成为 AGI 产品经理
姬阁阁 (产品二姐)
前 IBM、京东产品经理, 公众号“产品二姐”主理人
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02|AI产品的基础设施:算法、数据与大语言模型

你好,我是产品二姐。
上节课我们剖析了 AI 产品的四层结构,其中数据、算力、算法层和模型层是 AI 产品基础设施,这节课我们就专注讲解一下这两层。我会结合实例、比喻的方式将这两层讲透,为以后的实战打下理论基础。
第一层,地基层的数据、算法、算力。我们知道,这三者是撑起 AI 的三大基石,作为产品经理,我们更关注这三个要素对产品的效果、能力会有什么影响。其中算力主要影响产品的落地成本,我们放在 16、17 两节课单独来讲。这节课主要讲数据、算法对软件产品的设计范式的到底有什么影响。
第二层,模型层。我会和大家聊聊如何为自己的产品选择合适的模型。

数据、算法带来的产品设计范式转变

首先我引用 OpenAI 联合创始人 Karpathy 的话来开始这一小节的学习。
2017 年,Karpathy 在博客中说:
人们往往认为神经网络只是机器学习中的一个工具,不幸的是这种理解是只见树木不见森林。神经网络代表了软件开发方式的一次根本性转变,这便是软件 2.0。……在软件 1.0,源代码是由程序员编写……在软件 2.0 中,源代码就是数据集和神经网络。
时隔 7 年,Karparthy 再一次在 twitter 上写道:
100% 的软件 2.0 计算机,只有一个神经网络,完全没有任何传统软件。
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1. AI产品的基础设施包括数据、算法、算力和模型层,数据和算法对产品设计范式产生了转变,从规则定义向数据定义转变。 2. 在软件2.0时代,数据取代了编程语言,成为定义软件的新要素,产品设计正在由规则定义向数据定义转变。 3. 选择合适的模型需要考虑合规可用性、模型成本和模型的通用能力、专项能力是否符合产品的应用场景。 4. 选择模型的方法包括“三看一测”,即看榜单、看训练数据、看模型厂商的应用和核心客户群,以及用实际场景来测试各个模型的能力。 5. 通过工程化的方式批量运行模型并对模型的实际输出和期望输出进行比对,可以得出测试结果,从而选择最适合的模型。 6. 在具体产品中,将大语言模型能力进行增强或组装到业务场景中,构成了AI产品。 7. 在业务场景中,综合考虑合规性、成本和能力三个要素选择合适的模型,其中能力评估是重要的一项工作。 8. 选好模型后,需要在应用层做好与模型层的交互,包括提示词工程和Agent设计。 9. 选择模型的方法还包括使用自己的数据集对候选模型进行进一步精细化测试,从而得出最适合的模型。

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全部留言(1)

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  • Geek_69d012
    二姐好,讲解的很通透,很受益。我在做传统的ToB软件,都是规则定义,但客户需求都有少量的规则差别,有人要增加某些字段,有人要必填某些字段,导致产品很难标准化满足客户需求,定制二开和维护成本都很高。如果是软件2.0时代,不用规则定义用数据定义,结合您讲的应用层的能力设计,是否可以很大程度上解决这个问题,让ToB产品规模化的解决个性化需求? 谢谢~
    2024-09-20归属地:北京
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