构建LLM商业应用的迭代步骤
LLM商业应用的天花板是精准的语料
语料加工流程
幻觉可以百分百解决吗？
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构建LLM商业应用的迭代步骤
（一）普通级别：初步搭建基础问答系统
（二）可用级别：融入企业场景理解与提示工程
（三）专家级别：整合企业数据与 RAG & Agent 技术
（四）大师级别：有监督微调打造专有模型
（五）领域顾问级别：预训练构建高度定制化模型
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LLM 的商业应用的天花板是精准的语料
（一）语料决定价值与效果的边界
（二）解决核心落地难点的关键
（三）企业竞争优势的来源
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语料加工流程
（一）格式处理：奠定数据基础
格式处理是语料加工的首要环节。不同来源的语料可能具有各异的格式，如文本文件、数据库记录、网页数据等。将这些不同格式的数据统一转化为适合后续处理的格式，通常是将其转换为结构化的 json 文件。这样做便于数据的管理、存储和后续的分析处理，为整个语料加工流程奠定坚实的基础。例如，将从多个网页爬取的非结构化文本数据转换为 json 格式后，可以更清晰地标注数据的来源、类型和内容，方便进行下一步的清洗和分析工作。
（二）数据清洗：确保语料质量
1、敏感词过滤：基于快速字符串匹配技术，对语料中的敏感信息进行严格过滤。这包括涉及政治敏感、色情、暴力、歧视等不当内容的词汇。在任何商业应用中，确保语料的合法性和合规性是至关重要的，敏感词过滤能够有效避免模型生成不当或违法的内容，保护企业的声誉和用户的权益。例如，在社交媒体内容生成的应用中，如果语料中包含敏感词汇，可能会导致生成的内容违反平台规定，引发不良后果。
2、广告词过滤：通过训练更细力度的分类模型，识别并过滤掉语料中的垃圾广告信息。大量的广告内容可能会干扰模型对有用信息的学习，降低模型的性能。例如，在搜索引擎的语料库中，如果充斥着大量的广告词汇和虚假宣传信息，会影响搜索结果的准确性和相关性，降低用户体验。因此，广告词过滤能够提高语料的质量，使模型专注于学习有价值的知识和信息。
（三）样本去重与数据分片
1、样本间去重：利用分布式大数据处理平台，计算语料数据的哈希值，通过比较哈希值来识别和去除重复的样本。在处理大规模语料时，可能会存在大量重复的数据，这些重复数据不仅占用存储空间，还会影响模型训练的效率和准确性。例如，在收集网络新闻语料时，同一新闻可能会被多个网站转载，导致数据重复。通过样本间去重，可以确保语料库中的数据具有更高的多样性和独特性，提高模型学习的效果。
2、样本内去重：采用 n - gram 算法对语料样本内部进行去重处理。这有助于去除文本中连续重复的短语或句子，使语料更加简洁、精炼，突出关键信息。例如，在处理一篇科技文献语料时，可能会存在一些重复描述实验步骤或理论背景的部分，通过样本内去重可以优化语料内容，让模型能够更高效地学习到核心知识。
3、数据分片：对语料进行分片处理，将大规模的数据分割成较小的、便于处理的片段。这有助于提高数据处理的效率，特别是在分布式计算环境中，可以并行处理各个分片，加快语料加工的速度。同时，数据分片也便于对数据进行局部分析和管理，例如在进行模型训练时，可以根据分片的数据特点选择合适的训练策略。
（四）用语言模型进行 ppl 过滤：提升语料质量
使用语言模型进行困惑度（ppl）过滤是语料加工流程中的重要步骤。如前所述，困惑度是衡量语言模型对文本预测能力的指标。通过计算语料中每个文本片段的困惑度，并与设定的阈值进行比较，筛选出困惑度较低（即模型预测准确性较高）的文本作为高质量语料。这一步骤能够进一步筛选出与语言模型训练数据模式匹配较好、语言表达更自然流畅的语料，从而提高整个语料库的质量，为训练出高性能的大模型提供有力支持。
具体来说，在语料库加工流程中，使用语言模型进行困惑度过滤的过程如下：
1、计算困惑度：对于语料库中的文本，利用语言模型计算其困惑度。困惑度越低，表示语言模型对该文本的预测越准确，文本的质量相对越高；反之，困惑度越高，文本可能存在一些问题，如语法错误、语义不清晰或与模型训练数据的语言模式差异较大等。
2、设定阈值筛选：根据设定的困惑度阈值，对文本进行筛选。将低于阈值（即模型预测效果较好）的文本保留，作为高质量语料的一部分；而高于阈值的文本则可能被认为质量较差，需要进一步处理或舍弃。
例如，在构建一个用于文学创作的大模型语料库时，通过 ppl 过滤可以去除那些语法错误较多、语义不连贯的文本，保留高质量的文学作品作为语料，使模型能够学习到更优秀的写作风格和表达方式。
通过这种方式，可以从大量的原始数据中筛选出质量较高、更符合语言模型学习和应用需求的语料，有助于提高模型训练的效果，进而提升大模型在商业应用中的性能表现。
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幻觉可以百分百解决吗？
达到领域顾问级别的大模型在回答问题的准确率上会有显著提升，但很难达到绝对的 100% 准确率。尽管经过了预训练、有监督微调以及大量高质量语料的支持，大模型仍然可能面临一些挑战导致回答不准确。例如，在处理一些模糊、歧义或非常新颖的问题时，模型可能无法完全准确地理解用户意图或缺乏足够的知识来给出精确答案。此外，即使在模型训练数据覆盖范围内的问题，也可能由于数据的局限性或模型自身的理解偏差而出现一定的误差。然而，相比低级别阶段的模型，领域顾问级别的大模型在准确率上会有质的飞跃，能够为用户提供高度可靠的信息和专业的建议。
在处理幻觉问题方面，领域顾问级别的大模型会有一定程度的改善，但幻觉现象仍难以完全消除。通过预训练和大量真实、高质量语料的学习，模型对世界知识的理解更加深入，生成不符合事实内容的可能性会降低。但是，由于语言模型的本质是基于概率分布进行预测生成，在某些复杂情况下，如处理抽象概念、跨领域知识融合或缺乏明确上下文时，模型仍可能生成看似合理但实际上不符合事实的内容。企业和开发者需要持续关注和优化模型，通过改进训练方法、增加语料的真实性和多样性、引入更多的人工审核和反馈机制等方式，不断降低幻觉问题对模型应用的影响，提高模型的可信度和可靠性。
构建 LLM 商业应用是一个复杂而系统的工程，需要经历从普通级别到领域顾问级别的逐步迭代过程，每个阶段都在不断提升模型的性能和适应性，以更好地满足企业的商业需求。精准的语料作为大模型商业应用的核心要素，贯穿于整个构建过程，从语料的收集、加工到应用，都对模型的性能和效果产生着深远影响。通过科学合理的语料加工流程，能够有效提高语料质量，为训练出高质量的大模型奠定坚实基础。尽管达到领域顾问级别的大模型在回答问题的准确率和处理幻觉问题上取得了显著进展，但仍面临着一些挑战，需要持续的研究和改进。
