Ein Framework für die Auswahl des richtigen KI Foundationmodells

Einführung

Willkommen zurück zu unserer Serie über Generative AI! Im letzten Artikel haben wir über die Bedeutung von Basismodellen und die Herausforderungen bei der Auswahl des richtigen Modells gesprochen. Dieser Artikel bietet einen Rahmen für die Auswahl des richtigen Modells und untersucht, wie öffentliche Cloud-Plattformen bei Generative AI helfen können.

Framework für die Auswahl von KI-Modellen

Um diese Herausforderungen zu meistern und das richtige Modell auszuwählen, sollten Sie diesen fünfstufigen zyklischen Ansatz verfolgen, bei dem die Governance im Mittelpunkt steht:

1. Identifizieren Sie einen klaren Anwendungsfall

Formulieren Sie klar und deutlich den spezifischen Anwendungsfall, z. B. die Erstellung personalisierter Antworten auf Kundenanfragen oder die Vorhersage von Anlagenausfällen in einem Fertigungsprozess. Formulieren Sie spezifische Aufforderungen und ideale Antworten, und arbeiten Sie dann rückwärts, um die erforderlichen Daten zu ermitteln. Eine detaillierte Formulierung stellt sicher, dass das KI-Modell für die spezifischen Aufgaben, die es erfüllen muss, trainiert und abgestimmt wird.

• Definieren Sie konkrete Ziele: Definieren Sie klar, was Sie mit KI erreichen wollen, z. B. die Automatisierung des Kundensupports, um die Reaktionszeiten zu verkürzen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Dadurch wird sichergestellt, dass die KI-Implementierung direkt auf die Unternehmensziele ausgerichtet ist und messbare Ergebnisse liefert.
• Einbindung der Stakeholder: Beziehen Sie wichtige Stakeholder aus verschiedenen Abteilungen so früh wie möglich ein, um sicherzustellen, dass die KI-Lösung funktionsübergreifende Anforderungen erfüllt. Die Einbindung der Stakeholder gewährleistet eine umfassende Lösung, die verschiedene Bedürfnisse und Einschränkungen berücksichtigt.
• Aufschlüsselung des Anwendungsfalls: Zerlegen Sie den Anwendungsfall in kleinere Komponenten wie das Verstehen natürlicher Sprache und die Generierung von Antworten. Dies hilft dabei, spezifische Bedürfnisse und Herausforderungen zu verstehen, wodurch die Implementierung zielgerichteter und effektiver wird.

2. Alle Modelloptionen auflisten

Identifizieren Sie verschiedene Modelle, die für den Anwendungsfall geeignet sind, und bewerten Sie Größe, Leistung und Risiken der einzelnen Modelle. Vergleichen Sie Allzweckmodelle mit spezialisierten Modellen.

• Umfassende Recherche: Recherchieren Sie die verfügbaren Modelle gründlich, einschließlich Open-Source-, proprietärer und Drittanbieter-Lösungen. Eine gründliche Recherche hilft dabei, die Stärken und Grenzen zu verstehen und eine fundierte Entscheidung zu treffen.
• Modellmerkmale: Dokumentieren Sie die Merkmale jedes Modells, z. B. die Größe der Trainingsdaten und die Architektur. Die Kenntnis dieser Merkmale hilft bei der Beurteilung der Modelleignung.
• Leistungs-Benchmarks: Suchen Sie nach Benchmark-Leistungskennzahlen, um Modelle objektiv zu vergleichen, z. B. Perplexitätswerte für die Qualität der Texterstellung. Leistungsbenchmarks bieten objektive Kriterien für den Vergleich.

3. Identifizieren Sie die wichtigsten Merkmale

Vergleichen Sie die Modelle auf der Grundlage ihrer Geschwindigkeit, Genauigkeit und potenziellen Risiken. Ein größeres Modell bietet möglicherweise eine höhere Genauigkeit, ist aber langsamer und kostet mehr.

• Modellgröße vs. Anforderungen des Anwendungsfalls: Stimmen Sie die Modellgröße auf die Anforderungen Ihres Anwendungsfalls ab. Ein kleineres, spezialisiertes Modell kann für Anwendungen geeignet sein, bei denen die Reaktionsgeschwindigkeit entscheidend ist.
• Leistungsmetriken: Verwenden Sie relevante Metriken wie Genauigkeit, F1-Score, Recall und Präzision. Damit stellen Sie sicher, dass das Modell bei bestimmten Aufgaben gut abschneidet.
• Risikobewertung: Bewerten Sie Risiken wie Datenschutz, potenzielle Verzerrungen, ethische Überlegungen und die Einhaltung von Vorschriften. Dadurch wird sichergestellt, dass das KI-Modell innerhalb der rechtlichen und ethischen Grenzen arbeitet.

4. Bewerten Sie die Modelleigenschaften für Ihren Anwendungsfall

Bewerten Sie die Leistung des Modells anhand von Metriken wie Perplexität oder BLEU-Score und verfeinern Sie die Auswahl auf der Grundlage von Kosten und Einsatzanforderungen:

• Pilot-Tests: Führen Sie Pilot-Tests mit ausgewählten Modellen unter Verwendung einer Teilmenge Ihrer Daten durch. Dadurch wird die Leistung des Modells in realen Szenarien validiert, bevor es vollständig eingesetzt wird.
• Bewertung der Leistung: Bewerten Sie die Leistung anhand spezifischer Metriken wie BLEU und ROUGE und realer Szenarien. Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell praktische Herausforderungen effektiv bewältigen kann.
• Iterative Verfeinerung: Setzen Sie iterative Tests und Verfeinerungen ein, die Methoden wie Prompt Engineering und Retrieval-Augmented Generation (RAG) umfassen, um die Modellleistung zu verbessern. Dieser Ansatz steigert sowohl die Genauigkeit als auch die Effizienz. Die Feinabstimmung sollte aufgrund ihrer Kosten, ihres Zeitaufwands und ihrer Komplexität als letztes Mittel betrachtet werden.

5. Wählen Sie das Modell, das den größten Nutzen bringt

Wählen Sie auf der Grundlage der Testergebnisse das Modell aus, das die beste Balance zwischen Leistung, Genauigkeit und Kosteneffizienz bietet. Stellen Sie sicher, dass das Modell die folgenden Punkte erfüllt:

• Langfristige Überlebensfähigkeit: Berücksichtigen Sie die langfristige Lebensfähigkeit des Modells, einschließlich Support, Updates und Unterstützung durch die Gemeinschaft oder den Anbieter. Dadurch werden künftige Unterbrechungen vermieden und eine dauerhafte Leistung sichergestellt.
• Integration in bestehende Systeme: Bewerten Sie, wie gut sich das Modell in Ihre bestehenden Systeme, Infrastrukturen und Arbeitsabläufe integrieren lässt. Eine nahtlose Integration reduziert die Implementierungszeit und -kosten.
• Kontinuierliche Überwachung und Bewertung: Implementieren Sie kontinuierliche Überwachungs- und Bewertungsmechanismen, um die Leistung des Modells im Laufe der Zeit zu verfolgen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen. Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell effektiv und aktuell bleibt.

Wichtige Bewertungsfaktoren

Berücksichtigen Sie bei der Bewertung von Modellen diese entscheidenden Faktoren:

• Genauigkeit: Wie genau stimmt die generierte Ausgabe mit dem gewünschten Ergebnis überein. Verwenden Sie relevante Metriken wie BLEU für Übersetzungsaufgaben.
• Verlässlichkeit: Konsistenz, Erklärbarkeit, Vertrauenswürdigkeit und Vermeidung von schädlichen Inhalten. Zuverlässige Modelle schaffen Vertrauen durch Transparenz.
• Geschwindigkeit: Die Reaktionszeit auf Benutzeranfragen. Das Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit ist von entscheidender Bedeutung; größere Modelle können langsamer, aber genauer sein, während kleinere Modelle schnellere Antworten mit akzeptabler Genauigkeit liefern können.

Einführung eines Multi-Modell-Ansatzes

In Unternehmen gibt es oft mehrere Anwendungsfälle, die unterschiedliche Modelle erfordern. Dieser Multi-Modell-Ansatz stellt sicher, dass für jede Aufgabe das am besten geeignete Basismodell verwendet wird, um die Leistung über verschiedene Anwendungen hinweg zu optimieren.

Schlussfolgerung

Die Einhaltung eines strukturierten Rahmens für die Auswahl des richtigen KI-Modells ist entscheidend für die Ausrichtung Ihrer Entscheidungen auf spezifische Anwendungsfälle. Der nächste Artikel in der Reihe „Generative AI“ wird sich mit den KI-Stacks der drei wichtigsten Cloud-Anbieter - AWS, Google Cloud und Microsoft Azure - befassen und damit, wie sie KI-Initiativen unterstützen können. Wenn Sie mit PCG zusammenarbeiten, können Sie das Fachwissen von PCG in den Bereichen KI und maschinelles Lernen nutzen, um die besten Basismodelle auszuwählen. Bleiben Sie dran, um mehr über die Tools und Services zu erfahren, die für den effektiven Einsatz von KI-Modellen verfügbar sind.