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关于大模型产品在省侧落地应用和AI人才发展的意见和建议,作者共以下三个建议,主要是在做大模型过程中的一些反思。以下为作者原文
1、第一个建议,就是做大模型,一定要以业务导向,选择有主动意愿,一把手推动力很强的的业务部门来合作。
去年以来我们做了不少大模型,例如ChatBI,ChatOA等,但都不能算成功。然而,在个别场景中,如公文核稿方面,还是取得了一定进展,这主要得益于业务部门的主动推动。目前,靠IT部门独立去推动大模型研发、建设和应用,难度还是很大的,而且不少工作非IT所长。近期我们在推财务的智乎大模型,由财务部一把手主推,全省上百号好财务人员共同参与测试,1周提的问题数就超过3000个,这样我们跟业务的交互非常频繁,模型的按周迭代就真的能做起来,现在准确率做到了90%左右,离实用已经比较接近了。在做财务的智乎大模型过程中,我们发现最有价值的工作恰恰是那些看似笨拙、但却朴实无华的工作,特别是要重视FAQ的完整搜集,然后去做针对性的提升,这样会事半功倍。例如,为每个地市设立一个独立的向量库,就能很大程度解决大模型水土不服的问题,但如果没有业务人员持续的反馈这个问题,我们不会将其列入大模型的优化列表。但要让业务部门帮你做大规模测试,并且要持续很长一段时间,代价其实很大,这个极大依赖业务部门一把手的认识、主动的意愿、实际资源的投入和业务部门的创新文化,比如我们财务部门还专门搞了劳动竞赛来驱动这个事情,这真是莫大的支持。同时,我们公司的业务重点跟业界的普遍关注点可能有所不同,因此在场景选择上更需要业务的牵引,不能跟风,更要抑制技术上的冲动,因为我们的资源有限。当然,必要的亮点还是需要,但做盆景的和做风景的,还是要区分开。2、第二个建议,考虑到当前受限的开源大模型能力,我们还是要从小做起,要努力寻找最合适的,最细分的业务切片场景。
做企业的垂类模型,开始的时候,一定是场景越细越好,从当前的生产流程中去嵌入,先要做到+AI,再考虑AI+,这个主要受限于我们当前的数据能力和开源基础大模型的能力,场景越细,对数据和开源模型要求越低,准确率就越可能达到商用的水平。什么叫场景越细越好呢?举个例子,比如做智能办公,这个题目太大了,我们其实是做不动的,可以找一个细分赛道,例如文档核稿,但这个还是太粗,可以再细分为通用字纠错、专业名词纠错、叠词纠错等类别,然后针对每个细分类别建独立的模型,这样大模型的构建难度就降下来了。我们现在特别需要在一个点上获得突破,建立起信心,然后才能玩下去,积累了足够的经验后,再考虑模型的泛化和通用性。为什么先期不建议去做通用性比较大的领域模型呢?比如ChatBI,因为我们企业的业务特性太明显了,大模型理解不了企业的领域术语。我们前期在做ChatBI,发现难度很大,一个核心问题就是领域的语义理解。比如我问ChatBI:“杭州分公司的武林网格各渠道的放号情况如何”,这个大模型能回答,但一线去测试时,问:杭分的武林网格渠道的放号情况如何,大模型就理解不了了,因为“杭分”是我们业务部门对杭州分公司的简称,大模型是无法理解的。类似的问题就太多了,比如公司分管领导,业务支撑中心主任,力量大厦,和教育,亲情网,诸如此类,这些专有名词都具有明显的领域特点,基础大模型无法理解。理论上,我们做领域大模型,第一步是选择一个基础大模型,然后基于行业术语做一个行业大模型,然后在行业大模型的基础上再去做领域大模型,但现在我们往往是从基础大模型一步跨域去做领域大模型,但没有行业大模型的基础,没有行业语料的积淀,领域大模型的效果很难让一线满意,因此需要画大量的时间去微调,而微调大多也是领域语料的问题。例如,为了做ChatBI,我们要把公司数据分析领域的业务术语,指标口径都搜集一遍,整理好了,才有可能做出一个真正可用的ChatBI,但这种基础性工作,现在是没人做的,或者没有人体系化的去做。因此,大多情况下,一个资源有限的大模型项目团队很难做出产品级的ChatBI,退而求其次,它只能去做一个及其细分的数据分析场景,把这个细分场景的语料尽可能搜集清楚,让大模型重新理解特定场景语境,从而做出正确的推理,即TXT2SQL,这也是无奈之举。因此,大模型语料作为基础的生产资料,需要引起公司的高度重视,现在公司已经有所动作,我觉得是非常正确的方向,但关于语料集的构建,有三点建议:一要明确业务目标,无论是公开的,还是领域内的,至少要明确具体支撑哪类AI应用,跟哪个AI团队合作,否则容易做空,效果难以衡量。二要加强非结构化数据的技术研究和数据治理,语料这这种非结构化数据的处理解析,大多传统企业缺乏人才和技术储备,也缺乏实际处理经验。比如大模型中的RAG,最关键的是语料的向量化处理,涉及语料数据如何高效分词、检索结果优先级排序、向量数据库的自动化更新等等技术,这些对我们都是挑战。三是语料数据的处理和解析是苦活累活,工作量很大,前期很难看得到成绩,需要资源的保障和一定的激励。3、第三个建议,现在企业大模型人才什么都缺,但最缺的是AI产品经理,其次是语料工程师。
AI人才规划是个系统性问题,涉及各类岗位,如AI架构师、AI项目经理、AI产品经理、算法工程师、数据科学家、数据工程师、平台工程师等。但企业内搞AI,不是为了研究,更不是为了发论文,目标就是为了做出有价值的、能有人买单的产品。个人认为,公司当前最缺的是AI产品经理。一个公司的最重要的产品经理可能就是各位领导和管理者。我自己做大模型的感觉就是,很多大模型问题不是靠单一的算法维度能暴力解决的(一方面开源大模型能力还不够,另一方面企业也没足够的资源)。例如,一线人员可能会提出模棱两可的问题,大模型再厉害也理解不了,但这类问题其实可以转化成产品设计的问题,然后巧妙的解决。在这个过程中,好的产品经理是关键。例如,我们在产品设计上,可以通过增加多轮问答和结构化确认过程来确保一线问题的完整性。同时因为AI产品涉及的要素特别多,除了算法、算力及数据,还包括需求、场景、架构、UI/UE等等。企业内一定要有人能把这些资源协同起来,盘活起来,但难点就在于这些资源在公司内还是按条线配置的。例如,CRM这边有产品经理,但数据工程师则大多在大数据团队。因此大模型也是需要治理的,组织保障是重中之重,需要让各个团队协同起来,发挥各自所长。还有一点就是我们以前的数据工程师都是跟着数据仓库成长起来的,擅长于做结构化数据的ETL和数据处理,但对于语料这种非结构化数据,明显缺乏技术储备和处理经验。我记得在做错别字纠正的时候,语料数据的准备就花了3个月,代价非常大。还有一次在做语料数据准备的时候,去隐私化太多,导致微调的效果非常差,这都是我们缺乏积累和经验造成的。后来我去研究了下,发现语料数据的处理其实是一个庞大的技术体系,至少包括公司语料数据的归集(含人财物等)、数据清洗(含去除重复文本、处理文本编码、拼写纠正等)、数据预处理(含分词、词形还原、词干提取、文本标准化等)、数据增强(同义词替换、随机插入、回译、噪声注入、数据扩充、生成对抗数据等)、数据标注(词性标注、命名实体识别、意图识别、主题标注等)及数据准备(语料分割、语料编码、语料补齐及语料存储等),当然还有针对大模型的提示词工程,这些全是朴实无华但对大模型至关重要的基础工作。在新的时期,公司需要培养新一代的数据工程师,大数据处理团队需要与时俱进,正如当年的数据仓库建模一样,语料数据的处理将成为数据工程师的核心竞争力。很多领导和同事都提到要加强人才引入和培养,我认为这很重要,但远水解不了近渴,我们需要在现有条件下去创造最有可能的实施条件,例如进行工作内容的结构性调整,当然这考验管理者的智慧。AI产品经理和语料工程师,由于对业务、数据的理解要求较高,一般还是需要公司自己培养。但数据科学家、算法工程师等岗位,由于技能的通用性,可以采取外部人才引入的方式解决。同时希望公司有个AI专家的共享复用机制,因为现在公司各个实施团队都在进行大模型应用的探索,碰到了大量的算法调优问题,比如幻象和RAG,现在只能靠本地找资源解决,效率很低。我们需要有一种集中化AI专家的市场化征调机制,就像合作伙伴做的那样。当然这可能涉及到市场结算啥的,但真能解决问题的专家,相信大家都愿意付钱。就讲这三点,谢谢大家!
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