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LLM的革新，將會帶來什么改變呢？作者對此展開思考，以獨立開發者的身份對大模型開發進行實踐，接下來，我們看看作者是如何做的吧。

LLM出現引發的解放力提升及革新，有時會在我腦海里浮現，對于期望從事LLM的人來說，可以從哪些方面來進行學習呢？

當前，各個行業都在對 LLM的應用和研究進行著不斷的嘗試，經過閱讀和論文的參考，對LLM進行了分類整理，也結合自身的實踐來做一次分享。

一、LLM綜述及簡介

1. 領域專業化分類

基于拓展閱讀的論文觀點，LLM的專業領域主要分為三類：

• 外部增強（External Augmentation）
• 提示語制作（Prompt crafting）
• 模型微調（Model Fine-tuning）

其中，外部增強是一個黑盒類型的應用，它是由外部的數據\上下文和內部的提示詞來控制輸出，實質上不能對 LLM的內部進行訪問和調節。

提示語制作是一種灰盒類型的應用，它是通過調節 prompt的參數來控制 LLM的輸入和輸出，僅在 LLM中與 prompt有關的參數進行更新，這部分參數占 LLM總參數的0.01% 。

模型修正是一種白盒類型的應用，它是對模型中特定領域中的知識和數據的修正，是一種深入到模型中特定領域的全量參數修正。

2. LLM應用場景簡述

盡管專業領域被劃分成了三個類別，但是 LLM在其中的共同應用有：

• 識別特定領域的實體、關系和事件
• 生成特定領域的內容，并生成復雜的文本摘要
• 分析特定領域的數據并進行預測
• 通過自然語言生成\校驗代碼

這四個應用可以貫穿全領域，也是主要提效的表現，具體場景如下：

• 可以用LLM快速進行客戶問題的分類
• 使用LLM快速閱讀論文并給出摘要內容
• 提供某一專業數據，并進行數據的分析總結
• 用中文描述需求并生成python代碼，如請生成一個深度學習的示例代碼

在目前階段，各大中小企業對LLM進行的探索，一般都為外部增強的方式，因為這一方面無論是從成本還是門檻上來說，大部分是可以接受的。

所以，我在后面的實踐及應用介紹，也是以外部增強為基礎，從以上四個應用方向展開。

二、個人實踐簡述及總結

1. 已開發的個人工具

截至目前已經開發的工具有三個，分別為：

• 電影評論情感分析工具（識別特定領域的實體、內容）
• 客服問題分類工具（生成特定內容摘要）
• 數據分析工具（分析特定領域的數據）

三種工具均能滿足個性化的輸出需求，只需讓用戶輸入不同的參數，或修改配置文件中的提示詞內容即可。

并且開發過程我也是借助LLM，通過自然語言進行編碼及代碼排查、優化的工作。（通過自然語言生成\校驗代碼）

2. 各工具的設計思路、功能特點

在開始搭建工具時，按照LLM的應用場景分類，我選擇了文本總結、文本分類及文本分析三個方向，原因很簡單：學習的過程也是這么個思路，先是閱讀，然后對知識點進行分類，并基于新文本進行分析。

因此在確定了每個方向后，選擇了一個場景進行驗證試點，文本總結使用豆瓣上的用戶評論，文本分類使用電商平臺的售后咨詢類目，數據分析則使用世界銀行發布的各國歷史失業率數據。

最后在對每一個場景進行了分析和整理之后，得出了一份材料如下：

3. 過程中的問題及解決方案

在開發過程中識別到的問題可以分為以下幾類：

1）問題1. 輸出結果不符合預期、結果不可控

Fig1.返回結果不符合預期

如上圖，在輸入某一條評論并要求輸出表格形式時，得到的結果卻是JSON格式。

① 原因分析

因為外部增強屬于一種黑盒類的嘗試，因此通過實踐過程，我了解到一般出現這類問題有以下幾個方面的原因：

• 提示語設置不夠準確，或者前后矛盾，導致輸出不可控
• 提示語與用戶文本語言不一致，如使用英文的prompt來分析中文的評論
• 分析步驟太復雜，LLM無法很好的完成分析

② 解決方法

基于以上三個原因，給出三個不同的解決方法：

• prompt提示語中單獨增加結果的確認

在輸出結果時，請確保是{Object_format}格式\

請保持輸出中的語言與原始文本相同 – 如果評論是中文的，則輸出也應為中文。\

• 保證輸入的文本與prompt的一致?？梢栽诠δ軐用嫔暇S護多套語言的prompt。當用戶選擇了中文模式時使用中文的prompt提問
• 提示語中設置few-shot或者分析步驟

2）問題2. api調用及token請求問題

毫無疑問，在開發過程中需要科學上網，并且需要限制一定的token請求量，目前GPT3.5單次請求只能包含4390token，超過無法完成分析。

解決方法

• 前端須有token限制的功能，另外需要補充功能記錄每次提問及返回結果的token數量，用于監控調用
• 科學上網

3）問題3. 調用量成本

Fig2. usage調用量明細

截取了過去幾天的調用數據，平均$0.05/天，折合$0.35，此情況是根據一個用戶一天總共50次的請求數量計算的，平均費用為$0.007\天\人，具體取決于你所輸入的文本和構造的提示詞數量。

解決方法

• 前端需具備發起提問的token限制功能
• 源碼中的prompt的構建盡量簡潔、清楚、明確

4）問題4. 變現方式及正式商用可行性待評估

LLM目前商用可行性的問題主要有以下三點：

• LLM的可靠性及穩定性
• 工程化方案如何適應每個行業
• 投入產出比如何平衡

LLM無疑可以幫助人們快速地實現各種AI功能，但是從外部增強的角度來進行實踐， LLM輸出的結果在本質上是不可控的，落地性比較差。

因為涉及到科學上網及使用第三方LLM能力，如何實現更好的工程化，目前還尚未有成熟的方案。

另，利用 LLM所產生的費用是每一個落地項目都要考慮的實際問題。

以上內容，因為本人也還在探索，因此目前只能給出開放性的答案。

解放方法

• 對于 LLM的可靠性，我們可以在 prompt中添加一些小的樣本量來描述，并盡可能地對每個請求進行詳細地分析，另外也可以增加產品功能、深度學習或者增強學習的方法進行優化
• 工程問題的求解，則是基于行業領域的創新，在此先不展開
• 投入產出平衡問題：如果是試探性的嘗試，那就盡量開發一種與已有的產品形式相匹配的輕量級應用形式，并為其提供一個開關，以實現功能的激活和關閉

三、總結及后續

1. 總結

LLM讓我以獨立開發者的身份，開發出了三款工具，達到了一個人相當于一個團隊的效果，大大提高了時間和人力的效率。

LLM的應用潛力巨大，可以幫助人們快速實現各種AI功能。希望未來能夠有更多的人加入到LLM的探索和應用中，共同推動AI技術的發展。

2. 后續

考慮到 LLM還有其他兩個方向，也是非常值得探索的，后續有機會可以再做一次分享。

• 提示語制作（Prompt crafting）
• 模型微調（Model Fine-tuning）

拓展閱讀

‘Beyond One-Model-Fits-All: A Survey of Domain Specialization for Large Language Models’