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Q1：在非私有化部署的情況下，如何確保數(shù)據(jù)安全和隱私？

吳昊宇：

私有化部署的數(shù)據(jù)存儲在企業(yè)內(nèi)部機(jī)房或其信任的云環(huán)境中，數(shù)據(jù)安全性相對較高。對于非私有化部署，我們從兩方面保障數(shù)據(jù)安全和隱私：

一是服務(wù)商需要做好用戶數(shù)據(jù)的隔離和保護(hù)，簽訂安全協(xié)議和數(shù)據(jù)歸屬協(xié)議；二是與云廠商合作，確保數(shù)據(jù)不被用于訓(xùn)練。

對于特別敏感的數(shù)據(jù)，我們建議使用小型私有化模型。在非敏感場景，比如日常對話、聯(lián)網(wǎng)搜索，公有模型完全可用。

Q2：如何確保模型的準(zhǔn)確性？

吳昊宇：

效果取決于場景。以知識庫為例，知識庫現(xiàn)在是當(dāng)前企業(yè)落地最廣泛的應(yīng)用。它的效果不僅與模型本身相關(guān)，還與前期的預(yù)處理密切相關(guān)。企業(yè)文檔類型多樣，包括Word、Excel、PPT、PDF及TXT等，對于這些不同類型的文件處理，企業(yè)需要下大功夫去研究。比方說我們要進(jìn)行版面解析、多模態(tài)預(yù)處理等操作，甚至還要建立小型數(shù)據(jù)庫，以優(yōu)化查詢效果。模型拿到什么樣的材料，加工得出什么樣的結(jié)論，預(yù)處理是特別關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)。

我們知道，R1的推理能力很強(qiáng)，但它喜歡“添油加醋”，在處理信息時會加入很多自己的想象和發(fā)散的內(nèi)容。此前海外的一項評測顯示，R1的幻覺比例達(dá)到約14%。我們在醫(yī)藥場景也多次發(fā)現(xiàn)，R1在回答醫(yī)藥問答時，特別喜歡舉例子。比如，藥品說明書可能只提到某種病癥可以使用某類藥物進(jìn)行治療，但R1會利用自己的知識補(bǔ)充更多內(nèi)容，這就存在很大風(fēng)險。在這種情況下，我們就需要單獨處理。

比如，對R1的Prompt進(jìn)行針對性改造，明確要求它在引用原文時不要舉例，也不要合并相關(guān)實體。經(jīng)過限制后，R1的正確率反而比之前使用的最好的模型正確率高出大約兩個百分點。無論是通過微調(diào)，還是Prompt限制，我們都能讓它發(fā)揮出原有的，甚至比之前最好的模型更好的能力，這也是我們在知識庫場景中積累的經(jīng)驗。

Q3：除了Prompt優(yōu)化，企業(yè)還可以通過哪些方式解決幻覺問題？

吳昊宇：

現(xiàn)在模型更新速度非常快，特別是開源模型，一兩個月就可能推出一個新版本。所以對于中小型企業(yè)，我們推薦通過RAG的方式實現(xiàn)更好的效果，相當(dāng)于為模型提供一個外掛知識庫。只要數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)處理到位，用戶都能找到自己想要的知識，在執(zhí)行總結(jié)、推理等任務(wù)上，大模型已經(jīng)表現(xiàn)非常出色。

具體到廣告行業(yè)，營銷從業(yè)者想知道，當(dāng)一個20歲的女生看到化妝品廣告時，廣告能否激發(fā)她的興奮感？她的目光是聚焦在產(chǎn)品本身，還是廣告中的女明星？這些都是品牌方需要深入研究的問題。然而，無論是目前的開源模型，還是市場上常見的大模型，都無法解決這一問題，因為缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)的輸入。

在這種情況下，我們自研了垂直領(lǐng)域的多模態(tài)大模型——明敬超圖多模態(tài)大模型，通過人類腦電和眼動信號，模擬人類主觀反應(yīng)，解決開源模型無法滿足的實際業(yè)務(wù)需求。

Q4：從適配性上看，各行業(yè)是否需要形成不同的定制策略？

吳昊宇：

各行業(yè)確實需要不同的定制策略。對于營銷行業(yè)來說，數(shù)據(jù)量其實是非常重要的。從狹義上講，營銷就是廣告；廣義來說，營銷還可以拓展到社交媒體上的KOL、KOS發(fā)布的種草帖。用戶在不同社媒平臺上發(fā)帖的風(fēng)格是不一樣的，平臺推品的邏輯也是不一樣的。作為國內(nèi)最大的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用軟件提供商、以及營銷智能應(yīng)用軟件提供商，我們可以基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和訓(xùn)練，幫助企業(yè)形成科學(xué)精準(zhǔn)的營銷分析。

受訪專家｜