Ошибки при внедрении Generative AI решений
Перевод статьи Chip Huyen - Common pitfalls when building generative AI applications
Chip Huyen, сооснователь Claypot AI, автор популярного блога и книги "Designing Machine Learning Systems", а также эксперт, не нуждающийся в дополнительном представлении среди ML-специалистов, опубликовала статью про основные ошибки при разработке и внедрении генеративных AI-решений. Составили для вас перевод.
Итак, самые распространенные ошибки:
Использование GenAI, когда он не нужен
GenAI часто применяют для задач, где традиционные методы эффективнее. Например, оптимизацию энергопотребления можно решить простым планированием действий в часы с низкими тарифами, а не через сложные LLM-модели. Многие компании ошибочно внедряют AI ради хайпа, игнорируя более дешевые и надежные решения, такие как линейное программирование или rule-based системы.
Эксперименты с GenAI должны включать анализ того, не добавляет ли их использование избыточной сложности и костов.
Путаница между «плохим продуктом» и «плохим AI»
Провалы AI-продуктов часто связаны не с технологией, а с плохим UX. Например, чат-бот Intuit изначально провалился из-за неочевидного интерфейса: пользователи не понимали, что ему писать. Решением стали подсказки с примерами вопросов, что резко улучшило вовлеченность.
Важно уделять большое внимание тому, как AI-решение может улучшить бизнес-процесс. Например, LinkedIn не сразу осознал, что для пользователей наиболее полезна не простая оценка их навыков и метча с интересной вакансией, а рекомендации по их улучшению. Самое важное - не модель, а то, как ваш продукт решает конкретные боли пользователей.
Начинать со слишком сложного
Многие команды усложняют систему, используя агентские фреймворки или векторные БД, когда достаточно простых взаимодействий через API. Например, выбор семантического кэширования вместо поиска по ключевым словам добавляет ненужные зависимости и ошибки.
Если внедрять сложные решения сразу, это добавляет избыточную сложность в логику системы и замедляет дебаггинг. Лучше начинать с минимально рабочего решения, а затем масштабировать, когда базовые принципы проверены и стабильны.
Переоценка раннего успеха
Первые 80% результата достигаются быстро, но последующие улучшения требуют непропорционально много усилий. Например, LinkedIn потратил 4 месяца на доводку продукта с 80% до 95% качества из-за борьбы с галлюцинациями.
Стартапы сталкиваются с аналогичными проблемами: компромиссы между точностью и скоростью, сложности в интерпретации запросов. Кроме того, изменения в API-моделях или их ненадежность могут «сломать» уже работающий продукт.
Отказ от человеческой оценки
Оценка с помощью AI не заменяет людей: автооценка зависит от промптов и могут быть субъективными. Например, если автооценка хвалит ответы, а пользователи их ненавидят, это сигнал пересмотреть метрики.
Ручная проверка 30–1000 примеров ежедневно помогает находить паттерны, которые алгоритмы пропускают. Как показал пример Intuit, даже небольшие изменения в интерфейсе, выявленные через обратную связь, кардинально меняют восприятие продукта.
Сила - в комбинации человеческих проверок и автооценки.
Краудсорсинг сценариев использования
Выбор сценариев использования GenAI решений без стратегии приводит к разрозненности и дублированию усилий. Компании создают множество однотипных решений (например, чат-ботов для Slack, помощников для кодинга, и text-to-SQL вариаций), но не фокусируются на высокоэффективных кейсах.
Без приоритизации по ROI команды тратят ресурсы на «удобные» задачи, а не на те, что приносят реальную ценность. Стратегия должна учитывать не только техническую реализуемость, но и влияние на бизнес-метрики.
***
Вот такие вот советы от Chip Huyen. Самое классное, что они полностью применимы и к классическому ML. Книга "Rules of ML" от Google - нетленна. А ее первое правило в особенности.
Что вы бы добавили к этим советам из своей практики?
Ваш @Reliable ML
#business #reliable_ml #llm #generative_ai
Reliable ML
Admin: @irina_goloshchapova @promsoft
Обзор Reliable ML: Фреймворк для внедрения аналитики и машинного обучения в бизнес
В условиях стремительного развития технологий и увеличения объема данных, компании сталкиваются с необходимостью интеграции аналитики и машинного обучения в свои бизнес-процессы. Фреймворк Reliable ML становится важным инструментом для организаций, стремящихся к повышению своей конкурентоспособности через аналитические решения и искусственный интеллект (AI). Основной целью Reliable ML является обеспечение того, чтобы внедрение аналитики и машинного обучения не только соответствовало современным требованиям, но и приносило ощутимую финансовую выгоду. Тем самым компании могут оптимизировать свои ресурсы, улучшить процессы принятия решений и повысить уровень обслуживания клиентов, что в целом способствует росту их прибыли и устойчивости на рынке. Фреймворк Reliable ML включает в себя ряд методов и практик, которые помогают управлять всей цепочкой создания ценности от данных до моделей и результатов. Он охватывает различные аспекты, включая обработку данных, выбор моделей, их обучение и внедрение, а также мониторинг и поддержку на этапе эксплуатации. Reliable ML помогает организациям не только реализовывать проекты в области data science и AI, но и делает эти инициативы более прозрачными и контролируемыми, что, в свою очередь, повышает доверие со стороны бизнеса к аналитическим решениям.
Что такое Reliable ML и как он помогает в бизнесе?
Reliable ML - это фреймворк, который обеспечивает интеграцию аналитики и машинного обучения в бизнес-процессы. Основная цель заключается в том, чтобы гарантировать, что внедрение технологий приведет к реальной финансовой выгоде. Reliable ML фокусируется на создании устойчивой модели, которая учитывает специфику бизнеса и его потребности.
Фреймворк предлагает структурированный подход к управлению проектами в области AI и data science, начиная с анализа требований и заканчивая реализацией и поддержкой систем. Этот подход минимизирует риски и увеличивает вероятность успешного внедрения.
Какие ключевые компоненты включает фреймворк Reliable ML?
Фреймворк Reliable ML состоит из нескольких компонентов, включая обработку данных, алгоритмы машинного обучения, мониторинг производительности моделей и их обновление. Каждый из этих компонентов играет важную роль в создании эффективной и надежной системы анализа.
Также важным элементом является документирование и создание отчетов, что позволяет командам отслеживать прогресс и результаты, обеспечивая прозрачность в принятии решений на всех уровнях бизнеса.
Как Reliable ML улучшает принятие решений в компании?
Reliable ML помогает компаниям принимать более обоснованные решения, предоставляя аналитическую информацию, основанную на данных. Это позволяет менеджерам видеть полную картину и делать выбор на основе фактов, а не догадок.
Внедрение автоматизированных аналитических инструментов также сокращает время, необходимое для анализа данных, что, в свою очередь, позволяет бизнесу реагировать быстрее на изменения на рынке.
Какие преимущества предоставляет использование Reliable ML?
Использование Reliable ML помогает организациям значительно снижать затраты на обработку и анализ данных, благодаря более эффективным алгоритмам и процессам. Это также способствует повышению качества принимаемых решений.
Кроме того, Reliable ML позволяет использовать передовые практики в data science и AI, что гарантирует актуальность и конкурентоспособность решений, предлагаемых компаниям.
Как Reliable ML способствует финансовой устойчивости компании?
Reliable ML способствует финансовой устойчивости, обеспечивая компании возможность более эффективно использовать ресурсы и сокращать затраты. Внедрение аналитики и машинного обучения позволяет лучше прогнозировать результаты и оптимизировать бизнес-процессы.
Эта финансовая эффективность позволяет компаниям не только выживать, но и развиваться в условиях высокой конкуренции, что критически важно для долгосрочного успеха.
Reliable ML Telegram 频道
Reliable ML - это фреймворк, который помогает управлять внедрением и развитием аналитики и data science/machine learning/AI с целью создания приложимых к бизнесу результатов, приносящих финансовую выгоду компании. Канал предлагает обзоры, советы и лучшие практики в области машинного обучения и искусственного интеллекта, помогая бизнесу использовать эти технологии для улучшения процессов и повышения прибыли. Администраторы канала - @irina_goloshchapova и @promsoft - являются экспертами в области аналитики и data science, готовыми делиться знаниями и опытом с подписчиками. Присоединяйтесь к Reliable ML, чтобы узнать, как сделать ваши данные исследования более надежными и прибыльными!
