมูลโดยตรง โมเดลที่มีพารามิเตอร์มากขึ้นจะทำงานได้ดีกว่าเนื่องจากสามารถเข้าใจข้อมูลใหม่ได้อย่างลึกซึ้ง อย่างไรก็ตาม โมเดลขนาดใหญ่มีราคาแพงกว่าในการปรับแต่งและใช้งาน

เวลาแฝงการอนุมาน

เวลาแฝงการอนุมานมักเป็นปัญหาในสถานการณ์เรียลไทม์ที่ผู้ใช้แอปพลิเคชัน AI ของคุณอาจคาดหวังการตอบสนองทันที สิ่งนี้เป็นเวลาทั้งหมดที่โมเดลใช้ในการประมวลผลอินพุตและส่งคืนเอาต์พุตตามความยาวอินพุต โมเดล AI ช่วยสร้างที่มีสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนอาจมีความเร็วในการอนุมานที่ช้ากว่าโมเดลที่เล็กกว่า อย่างไรก็ตาม เวลาแฝงการอนุมานจะแตกต่างกันขึ้นอยู่กับทั้งพร้อมท์ที่คุณคาดหวังและประสิทธิภาพของโมเดล จำนวนโทเค็นที่เพิ่มขึ้น (เช่นตัวอักษร เครื่องหมายวรรคตอน ฯลฯ) ในอินพุตของผู้ใช้ปลายทางอาจเพิ่มเวลาแฝงได้เช่นกัน

หน้าต่างบริบท

หน้าต่างบริบทของโมเดล AI ช่วยสร้างคือจำนวนโทเค็นที่สามารถ "จดจำ" สำหรับบริบทในแต่ละครั้ง โมเดลที่มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่าจะรักษาบทสนทนาก่อนหน้าไว้ได้มากกว่า และให้คำตอบที่เกี่ยวข้องมากกว่า ดังนั้น หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่จึงเป็นที่ต้องการสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การสรุปเอกสารยาว ๆ หรือการสนทนาหลายฝ่าย

การพิจารณาราคา

ต้นทุนการดำเนินการโมเดลรวมถึงต้นทุนการใช้งานสำหรับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ และต้นทุนการประมวลผลและหน่วยความจำ ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานอาจแตกต่างกันไปในแต่ละโมเดล ขึ้นอยู่กับเวิร์กโหลด การชั่งน้ำหนักต้นทุนกับประโยชน์ช่วยให้มั่นใจได้ว่าคุณจะได้รับความคุ้มค่าที่ดีที่สุดสำหรับการลงทุนของคุณ ตัวอย่างเช่น การใช้ Claude 2 หรือ Command R+ จะเกิดค่าธรรมเนียมตามการใช้งานเนื่องจากเป็นโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ ในขณะที่การปรับใช้ Llama 2 7B มีต้นทุนการประมวลผลต่ำกว่า อย่างไรก็ตาม หากโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ให้ความแม่นยำหรือประสิทธิภาพที่ดีกว่าอย่างเห็นได้ชัดสำหรับงานของคุณ ต้นทุนที่มากกว่าของโมเดลดังกล่าวอาจสมเหตุสมผล

คุณภาพของคำตอบ

คุณสามารถประเมินคุณภาพคำตอบของโมเดล AI โดยใช้ตัววัดหลายตัวเช่น

  • ความแม่นยำ—คำตอบของโมเดลถูกต้องบ่อยแค่ไหน
  • ความเกี่ยวข้อง—คำตอบเหมาะสมกับอินพุตที่กำหนดแค่ไหน 
  • ความแข็งแกร่ง—โมเดลสามารถจัดการกับข้อมูลอินพุตที่จงใจทำให้เข้าใจผิดซึ่งออกแบบมาเพื่อให้สับสนได้ดีเพียงใด
  • ความเป็นพิษ — เปอร์เซ็นต์ของเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรืออคติในผลลัพธ์ของโมเดล

โดยทั่วไปตัววัดจะวัดเทียบกับบรรทัดฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดคือการประเมินคุณภาพคำตอบของโมเดลที่แตกต่างกันสองสามโมเดลจากชุดข้อมูลอินพุตเดียวกัน และเลือกโมเดลที่ให้คุณภาพคำตอบสูงสุด

กระบวนการคัดเลือกโมเดล AI ช่วยสร้างคืออะไร

การเลือกโมเดล AI ช่วยสร้างนั้นต้องให้คุณกำหนดข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชัน AI ของคุณเสียก่อน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจความคาดหวังของผู้ใช้ ความต้องการในการประมวลผลข้อมูล ข้อควรพิจารณาในการปรับใช้ และรายละเอียดปลีกย่อยอื่น ๆ ภายในธุรกิจและอุตสาหกรรมของคุณ จากนั้นคุณสามารถกำจัดโมเดล AI ที่แตกต่างกันออกไปได้โดยดำเนินการทดสอบคุณภาพจนกว่าคุณจะพบโมเดลที่ดีที่สุดที่ตรงตามความต้องการของคุณ

ขั้นตอนที่ 1 - การคัดเลือกโมเดลเบื้องต้น

เริ่มกระบวนการโดยการคัดเลือกประมาณ 20 โมเดลจากทั้งหมดนับพันโมเดลที่ตรงตามความต้องการของคุณ การเลือกใช้ระหว่างโมเดลโอเพนซอร์สและโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ถือเป็นงานครึ่งหนึ่งแล้ว เมื่อคุณได้ตัดสินใจแล้ว คุณสามารถคัดเลือกเพิ่มเติมได้โดยการประเมินโมเดลตามเกณฑ์สำคัญ เช่น โหมด ขนาดโมเดล หน้าต่างบริบท ฯลฯ ตามที่อธิบายไว้ในหัวข้อก่อนหน้า

โมเดล AI ช่วยสร้างแบบโอเพนซอร์สเทียบกับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์

โมเดลโอเพนซอร์สให้ความยืดหยุ่นและช่วยให้ทีมสามารถปรับแต่งหรือฝึกโมเดลใหม่ได้อย่างเต็มที่กับข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ สิ่งนี้อาจมีคุณค่าอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมเฉพาะทางที่โมเดลวัตถุประสงค์ทั่วไปไม่ทำงานได้ดีในกรณีการใช้งานเฉพาะกลุ่ม ตัวอย่างเช่น บริษัทประกันภัยขนาดใหญ่แห่งหนึ่งอาจต้องการฝึกโมเดลโอเพนซอร์สกับข้อมูลที่กำหนดเองแทนที่จะใช้โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งมุ่งเป้าไปที่ภาคการเงินซึ่งไม่ตรงตามความต้องการเฉพาะของพวกเขานัก

อย่างไรก็ตาม โมเดลโอเพนซอร์สต้องมีการพิจารณาเพิ่มเติม สิ่งเหล่านี้อาจนำมาซึ่งความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและกฎหมาย ซึ่งทำให้องค์กรต่าง ๆ ต้องบังคับใช้มาตรการปฏิบัติตามข้อกำหนดของตนเอง และตรวจสอบเงื่อนไขใบอนุญาตอย่างละเอียดถี่ถ้วน ในทางกลับกัน โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์มักมีฟีเจอร์การรักษาความปลอดภัยในตัว การชดเชยข้อมูลและผลลัพธ์การฝึก และการรับประกันการปฏิบัติตามข้อกำหนด ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานสำหรับธุรกิจที่ให้ความสำคัญกับการลดความเสี่ยง

ขั้นตอนที่ 2 - ตรวจสอบผลลัพธ์และจำกัดรายการให้แคบลง

ในขั้นตอนนี้ เป้าหมายของคุณคือการระบุโมเดล AI ช่วยสร้าง 3 อันดับแรกที่เหมาะสมที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ ขั้นแรก ระบุชุดย่อยของพร้อมท์ทดสอบที่ตรงกับกรณีการใช้งานของคุณ จากนั้นตรวจสอบเอาต์พุตของแต่ละโมเดลด้วยสายตาสำหรับพร้อมท์ที่เฉพาะเจาะจง มองหาเอาต์พุตที่มีรายละเอียดเพิ่มเติมที่ตรงกับอินพุตของคุณมากที่สุด เลือก 3 อันดับแรกที่สร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง มีรายละเอียด และแม่นยำที่สุด

Amazon SageMaker Clarify เหมาะที่สุดสำหรับขั้นตอนนี้ ระบบจะประเมิน FM โดยอัตโนมัติสำหรับกรณีการใช้งาน AI ช่วยสร้างของคุณโดยใช้ตัววัด เช่น ความแม่นยำ ความแข็งแกร่ง และความไม่เหมาะสมเพื่อสนับสนุนโครงการริเริ่ม AI ที่มีความรับผิดชอบของคุณ

ขั้นตอนที่ 3 - การเปรียบเทียบประสิทธิภาพตามกรณีการใช้งาน

ตอนนี้คุณสามารถประเมินโมเดล AI ที่เลือกได้บนสุดโดยละเอียดเพิ่มเติมตามพร้อมท์และเอาต์พุตที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับชุดข้อมูลการทดสอบเฉพาะของคุณ ปัจจัยสำคัญที่นี่คือการมีชุดข้อมูลการทดสอบที่ครอบคลุมทุกแง่มุมของกรณีการใช้งานของคุณโดยมีหลายรูปแบบ คุณควรมีเอาต์พุตในอุดมคติที่สอดคล้องกันเพื่อประเมินทางสถิติเอาต์พุตของโมเดลใดใกล้เคียงกับเอาต์พุตในอุดมคติของคุณ

Amazon Bedrock มีเครื่องมือประเมินเพื่อประเมิน เปรียบเทียบ และเลือกโมเดล AI สำหรับกรณีการใช้งานของคุณด้วยการประเมินโมเดล

มีสามวิธีการประเมินที่คุณสามารถใช้ได้

แบบเป็นโปรแกรม

ประเมินผลลัพธ์ของโมเดลโดยใช้อัลกอริทึมและตัววัดภาษาธรรมชาติแบบดั้งเดิม เช่น คะแนน BERT, F1 และเทคนิคการจับคู่ที่แน่นอนอื่น ๆ Amazon Bedrock ช่วยให้คุณบรรลุสิ่งนี้โดยใช้ชุดข้อมูลพร้อมท์ในตัว หรือคุณสามารถนำชุดข้อมูลของคุณเองมาใช้ก็ได้

มนุษย์มีส่วนร่วมในการทำงาน

ให้ผู้ประเมินที่เป็นมนุษย์ — สมาชิกในทีมของคุณ กลุ่มตัวอย่างผู้ใช้ปลายทาง หรือผู้ประเมิน AI มืออาชีพ — เพื่อประเมินผลลัพธ์ของทั้งสามโมเดลโดยอิงตามตัววัดโมเดลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ผู้ประเมินเหล่านี้สามารถเปรียบเทียบเอาต์พุตด้วยตนเองกับเอาต์พุตในอุดมคติ หรือหากกรณีการใช้งานกว้างเกินไป พวกเขาก็สามารถประเมินและทำเครื่องหมายเอาต์พุตตามการตัดสินที่ดีที่สุดของพวกเขาได้
ด้วย Amazon Bedrock คุณสามารถประเมินเอาต์พุตของโมเดลกับพนักงานของคุณหรือให้ AWS จัดการการประเมินของคุณเกี่ยวกับการตอบสนองต่อชุดข้อมูลพร้อมท์ที่กำหนดเองด้วยตัววัด เช่น ความเกี่ยวข้อง สไตล์ และการจัดแนวให้สอดคล้องกับเสียงของแบรนด์หรือตัววัดในตัว

โมเดล AI อื่นในฐานะผู้ประเมิน

ในแนวทางนี้ โมเดล AI อื่นจะประเมินผลลัพธ์ของโมเดลทั้งสามอย่างไม่เอนเอียง วิธีนี้ใช้ได้ดีที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานที่เอาต์พุตได้รับการกำหนดอย่างดีและความคล้ายคลึงกับผลลัพธ์ในอุดมคติสามารถวัดได้ทางสถิติ Amazon Bedrock ช่วยให้คุณประเมินเอาต์พุตของโมเดลโดยใช้โมเดล AI อื่นในโหมด LLM-as-a-Judge คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลพร้อมท์แบบกำหนดเองของคุณพร้อมกับตัววัดต่าง ๆ เช่น ความถูกต้อง ความสมบูรณ์ และความเป็นอันตราย รวมไปถึงตัววัด AI ที่มีความรับผิดชอบ เช่น การปฏิเสธคำตอบและความเป็นอันตราย

ขั้นตอนที่ 4 - การเลือกขั้นสุดท้าย

ใช้ข้อมูลการประเมินพร้อมกับการวิเคราะห์ต้นทุนและประสิทธิภาพเพื่อเลือกโมเดลขั้นสุดท้าย ด้วย Amazon Bedrock คุณสามารถใช้ฟีเจอร์การเปรียบเทียบในการประเมินเพื่อดูผลลัพธ์ของการเปลี่ยนแปลงใด ๆ ที่คุณทำกับพร้อมท์ โมเดลที่กำลังประเมิน ดูการวิเคราะห์ทั้งหมดของคุณในที่เดียวและเลือกโมเดลที่ให้ความสมดุลที่ดีที่สุดระหว่างประสิทธิภาพ ต้นทุน และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง และใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ

การเลือกโมเดล AI ช่วยสร้างที่เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานของคุณต้องใช้วิธีการที่มีโครงสร้างที่ปรับสมดุลความสามารถทางเทคนิค ความต้องการทางธุรกิจ และข้อจำกัดในการดำเนินงาน กุญแจสำคัญคือการจัดแนวทางการตัดสินใจของคุณให้สอดคล้องกับข้อกำหนดเฉพาะของกรณีการใช้งานของคุณ ประเมินโมเดลอย่างระมัดระวังตามปัจจัยต่าง ๆ เช่น ขนาดโมเดล ความสามารถในการประมวลผลข้อมูล และการพิจารณาการปรับใช้ ในท้ายที่สุด โมเดลที่ถูกต้องช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและนวัตกรรม และเป็นรากฐานที่ปรับขนาดได้สำหรับความก้าวหน้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในอนาคตในองค์กรของคุณ