ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) یک فرآیند پیچیده است. این راهنما، فرآیند نمونه‌سازی مدل زبانی بزرگ (LLM) را به صورت گام‌به‌گام، از آزمایش‌های اولیه تا ارزیابی حداقل محصول قابل ارائه (MVP)، توضیح می‌دهد. یاد بگیرید چگونه با نمونه‌سازی موثر LLM، به توسعه‌ی موفق برنامه‌های هوش مصنوعی دست پیدا کنید.
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-4، انقلابی در روش ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند. ماهیت از پیش آموزش‌دیده شده‌ی آنها، نیاز به آموزش گسترده مدل را در بیشتر سناریوها از بین می‌برد و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا بر روی ایجاد دستورات موثر و تنظیم دقیق فراپارامترها برای دستیابی به نتایج مطلوب تمرکز کنند. این تغییر رویکرد، نیازمند یک فرآیند عملی و تکراری برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر LLM است که بر آزمایش و نمونه‌سازی سریع تأکید دارد. این راهنما، یک مرور جامع از این فرآیند، از آزمایش اولیه تا ارزیابی حداقل محصول قابل ارائه (MVP) و آماده‌سازی برای توسعه کامل محصول، ارائه می‌دهد.
اهمیت آزمایش با LLMها
در حالی که LLMها از پیش آموزش‌دیده هستند، اصطلاح “آزمایش” در این زمینه معنای جدیدی پیدا می‌کند. این به معنای آموزش مدل از ابتدا نیست، بلکه به معنای بهینه‌سازی عملکرد آن برای برنامه خاص شما است. این شامل اصلاح تکراری دستورات، تنظیم فراپارامترها و ارزیابی خروجی تا رسیدن به کیفیت مطلوب است. به عنوان مثال، هنگام ساخت یک چت‌بات، آزمایش برای کنترل پاسخ‌های بات، تضمین ثبات، دقت و هماهنگی با تجربه کاربری مطلوب بسیار مهم است.
ساخت یک نمونه اولیه: حداقل محصول قابل ارائه (MVP)
یک گام کلیدی در توسعه برنامه LLM، ساخت یک نمونه اولیه است که به عنوان حداقل محصول قابل ارائه (MVP) نیز شناخته می‌شود. این کار باید در اوایل فرآیند، ترجیحاً ظرف ۲ تا ۴ هفته، انجام شود. MVP باید بر روی عملکردهای اصلی تمرکز کند و در صورت وجود پایگاه دانش، از زیرمجموعه‌ای از داده‌ها استفاده کند. این رویکرد، تلاش‌های اولیه پیش‌پردازش داده‌ها را به حداقل می‌رساند و امکان تکرار سریع را فراهم می‌کند.
جمع‌آوری بازخورد و بررسی ذینفعان
بازخورد اولیه از کاربران هدف برای اعتبارسنجی MVP و اطمینان از برآورده شدن انتظارات آنها ضروری است. این حلقه بازخورد به شناسایی زمینه‌های بهبود کمک می‌کند و تضمین می‌کند که برنامه در مسیر درست قرار دارد. بررسی ذینفعان نیز به همان اندازه مهم است، نه تنها برای نمایش نتایج مثبت، بلکه برای بحث در مورد محدودیت‌ها و موانع encountered شده در طول توسعه نمونه اولیه. این شفافیت به کاهش خطرات در مراحل اولیه کمک می‌کند و تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد جهت پروژه را تسهیل می‌کند.
ارزیابی نمونه اولیه و انتقال به توسعه محصول
پس از تکمیل نمونه اولیه، ارزیابی کامل برای تعیین آمادگی آن برای توسعه کامل محصول ضروری است. این شامل پرسیدن سوالات حیاتی مانند موارد زیر است:
- عملکرد: آیا نمونه اولیه به نیازهای اصلی کاربران نهایی پاسخ می‌دهد و با اهداف تجاری همسو است؟
- چالش‌ها: چه چالش‌هایی در طول توسعه نمونه اولیه encountered شده است و چگونه می‌توان این چالش‌ها را در تولید کاهش داد؟
- هوش مصنوعی مسئولانه: آیا نمونه اولیه به اصول هوش مصنوعی مسئولانه پایبند است؟ چه ضوابطی برای رسیدگی به خطرات احتمالی مورد نیاز است؟
- یکپارچه‌سازی: اگر راه‌حل با یک محصول موجود ادغام شود، آیا چالش‌های یکپارچه‌سازی بالقوه‌ای وجود دارد؟
- امنیت داده‌ها: اگر داده‌های حساس درگیر هستند، آیا اقدامات مناسبی برای تضمین حریم خصوصی و امنیت داده‌ها انجام شده است؟
- عملکرد: آیا نمونه اولیه الزامات عملکرد را برآورده می‌کند؟ آیا می‌توان عملکرد را بیشتر بهینه کرد؟
- امنیت: الزامات کلی امنیت برای محصول چیست؟
- رابط کاربری/تجربه کاربری: آیا محصول به رابط کاربری نیاز دارد؟ در این صورت، الزامات خاص رابط کاربری/تجربه کاربری چیست؟
- هزینه: هزینه تخمینی استفاده از LLM بر اساس MVP چقدر است؟ چگونه این هزینه با استفاده پیش‌بینی‌شده در تولید مقیاس می‌شود و آیا با بودجه همسو است؟
پاسخ به این سوالات، درک جامعی از نقاط قوت و ضعف نمونه اولیه را فراهم می‌کند، نقشه راه محصول را مشخص می‌کند و به تعیین امکان‌سنجی پیشروی با توسعه کامل کمک می‌کند. پاسخ‌های رضایت‌بخش به این سوالات، همراه با بازخورد مثبت از MVP، نشان‌دهنده آمادگی برای مرحله بعدی است.
فراتر از نمونه اولیه: مراحل بعدی
هنگامی که تصمیم به رفتن فراتر از نمونه اولیه گرفته می‌شود، تمرکز به توسعه محصول تغییر می‌کند. این شامل اصلاح عملکردها، رسیدگی به محدودیت‌های شناسایی‌شده، اجرای ضوابط لازم برای هوش مصنوعی مسئولانه و مقیاس‌بندی راه‌حل برای تولید است. توجه دقیق به مدیریت هزینه، امنیت و بهینه‌سازی عملکرد برای راه‌اندازی موفقیت‌آمیز محصول بسیار مهم است.
این راهنما یک چارچوب عملی برای پیمایش مراحل اولیه توسعه برنامه LLM ارائه می‌دهد. با تأکید بر آزمایش، نمونه‌سازی سریع و ارزیابی کامل، توسعه‌دهندگان می‌توانند به طور موثر از قدرت LLMها برای ایجاد راه‌حل‌های هوش مصنوعی نوآورانه و تأثیرگذار استفاده کنند.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: medium
