为什么大模型在企业落地难？大模型落地遇到的挑战是什么？(LLM技术挑战和解决篇)

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0、前言

AI是下一代颠覆性的机会，已经是很多人的共识。尤其是在媒体的大力宣传下，大模型显得格外火热，但为什么已经到2024年了，在企业落地应用上颇有“雷声大，雨点小”的态势呢？

落地遇到的挑战是什么？希望尝试从3个不同的角度来讨论：

1）大模型技术本身的挑战（本文）

2）企业认知和自身工作流成熟度的挑战

3）负责企业落地的算法产研团队挑战

最容易想到和有共识的，是大模型本身技术还不成熟的问题，因此本篇先聊聊此方面的挑战，和当下的解决方案。

1、大模型和之前的AI有什么区别？

首先我们从企业落地的角度来看看，大模型和之前的AI有什么区别，能让大家看到“未来的希望”。

相对之前AI 1.0时代，大模型最大的变化是：之前不论做什么，都需要花人力先整“特定场景”的数据，再训个“定制模型”。而大模型写写prompt，就能出结果，有些场景甚至也还不错。

先不论这个结果能不能满足所有企业级要求，但它一下子就越过了之前的前置流程，要知道之前很多场景，都是被卡在前置数据和训模型的环节上了。这也是大模型一度颇有“百花齐放”的原因，毕竟尝鲜的门槛降低了，很多场景从“原本想都不敢想”到“都能低成本、短周期试试”。

2、LLM的问题

然而大模型也不是万能的，以大语音模型LLM为例，通用的大语言模型技术直接落地企业实际业务需求，有以下问题：

幻觉问题 大模型的原理是“文字接龙”，也就是基于数学概率预测后面要输出的文字，这导致了大模型输出结果存在幻觉的问题。
知识过期： 大模型本身训练的数据是静态的，当前主流的大模型（比如 ChatGPT、通义千问、文心一言…）的训练集基本都是抓取网络公开数据，所以大模型所掌握的知识存在截止日期，也不具备实时性的、非公开的知识。
安全性： 企业都不愿意泄露自己的私域数据，因此很难同意传给别人训练。
对话长度限制： 如果给大模型的内容过多，超过或接近限制，就会失败或容易“漏指令”。
可解释性：大模型输入输出充满了不确定性，缺乏可解释性、黑盒问题。（以前AI 1.0时代好歹是有一个目标清晰的限定场景，自己知道自己用的什么数据，什么方式训得，或者训练数据量和模型参数量都小。但大模型动不动就是百亿千亿为单位的训练量和参数量，而且企业通常都是调用的第三方大模型厂商的API，甚至是闭源的大模型）
灵活性： 大模型一旦训练完成，再调整的周期和成本就是很高的。

3、有哪些方案？

之前的文章已经提到了企业落地时几种主流方案，这里罗列比较全的4种方案：

1）prompt ：仅靠提示词对通用LLM下达指令

2）RAG： 通用LLM结合RAG，本文常简写成RAG

3）微调： 基于开源LLM，用SFT等方法微调一个大模型

4）从头训练： 用海量企业私有数据，从头训练一个适配企业行业或场景的大模型

这里给出一个不严谨的结论，仅为了能从整体上有个大概的感知：

效果：从头训练>微调>RAG>prompt

成本：从头训练>微调>=RAG>prompt

训练/搭建周期：从头训练>RAG >=微调>prompt

推理响应耗时：RAG >从头训练>微调>=prompt

（要提醒的是：由于过于简化，细化到具体的场景，可能有不一样的结论，尤其是RAG可以由简单拓展成复杂的架构，以及几种方案往往是逐渐叠加使用，不是孤立的）

4、Prompt、RAG、微调的区别

由于从头训练一个大模型不是一般企业能吃得消的(钱、卡、人才、数据都是挑战)，所以企业落地方案一般讨论的是：prompt、RAG和微调。

RAG和微调有一定理解门槛，这里不再赘述。而prompt理解门槛不高（当然想写好也不容易），因此我总结了一张对比表，可以系统比对，不再展开prompt。

区别比对表：

	Prompt	RAG	微调 Fine-tuning
类比	在模型的考卷上，框定/提炼得分要点。	为模型额外提供教科书，允许它开卷考，随时翻书	正式开考前，让模型上专项冲刺班，提供和正式考卷差不多题型的模拟试卷和标准答案，消化巩固和提高。
优势/适合	快速：希望快速出效果用于测试和验证；简单：不需要复杂特定的上下文背景知识的任务；低成本：当前资源预算有限，也没有人力大规模标注或训练。	动态知识：预期的回答需要基于频繁更新的，不断变化的信息；相比于微调，不需要繁重训练周期，即时获取新信息对幻觉消除有一定要求：可以结合多个信息源和文档生成答案的复杂查询；有助于减少语言模型产生的错误或虚构信息；可以溯源：生成答案时引用外部信息源，增加可信度和可追溯性。特定领域：需要的知识是来自私域专属积累的知识库。	定制任务：特定风格/要求的任务，需模型内化的有较复杂的上下文背景知识的任务有训练数据：企业有大量的、能反映该任务特征的、可用于训练的私有标注数据需长期：需长期使用，保持较持久性能的场景
劣势	效果不稳定：仅凭提示词指令，不一定能每次、全部都生效，难以精准控制，保持效果一致性；复杂任务效果不佳：复杂和特定任务很难仅通过提示词实现全要求精准控制，私有知识效果不佳：提示词控制效果上限依赖通用大模型训练数据及通用能力，很难覆盖企业私有知识，	响应时间较长：检索和生成的双重过程会导致较长的响应时间，不适合对时效性要求很高的应用复杂性高：若对性能、准确性要求较高，本身外挂的数据量还大的话，需维护一个高效的检索系统和生成模型，而且系统的架构将越来越复杂。高依赖数据质量：生成结果的质量高度依赖数据文档的质量。	成本较高:微调需大量的计算资源和较多的时间周期高依赖数据质量：需构建大量高质量的有标注的数据，数据准备、验收、筛选处理过程可能会消耗大量人力和沟通精力不灵活：一旦微调完成，若任务更新或需求发生变化，模型就很难变通。所以不适合频繁调整的需求场景。可解释性低：黑箱，模型回复badcase，难定位原因，难解决，难给业务解释

5、最优落地路径

首先声明一点：除非是从上到下发起的AI战略要求，否则企业落地时，并不看中背后是什么模型，什么技术，看中的只是能不能用最有性价比的方式，解决实际场景的问题。黑猫白猫，只要能抓到老鼠的就是好猫。有些场景，用的还是AI1.0时代的模型方案，而不是非得大模型方案。甚至有时，人为制定的规则、脚本代码的稳定性更高，根本不需要全部用AI，所以最后往往是各方综合的方案，这要是展开来说，可能过于零碎和定制化。

因此本小节只讨论，LLM大模型在企业内落地时，推荐可以尝试的路径，来帮助企业更有效，更经济，更快捷的评估及使用。另外，以上提到的prompt、RAG和微调几种方式，往往是逐渐叠加使用，并不是相互冲突的。

要考虑的因素也非常的多，包括：模型能力、训练和推理成本、数据成本、时效性要求等。

下图来自Meta官网于24年8月给出的建议，极具参考意义：

需魔法:https://ai.meta.com/blog/adapting-large-language-models-llms/