4、大语言模型在生成式AI应用中的运用与成本优化

大语言模型在生成式AI应用中的运用与成本优化

在当今科技领域，生成式AI（GenAI）应用正逐渐崭露头角，但要将其广泛投入生产并非易事。本文将深入探讨大语言模型（LLM）在GenAI应用中的运用，以及如何进行成本优化。

大语言模型的优化与集成

在使用LLM之前，需要对其进行一系列的优化和集成操作。
- 增强能力 ：通过微调，可以提升LLM在特定领域的性能，如对话系统、推理或知识检索。例如，Anthropic的Claude经过微调，在不影响整体智能的前提下，增强了对话能力。
- 避免灾难性遗忘 ：微调过程中要特别注意避免“灾难性遗忘”，即模型丢失之前学到的知识。可以采用梯度裁剪和选择性微调特定层等技术来降低这种风险。
- 集成LLM ：将选定并微调后的LLM集成到应用中是关键步骤。
- 数据转换 ：应用代码需要将输入数据（如文本或其他类型的数据）转换为适合LLM的格式，通常是令牌嵌入。这一转换对于确保模型有效处理数据至关重要。
- 模型架构 ：LLM的架构在处理输入数据方面起着重要作用。例如，自注意力机制在输入令牌上的应用方式决定了模型捕捉数据中长期依赖关系的能力。
- 扩展创新 ：近期的技术进步使得LLM能够高效扩展。例如，稀疏门控专家混合（MoE）技术将模型层划分为多个专家组，增强了可扩展性。该技术使用神经网络的可训练部分，根据输入的实际内容有条件地传递一些输入。此外，像BigBird和Reformer这样的高效注