Nauczanie modelu: projektowanie pętli sprzężenia zwrotnego LLM, które z czasem stają się coraz inteligentniejsze

Duże modele językowe (LLM) zachwycają swoją zdolnością do rozumowania, generowania i automatyzacji, ale to nie tylko początkowa wydajność modelu odróżnia przekonującą wersję demonstracyjną od trwałego produktu. To, jak dobrze system uczy się od rzeczywistych użytkowników.

Pętle sprzężenia zwrotnego to brakująca warstwa w większości wdrożeń sztucznej inteligencji (AI) . Ponieważ systemy LLM są zintegrowane ze wszystkim, od chatbotów, przez asystentów badawczych, po doradców e-commerce, prawdziwym czynnikiem różnicującym nie są lepsze komunikaty czy szybsze interfejsy API, ale to, jak skutecznie systemy zbierają, strukturyzują i reagują na opinie użytkowników. Niezależnie od tego, czy jest to kciuk w dół, korekta, czy porzucona sesja, każda interakcja to dane — a każdy produkt ma szansę na ulepszenie dzięki nim.

W tym artykule omówiono praktyczne, architektoniczne i strategiczne aspekty tworzenia pętli sprzężenia zwrotnego LLM. Czerpiąc z rzeczywistych wdrożeń produktów i narzędzi wewnętrznych , zgłębimy, jak zamknąć pętlę między zachowaniem użytkownika a wydajnością modelu oraz dlaczego systemy z udziałem człowieka są nadal niezbędne w erze generatywnej sztucznej inteligencji.

W rozwoju produktów AI powszechny jest mit, że po dopracowaniu modelu lub udoskonaleniu podpowiedzi, można już działać. Jednak w produkcji rzadko tak się dzieje.

LLM-y są probabilistyczne… nie „wiedzą” niczego w ścisłym tego słowa znaczeniu, a ich skuteczność często spada lub spada w przypadku zastosowania do danych na żywo, przypadków skrajnych lub ewoluujących treści. Przypadki użycia ulegają zmianom, użytkownicy wprowadzają nieoczekiwane sformułowania, a nawet drobne zmiany w kontekście (takie jak głos marki lub żargon specyficzny dla danej dziedziny) mogą zniweczyć w innym przypadku dobre wyniki.

Bez mechanizmu sprzężenia zwrotnego zespoły dążą do jakości poprzez szybkie poprawki lub niekończące się ręczne interwencje… bieżnię, która marnuje czas i spowalnia iterację. Zamiast tego systemy muszą być projektowane tak, aby uczyły się na podstawie użytkowania, nie tylko podczas początkowego szkolenia, ale w sposób ciągły, poprzez ustrukturyzowane sygnały i produktowe pętle sprzężenia zwrotnego .

Najpopularniejszym mechanizmem sprzężenia zwrotnego w aplikacjach opartych na LLM jest binarny gest kciuka w górę/w dół. Choć jest on prosty do wdrożenia, ma też duże ograniczenia.

Informacja zwrotna, w najlepszym przypadku, jest wielowymiarowa . Użytkownikowi może nie spodobać się odpowiedź z wielu powodów: nieścisłości merytorycznej, niedopasowania tonu, niekompletnych informacji, a nawet błędnej interpretacji intencji. Wskaźnik binarny nie uwzględnia tych niuansów. Co gorsza, często stwarza fałszywe poczucie precyzji dla zespołów analizujących dane.

Aby znacząco poprawić inteligencję systemu, informacje zwrotne powinny być kategoryzowane i kontekstualizowane. Może to obejmować:

• Ustrukturyzowane monity korekcyjne : „Co było nie tak z tą odpowiedzią?” z opcjami do wyboru („niezgodne z faktami”, „zbyt niejasne”, „niewłaściwy ton”). Narzędzia takie jak Typeform lub Chameleon pozwalają na tworzenie niestandardowych przepływów informacji zwrotnych w aplikacji bez zakłócania działania aplikacji, a platformy takie jak Zendesk czy Delighted obsługują ustrukturyzowaną kategoryzację w zapleczu.
• Wprowadzanie tekstu w dowolnej formie : Umożliwia użytkownikom wprowadzanie wyjaśnień, przeformułowań lub lepszych odpowiedzi.
• Sygnały ukrytego zachowania : wskaźniki porzucania, działania kopiuj/wklej lub zapytania uzupełniające wskazujące na niezadowolenie.
• Opinie w stylu redaktora : poprawki w tekście, wyróżnienia lub tagowanie (w przypadku narzędzi wewnętrznych). W aplikacjach wewnętrznych użyliśmy komentarzy w tekście w stylu Google Docs w niestandardowych panelach do adnotowania odpowiedzi modelowych, co jest wzorcem inspirowanym przez narzędzia takie jak Notion AI czy Grammarly, które w dużym stopniu opierają się na wbudowanych interakcjach z opiniami.

Każde z nich tworzy bogatszą powierzchnię szkoleniową, która może służyć do szybkiego udoskonalania, wstrzykiwania kontekstu lub strategii rozszerzania danych.

Zbieranie informacji zwrotnej jest przydatne tylko wtedy, gdy można ją ustrukturyzować, odzyskać i wykorzystać do wprowadzania ulepszeń. W przeciwieństwie do tradycyjnej analityki, informacje zwrotne uzyskane w ramach studiów LLM są z natury chaotyczne – stanowią mieszankę języka naturalnego, wzorców zachowań i subiektywnej interpretacji.

Aby okiełznać ten bałagan i przekształcić go w coś operacyjnego, spróbuj połączyć w swojej architekturze trzy kluczowe komponenty:

1. Bazy danych wektorowych do przywoływania semantycznego

Gdy użytkownik przekazuje opinię na temat konkretnej interakcji — na przykład oznaczając odpowiedź jako niejasną lub poprawiając poradę finansową — osadź tę wymianę i zapisz ją semantycznie. Popularne w tym zakresie są narzędzia takie jak Pinecone, Weaviate czy Chroma. Umożliwiają one semantyczne wyszukiwanie osadzeń na dużą skalę. W przypadku natywnych dla chmury przepływów pracy eksperymentowaliśmy również z wykorzystaniem osadzeń Google Firestore i Vertex AI, co upraszcza wyszukiwanie w stosach zorientowanych na Firebase.

Pozwala to na porównywanie przyszłych danych wprowadzanych przez użytkowników ze znanymi przypadkami problemowymi. Jeśli podobne dane pojawią się później, możemy przedstawić ulepszone szablony odpowiedzi, uniknąć powtarzających się błędów lub dynamicznie wstrzyknąć wyjaśniony kontekst.