当决策者开始为业务探索大语言模型（LLMs）时，第一个战略决策是选择现成的模型还是投资定制解决方案。成都软件开发认为下面这两种方法都是有效的，但它们各有权衡。
像 ChatGPT 或 Claude 这样的即用型 LLM 通过 API 非常容易集成。你可以在几天内获得一个工作的原型。你不需要担心训练数据、基础设施或微调。但是，如果你的用例需要敏感性、一致性或特定知识（例如法律、医疗或内部文档），这种方法是有局限性的。
你也会失去控制权。你被供应商的价格、更新周期和模型行为所束缚。你可以通过提示工程来解决一些问题，但最终，你使用的是在一个大规模公共数据上训练的模型，而不是为你的业务需求优化的模型。这就是为什么在关键上下文中输出可能是通用的或不可靠的。
“定制LLM”这个术语根据问的人不同可以有不同的含义。在少数情况下，它指的是从头开始构建基础模型，这是像OpenAI或Anthropic这样的公司所进行的大型项目。但在大多数商业背景下，定制LLM意味着在通用模型（如GPT或Gemini）的基础上进行构建，以更好地适应您的特定用例。这是我们为客户提供的工作类型。
这可能包括使用您自己的数据进行微调，调整模型的语气，限制其行为，甚至在您自己的环境中部署它。当您处理敏感数据、应对严格的合规需求或希望输出与您的业务实际运营方式高度一致时，这些努力特别有价值。
你也可以构建混合系统，例如使用检索增强生成（RAG）将你的知识库与通用模型结合，或者为特定任务堆叠提示模板。虽然你不是从头开始构建模型，但定制这些系统仍然需要在数据管道、标注工作流程、MLOps和定期评估上投入大量努力。作为回报，你将获得更符合业务需求的结果，减少幻觉，并实现更好的长期成本控制。
一旦你决定定制一个通用模型，下一步就是确定哪种方法最符合你的目标。你不需要一次完成所有事情。事实上，许多团队从提示模板或检索系统开始，并从中继续发展。
为了将这一现实情况具体化，假设你经营一家中型的人力资源软件公司。你希望添加一个AI助手，帮助人力资源经理总结员工评价并建议后续行动。以下是不同定制技术可能发挥作用的方式：
您首先使用数百份匿名化的绩效评估和理想摘要的例子对基础模型进行微调。这将训练模型理解您的语气、结构和人力资源特定的语言。您将获得反映您的客户实际说话和工作方式的相关、自信的输出。然而，为了使微调生效，需要良好的数据、明确的目标和计算资源。
与其使用开放式的提示，例如“总结这个”，不如设计结构化的模板：“列出员工的优点、需要改进的领域以及基于此评价的推荐下一步。”这减少了混淆，帮助模型提供更清晰、更可操作的结果。你构建结构化模板，引导模型产生一致、有用的输出。
你并不重新训练模型。相反，你建立一个检索系统（比如向量数据库），连接到一个人力资源政策、保留协议、过去的评论和职位描述的数据库。当经理要求总结或行动计划时，助手会实时检索相关文件并将其包含在提示中。这使得输出基于你公司的真实实践。
你希望在不进行完全微调的情况下定制行为。好的。那么你使用LoRA来训练轻量级层，以调整模型处理敏感反馈语言或合规相关措辞的方式。这样更改政策时会更快、更便宜、更简单。
一旦上线，您将跟踪模型的性能，包括延迟和令牌使用等技术指标。您还将跟踪业务层面的结果，例如有多少草稿被用户（人力资源经理）接受，他们节省了多少时间，以及输出是否遵循内部指南。您将监控诸如过于通用的摘要或有偏见的语言等问题，以便在需要时重新训练或调整提示。
如果你的业务依赖于专业语言、决策或合规性，定制的LLM绝对值得投资。成都软件开发看到许多团队从现成工具开始，证明其投资回报率，并逐渐向更定制化的解决方案发展。
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