Model bahasa besar ialah sistem statistik: ia meramal perkataan seterusnya yang berkemungkinan. Itu menjadikannya tidak stabil dalam satu segi dan berulang dalam segi lain. Gesaan yang sama boleh memberi jawapan berbeza setiap kali dijalankan, namun jawapan tetap menjurus ke ungkapan yang paling lazim. Ejen menyusun banyak langkah seperti ini, maka kedua-dua kesan membesar. Pemasar boleh mengurusnya, tetapi tidak boleh berharap ia lenyap.
Perkara penting
- Ketidakstabilan dan keseragaman berpunca daripada satu sebab: model mensampel daripada kebarangkalian yang dipelajari daripada teks dalam jumlah yang amat besar.
- Kepelbagaian kebanyakannya pada perkataan dan pilihan kecil. Teras output kekal dekat dengan purata apa yang telah model lihat.
- Ejen menggandakan masalah ini kerana setiap langkah bergantung pada langkah sebelumnya dan ralat kecil bertambah.
- Pemasaran menanggung dua kali: fakta yang tidak boleh dipercayai, dan salinan umum yang kedengaran seperti setiap pesaing.
- Penyelesaiannya ialah reka bentuk, bukan harapan: dasarkan model pada data sebenar, uji berulang kali, tambah semakan manusia dan beri taklimat tentang apa yang membezakan jenama anda.
Mengapakah model bahasa tidak stabil?
Model bahasa tidak mencari jawapan. Ia menilai perkataan seterusnya yang mungkin dan memilih satu, selalunya dengan sedikit unsur rawak yang disengajakan. Ubah tetapan rawak, beberapa perkataan dalam gesaan atau konteks sekeliling, dan laluannya boleh berubah. Model juga berbeza antara versi, dan penyedia mengemas kininya. Aliran kerja yang berfungsi baik bulan lalu mungkin berkelakuan lain sekarang.
Walaupun keterawakan dikurangkan, output masih boleh berbeza sedikit antara larian, dan tugas panjang membesarkannya. Anggaplah mana-mana satu larian sebagai sampel, bukan fakta.
Mengapa ejen memburukkan keadaan?
Ejen ialah model yang merancang, memanggil alat, membaca hasil dan bertindak semula. Setiap langkah bergantung pada langkah sebelumnya. Jika langkah ketiga sedikit tersasar, langkah keempat dibina atas kesilapan itu. Sepanjang tugas yang panjang, peluang semuanya berjalan lancar menurun, sama seperti resipi sepuluh langkah lebih kerap gagal berbanding resipi dua langkah. Ejen juga boleh berpusing-pusing, terlupa arahan awal apabila konteks semakin penuh, atau memilih alat yang salah.
Mengapa model terus menghasilkan perkara yang sama?
Model yang dilatih pada korpus teks yang sangat besar mempelajari apa yang lazim. Apabila perlu memilih, pilihan yang paling berkemungkinan juga yang paling tipikal. Hasilnya ialah tulisan yang lancar, selamat dan purata: pembukaan yang sama, struktur yang sama, frasa "unlock the power of" yang sama. Minta sepuluh tagline dan beberapa daripadanya hampir kembar. Minta seratus pemasar menggunakan model yang sama dengan gesaan yang serupa dan output mereka akan bertumpu.
Ini bukan pepijat yang terlupa dibaiki. Ini sifat sistem yang dibina untuk meramal yang berkemungkinan. Kepelbagaian dan keseragaman boleh wujud bersama: perkataan berubah sementara idea kekal sama.
Apakah maksudnya untuk pemasaran?
Fakta menyimpang
Model mungkin menyatakan angka, tarikh atau dakwaan yang kedengaran betul tetapi tidak benar. OpenAI telah menerbitkan penjelasannya sendiri tentang mengapa model bahasa berhalusinasi. Panduan kami tentang menyemak salinan AI sebelum ia disiarkan merangkumi semakan praktikal.
Jenama menjadi kabur
Jika setiap pesaing meminta model untuk "idea kempen yang menyeronokkan dan autentik", idea-idea itu akan bertumpu. Pemosisian bermaksud menjadi berbeza. Purata statistik tidak boleh berbeza, mengikut takrifnya.
Laporan berubah apabila dijalankan semula
Jika ejen membina laporan daripada ingatan atau teks tampalan yang terlalu banyak, larian kedua mungkin menyusun kedudukan secara berbeza. Lihat kemahiran dek jenama dengan dan tanpa penyambung SOMIN MCP untuk contoh sebenar.
Bagaimanakah pasukan boleh mengurangkan ketidakstabilan dan keseragaman?
- Dasarkan model pada data sebenar. Biarkan alat mencari dan mengira, dan minta model menulis tentang hasilnya. Inilah idea di sebalik kejuruteraan konteks untuk pemasaran.
- Jauhkan angka daripada "kepala" model. Pengiraan dan penentuan kedudukan sepatutnya dilakukan dalam kod atau pangkalan data.
- Uji lebih daripada sekali. Jalankan tugas penting beberapa kali dan bandingkan. Perbezaan besar menunjukkan di mana semakan perlu ditambah.
- Pecahkan kerja panjang kepada langkah kecil dengan semakan selepas setiap satu.
- Beri ia apa yang menjadi milik anda. Bahasa pelanggan sebenar, nada anda dan bukti anda memberi model sesuatu selain purata untuk dijadikan asas.
- Minta beberapa pilihan, kemudian pilih. Anggap model sebagai sumber draf. Manusia yang memutuskan.
- Libatkan manusia dalam proses untuk dakwaan, risiko undang-undang dan apa sahaja yang akan dilihat pelanggan.
Adakah model yang lebih baharu akan menyelesaikannya?
Ia mungkin mengurangkan ralat dan meningkatkan konsistensi. Namun ia tidak mungkin menghapuskan tingkah laku asas, kerana ramalan daripada kebarangkalian ialah cara teknologi ini berfungsi. Rancanglah dengannya dan jangan menunggu ia hilang.
FAQ
Apakah maksudnya LLM ialah model statistik?
Ia bermaksud model meramal serpihan teks seterusnya yang paling berkemungkinan berdasarkan corak dalam data latihannya. Ia tidak bernalar dari prinsip asas atau mencari fakta melainkan diberi alat untuk berbuat demikian.
Mengapakah gesaan yang sama memberi jawapan berbeza?
Kerana model mensampel daripada taburan kebarangkalian. Perbezaan kecil dalam tetapan, konteks atau versi model mengubah perkataan yang dipilihnya.
Mengapakah tulisan AI semuanya kedengaran sama?
Perkataan yang paling berkemungkinan ialah perkataan yang paling lazim. Tanpa input khusus tentang jenama anda, model kembali kepada purata.
Adakah ejen AI selamat dijalankan tanpa pengawasan?
Hanya untuk tugas berisiko rendah yang boleh disemak. Apa sahaja yang melibatkan perbelanjaan, dakwaan atau kerja pelanggan memerlukan semakan atau kelulusan seseorang.
Bagaimanakah SOMIN menangani perkara ini?
Pendekatan SOMIN ialah menyimpan data dan pengiraan dalam platform dan membiarkan alat AI seperti Claude membaca hasilnya melalui MCP. Lihat ejen AI SOMIN.
