SLM 系列：Pryon – 掌握 RAG 实施

快速阅读: 据《计算机周刊》最新报道，克里斯·马尔指出，人工智能行业的超大规模模型热潮已偏离轨道，精准设计比规模更重要。通过优化管道和小型语言模型结合，可以更高效地获取精准信息，同时减少能耗和环境影响。未来，高度专业化的任务导向型小模型和多模态处理将是主要趋势。

这是由克里斯·马尔为《计算机周刊开发者网络》（CWDN）撰写的客座文章。克里斯·马尔目前担任普赖昂（普赖昂）首席执行官。普赖昂是一家企业知识管理平台，旨在简化和加速人工智能的采用。马尔在文中写道：人工智能行业对超大规模模型的痴迷让我想起了早期的计算时代——当时大家都认为越大越好。但领导普赖昂的经历让我看到了不同的东西：精确性和深思熟虑的设计比原始规模更重要。规模并不重要（管道设计才重要）

让我分享一下我们关于将检索增强生成（RAG）与小型语言模型（SLM）结合的研究成果。关键不在于模型的大小，而在于你如何设计检索管道。想想上次你在庞大的公司数据库中寻找特定文档的时候。这不在于拥有所有内容，而在于找到你需要的确切内容。这就是我们的RAG管道所做的——它们能够剔除杂音，为这些较小的模型提供精确、相关的上下文。

小谈，大成果

真正的突破在于我们如何用SLM进行模型专业化的方法。虽然提示工程提供了基础，但这只是优化旅程的开始。我们已经发展出一种涵盖多种技术的全面方法：

– 提示优化：创建清晰、具体的指令来处理信息缺口和响应格式，建立基准性能。
– 情境学习：通过在提示中提供SLM相关示例，它们可以在不更新参数的情况下适应特定任务，显著提高上下文理解力。
– 任务特定微调：当我们需要更深层次的专业化时，我们会针对精心策划的数据集进行微调，这些数据集代表特定的企业应用场景，从而创建出针对性模型，其表现优于更大的通用模型。
– 端到端表现：构成我们产品组合的模型共同优化，以创造强大的协同效应，最大限度地提高端到端表现，使我们服务的客户只需简单提问就能从庞大的知识库中获得他们所需的精准且具体的信息。

这在企业环境中已被证明非常有效，因为在企业环境中，精准且具体的信息比一般能力更为重要。通过投资于专业化的全谱技术，而不是简单地扩大模型参数，组织可以提供不仅更高效而且更能满足实际业务需求的有效解决方案。

边缘业务边缘部署

直接在本地设备或附近服务器上运行AI模型，而不是在遥远的云数据中心运行。这种方法在数据产生的源头处理数据，消除数据传输延迟和连接依赖性。SLM的高资源利用率允许它们在标准硬件上运行，同时在需要的地方提供专有智能。这改变了组织部署AI的方式，将强大的能力带到了以前被认为不适合先进计算的环境中，并在地域和技术基础设施壁垒方面实现了访问民主化。

普赖昂首席执行官 克里斯·马尔：我们克服的每一个障碍都加深了我们对小型、智能模型潜力的理解。环境影响不容忽视。运行大型AI模型消耗大量能源。我们的SLM方法显著减少了GPU需求和能耗。这不仅仅是成本节约的问题——这是负责任的创新。我们在做出每个部署决策时都会考虑性能和环境影响。

挑战与机遇

当然，我们面临挑战。平衡模型规模与准确性需要仔细优化。数据隐私要求强大的安全措施。成功扩展到多样化应用场景需要稳健性和严格的验证和测试。但这些挑战推动了创新。我们克服的每一个障碍都加深了我们对小型、智能模型潜力的理解。

展望未来，我看到几个趋势正在塑造我们的行业：

– 高度专业化、任务特定的小型模型的重新兴起。
– 利用通用预训练和任务特定定制化的小型SLM将成为进步的基础。
– 混合系统融合边缘和云计算能力。利用两种范式的优点，协同优化效率和性能。
– 多模态处理扩展。在优化管道中强化版专用SLM，以应对现实中的信息混乱。
– 完全可定制的解决方案——具有灵活编排的专用SLM，结合手动和自动代理流程，提供真正价值。

多模态处理扩展。在优化管道中强化版专用SLM，以应对现实中的信息混乱。

在这些领域表现出色的人最终将创造最大价值并产生深远影响，因为世界正变得越来越智能化。

(以上内容均由Ai生成)