Шешімдер / LLM немесе NLP моделін компания ішіндегі контурда таңдау және орналастыру

Табиғи тілді өңдеу модельдерін (LLM) енгізу бизнесті автоматтандыру және цифрлық трансформациялау процесінің маңызды бөлігіне айналуда. Алайда нақты модельді таңдау компанияның қажеттіліктерін, техникалық мүмкіндіктерін және бизнес мақсаттарын мұқият талдауды қажет етеді. Бұл мақалада LLM шешетін негізгі міндеттерді, модельді таңдау критерийлерін, танымал шешімдер мен балама тәсілдерді қарастырамыз.

1. LLM-модель қандай міндеттерді шеше алады?

Үлкен тілдік модельдер (LLM) бизнестің түрлі салаларында қолданылады. Ең жиі кездесетін міндеттер:

• Клиенттерді қолдауды автоматтандыру: пайдаланушылардың сұраныстарын өңдейтін чат-боттар мен виртуалды ассистенттер.
• Контент генерациясы: маркетингтік мәтіндер, есептер, тауар сипаттамаларын жасау.
• Мәтіндік ақпаратты талдау: пікірлерді, түйіндемелерді, құжаттарды өңдеу.
• Аударма және локализация: мәтіндерді түрлі тілдерге автоматты түрде аудару.
• Ақпаратты іздеу: пайдаланушылардың сұрақтарына жауап беретін интеллектуалды іздеу жүйелері.
• Деректерді классификациялау: мәтіннің реңкін анықтау, сұраныстарды санаттау.

2. Неліктен LLM-модель таңдау – күрделі процесс?

LLM-модельді таңдау көптеген факторларға байланысты, мысалы:

• Міндеттің талаптары: кейбір модельдер мәтін генерациясына жақсы, ал басқалары – талдауға.
• Есептеу ресурстары: әр модельдің жады мен қуаттылыққа талаптары әртүрлі.
• Деректердің құпиялылығы: бұлттық шешімдерді қолдану қауіпсіздік талаптары жоғары компанияларға жарамайды.
• Құны: үлкен LLM-модельдерді оқыту мен қолдау көп шығын талап етеді.

3. Танымал LLM-модельдер: артықшылықтары мен кемшіліктері

Төменде ең жиі қолданылатын LLM-модельдер:

• GPT-4 (OpenAI)
  Артықшылықтары: жоғары дәлдік, мәтін генерациясындағы икемділік, кең қолдану саласы.
  Кемшіліктері: көп есептеу ресурстарын қажет етеді, жоғары шығындар.
• LLaMA (Meta)
  Артықшылықтары: локалды орналастыру мүмкіндігі, оңтайландырылған архитектура.
  Кемшіліктері: баптау күрделі, API дамуы әлсіздеу.
• Claude (Anthropic)
  Артықшылықтары: қауіпсіздік деңгейі жоғары, ұзын контекстпен жұмыс істей алады.
  Кемшіліктері: шектеулі қолжетімділік, жоғары шығындар болуы мүмкін.
• Mistral
  Артықшылықтары: өнімділігі жоғары, ашық ортада орналастыруға қолайлы.
  Кемшіліктері: оқыту деректерінің көлемі GPT-мен салыстырғанда аз.

4. NLP-модель (мысалы, BERT) жеткілікті болатын жағдайлар

Кей жағдайда LLM емес, NLP-модель жеткілікті. Мысалы, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) сияқты модельдер:

• Классификация, іздеу, реңк талдау міндеттерін жақсы орындайды.
• Есептеу ресурстарын аз қажет етеді.
• Open-source нұсқалар бар (BERT, RoBERTa, DistilBERT).

• Мәтін генерациясы үшін жарамсыз.
• Ұзын контекстпен жұмыс істеуде шектеулі.

5. Нені таңдау керек: LLM әлде BERT?

Егер мәтін генерациясы, чат-бот жасау, ұзын контекстермен жұмыс қажет болса — LLM таңдаңыз.

Егер міндет мәтінді талдаумен (реңк, классификация, дерек шығару) байланысты болса — BERT немесе басқа NLP-модель жеткілікті.

Демонстрациялық стенд

Генеративті жасанды интеллект негізіндегі көмекшінің мысалымен Telegram немесе WhatsApp арқылы таныса аласыз. Бот жиі қойылатын сұрақтарға жауап беруге үйретілген, мысалы, «ЕвроМебель» компаниясы үшін.

• Telegram-дағы GPT-ассистент мысалы: @EuromebelDemoGPTbot

Қорытынды

Модель таңдау компанияның міндеттеріне, бюджетіне және техникалық мүмкіндіктеріне байланысты. LLM – күрделі және көп функциялы шешімдер үшін, ал BERT және басқа NLP-модельдер – нақты міндеттер үшін тиімді таңдау. Шешім қабылдамас бұрын әртүрлі тәсілдерді сынап көріп, сапа мен шығын арасындағы тепе-теңдікті анықтауға кеңес береміз.