Rozwój technologii sprawia, że coraz więcej firm decyduje się na wdrażanie zaawansowanych modeli językowych (LLM – large language model) wspomagających codzienne procesy biznesowe. Jednak kluczowe dla powodzenia takiej inwestycji jest odpowiednie mierzenie rezultatów, aby model przynosił realną wartość biznesową.

LLM, czyli Large Language Model, to typ algorytmu sztucznej inteligencji (AI) wykorzystujący techniki deep learning i ogromne zbiory danych do zrozumienia, podsumowania, generowania i przewidywania nowych treści. Obecnie najbardziej znanym LLM jest oczywiście ChatGPT.

1. Zidentyfikuj głównego eksperta dziedzinowego

Wybór odpowiedniego eksperta – znajdź osobę z głęboką wiedzą w danej dziedzinie, która będzie kluczowa dla sukcesu Twojego projektu LLM. Może to być specjalista branżowy, który zrozumie potrzeby użytkowników i pomoże w definiowaniu standardów jakości.

Zaangażowanie na etapie planowania – włączenie eksperta na wczesnym etapie umożliwia lepsze zrozumienie oczekiwań i preferencji, co jest kluczowe dla późniejszej oceny działania modelu.

2. Twórz zróżnicowane zestawy danych

Zbieranie danych – przygotuj zestaw danych, który odzwierciedla różnorodność sytuacji, z jakimi LLM może się spotkać. Upewnij się, że dane obejmują różne funkcjonalności, scenariusze i profile użytkowników.

Generowanie danych syntetycznych – wykorzystaj LLM-y do tworzenia realistycznych przykładów interakcji użytkowników, co pozwoli na lepsze testowanie modelu w różnych kontekstach.

3. Prosta ocena: pass/fail

Skupienie na wynikach – zamiast stosować skomplikowane systemy oceniania (np. skale 1-5), skoncentruj się na prostym rozróżnieniu „pass” (przechodzi) lub „fail” (nie przechodzi). To podejście upraszcza proces oceny i pozwala szybko zidentyfikować obszary wymagające poprawy.

Krytyka jako narzędzie rozwoju – po każdej ocenie poproś eksperta o napisanie krytyki działania LLM. To nie tylko wyjaśnia powody oceny, ale także dostarcza cennych wskazówek do dalszego rozwoju modelu.

4. Iteracyjne doskonalenie

Ciągłe doskonalenie – po każdej rundzie oceniania zbieraj feedback i dostosowuj model na podstawie uzyskanych informacji. Iteracyjny proces pozwala na stopniowe ulepszanie jakości działania AI.

Wykorzystanie wyników do szkolenia – użyj zapisanych interakcji oraz krytyk do dalszego trenowania LLM-a, co pomoże w lepszym dostosowaniu go do potrzeb użytkowników.

5. Unikaj pułapek

Ostrożność wobec nadmiaru wskaźników – unikaj tworzenia zbyt wielu metryk, które mogą prowadzić do chaosu i dezorientacji. Skoncentruj się na kilku kluczowych wskaźnikach, które rzeczywiście odzwierciedlają wartość dla użytkownika i biznesu.

Zaangażowanie ekspertów branżowych – nie ignoruj roli ekspertów dziedzinowych w procesie oceniania. Ich wiedza jest nieoceniona dla zapewnienia trafnych i użytecznych ocen.

Te kilka wskazówek pomoże Ci skuteczniej wdrażać LLM-y i mierzyć ich wpływ na wyniki biznesowe, a to kluczowe dla sukcesu każdej nowej technologii.

Jeśli masz pytania dotyczące korzystania z mocy LLM-ów m.in. w procesach optymalizacji procesów w biznesie – napisz lub zadzwoń do nas.

powrót