驾驭语言模型：大型语言模型应用的生产实践挑战与展望

导语： 近年来，大型语言模型（LLM）在人工智能领域掀起了一场革命，其强大的文本生成和理解能力为众多应用场景带来了新的可能性。然而，将LLM应用从酷炫的演示转化为可实际部署的生产系统并非易事。本文将深入探讨LLM应用生产实践所面临的挑战，并结合实例分析解决方案，最后展望LLM应用的未来发展方向。

一、生产环境下LLM应用面临的挑战

1. 自然语言的模糊性

不同于精确的编程语言，自然语言本身就带有模糊性。这种模糊性在LLM应用中主要体现在用户指令和模型输出两个方面。

首先，用户指令的灵活性可能导致难以察觉的错误。例如，对代码进行微小的修改，例如添加字符或删除一行，通常会导致明显的错误提示。但如果对LLM的指令进行类似的修改，程序仍然可以运行，但输出结果可能大相径庭。

其次，LLM输出结果的模糊性是更大的挑战。这会导致两个问题：

输出格式不一致： LLM的后续应用通常需要解析特定格式的输出结果。虽然我们可以通过精心设计的指令来明确输出格式，但这并不能保证模型始终遵循预期的格式。
用户体验不一致： 用户期望应用程序具有一致性。例如，我们不希望每次查询保险报价时都得到不同的结果。然而，LLM本身具有随机性，无法保证相同的输入每次都能得到相同的输出。

为了解决这个问题，OpenAI等机构正在积极探索提高模型可靠性的方法。一些经验丰富的LLM开发者建议，我们需要适应这种模糊性，并围绕它构建工作流程。此外，通过尽可能提高工程严谨性，例如采用本文接下来讨论的各种方法，可以有效缓解LLM应用中的模糊性问题。

2. Prompt工程的挑战

Prompt工程是指设计和优化LLM输入指令的过程，其目标是引导模型生成符合预期的输出。

Prompt评估：
- 评估LLM是否理解Prompt中给出的示例。例如，在情感分析任务中，可以输入一些带有情感标签的文本，观察模型是否能输出正确的情感得分。
- 评估LLM是否对Prompt中的示例过拟合。可以通过使用独立的测试集来评估模型的泛化能力。
Prompt版本控制：
Prompt的微小变化可能会导致输出结果的显著差异。因此，对Prompt进行版本控制和性能跟踪至关重要。可以使用Git等工具来管理Prompt的不同版本及其性能指标。
Prompt优化：
- 使用“思维链”（Chain-of-Thought，COT）技术，引导模型解释其推理过程，从而提高输出结果的可解释性和准确性。
- 生成多个输出结果，并选择最佳结果作为最终输出。例如，可以使用多数投票法或让LLM自身选择最佳结果。
- 将复杂的Prompt分解成多个更小、更简单的Prompt，可以降低模型理解和推理的难度。

3. 成本和延迟

成本：
OpenAI等API服务提供商通常根据输入和输出token的数量收费。更长的Prompt和输出意味着更高的成本。
延迟：
输出token的生成是顺序进行的，因此输出长度会显著影响延迟。此外，网络延迟和工程开销也会影响LLM应用的整体延迟。

4. Prompting、微调和替代方案

Prompting： 为每个样本提供明确的指令，告诉模型如何响应。
微调： 在特定任务的数据集上训练模型，使其学习如何响应，而无需在Prompt中明确说明。

选择Prompting还是微调取决于数据可用性、性能要求和成本限制。

数据量少： Prompting更易于上手，但Prompt的长度有限，无法包含大量示例。
数据量大： 微调可以利用更多数据，并获得更好的性能。

5. 其他挑战

嵌入和向量数据库： 使用LLM生成文本嵌入，并将其存储在向量数据库中，可以高效地进行语义搜索和推荐。
向后和向前兼容性： LLM模型会不断更新迭代，因此需要确保Prompt和应用逻辑的兼容性。

二、任务组合能力

实际应用中，LLM应用通常需要执行多个任务，并按照一定的控制流程进行组合。

1. 多任务应用

例如，“与数据对话”应用需要执行以下任务：

将用户的自然语言输入转换为SQL查询（LLM）。
在数据库中执行SQL查询（SQL执行器）。
将SQL结果转换为自然语言响应（LLM）。

2. 代理、工具和控制流程

代理：
能够根据给定的控制流程执行多个任务的应用程序。
工具：
代理可以利用的外部程序或服务，例如搜索引擎、数据库、计算器等。
控制流程：
定义任务执行顺序和条件的逻辑，例如顺序执行、并行执行、条件分支、循环等。

3. 使用LLM代理进行控制流程

可以使用LLM来决定控制流程的条件。例如，可以训练LLM根据用户输入选择不同的工具或执行不同的任务。

4. 代理测试

为了确保代理的可靠性，需要对每个任务以及整个控制流程进行测试。

三、LLM应用的未来发展方向

AI助手：
能够帮助用户完成各种任务的智能助手，例如日程安排、笔记记录、编程辅助等。
聊天机器人：
能够与用户进行自然对话的智能程序，例如虚拟伴侣、游戏角色等。
编程和游戏：
LLM可以用于代码生成、代码调试、游戏开发等领域。
学习：
LLM可以用于自动生成测验、评估学生答案、提供学习建议等教育场景。
与数据对话：
LLM可以帮助用户使用自然语言查询和分析数据。
搜索和推荐：
LLM可以改善搜索结果的相关性和推荐系统的个性化程度。
销售：
LLM可以用于自动生成销售邮件、分析客户信息等。
SEO：
LLM可以用于生成SEO优化内容，但同时也带来了新的挑战，例如如何区分人工编写和机器生成的内容。

结语

LLM应用仍处于早期发展阶段，技术和应用场景都在快速迭代。Prompt工程、成本控制、延迟优化、任务组合等方面都面临着挑战。然而，LLM也为AI助手、聊天机器人、编程、教育、数据分析、搜索推荐等领域带来了前所未有的机遇。相信随着技术的进步和应用的深入，LLM将为我们带来更加智能和便捷的未来。

参考文献

Huyen, C. (2023). Building LLM applications for production. Retrieved from https://huyenchip.com/2023/04/11/llm-engineering.html✅