大模型企业实践系列分享(四):大模型企业落地十大评价指标

随着大模型在企业中的广泛应用,市面上也出现了各种不同类型、不同效果的预训练模型。这给许多企业客户带来了选择困难。面对层出不穷的大模型,客户该如何评判模型的质量,选择最匹配企业实际需求的模型?这里,我们为企业客户带来一份大模型的评价指南。

 
一、为什么需要对大模型进行评价
 
相比规则系统,大模型具有更高的智能化、万物问答的特点,这也更符合当下员工获取知识与协同的使用习惯。但任何一种新技术在初期都会存在一定的无法控制风险,大模型也不例外。业界也出现过局限性或失控的案例。具体来说,直接应用第三方公开大模型,很可能会面临以下问题:
 
1. 对企业业务场景和内部知识体系的理解不足,输出质量难以控制
 
2. 存在泄密企业核心知识的安全隐患
 
3. 部署环境差异较大,无法直接移植运行
 
4. 计算资源和模型维护成本难以承受
 
所以企业客户在应用大模型之前,有必要对模型的交互体验、输出质量、数据安全等多个维度进行评估,避免选择一个不匹配或存在隐患的模型。这需要一套系统的评价方法与流程指引。
 
二、大模型评价的关键维度
 
我们从以下多个维度考察大模型，是否是符合本企业的优选。
 
(1)响应速度
 
包括大模型响应时效和端到端响应时效。响应时效反映单次请求的处理效率,端到端时效关注交互场景的整体流畅度。响应时间过长会严重影响用户体验,降低工作效率,因此响应速度是一个重要的技术考量点。
 
(2)输入长度与多轮交互能力
 
主要指标是token长度。token长度越长,支持编码理解的上下文信息越丰富,不同意图之间的语义关联性更强。足够的token长度可以让模型学习和记忆更复杂的知识结构,进行多轮交互，推理更加准确。
 
(3)问答准确率
 
评估大模型文本生成、问答等功能的输出质量和正确率,是技术指标的核心。知识准确率直接决定了模型应用场景的范围和效果,是一个必须重点考量的维度。
 
（4）语言个性化程度
大模型是否能够按照客户化的语言模式，生成答案，以流畅的、适配客户情境的客户化语言进行交流。
 
（5）答案可信度
答案是否是真实可信的，不存在模型的幻想，或超越出本知识库内容的编造内容；是否提供了查证答案来源的可溯源的知识出处机制。
 
（6）知识库构建难度
知识构建是否与日常知识积累复用，是否需要进行深度的知识加工才可以供大模型进行问答，其知识库构建难度越高，在这一点上得分越低。
 
（7）信息安全系数
是否能够确保信息安全，不泄密企业核心知识，没有信息安全隐患。
 
(8) 垂域训练能力
 
是否能适配和接入垂直领域知识库，进行领域的训练。反映大模型对业务领域专业知识的理解和适应程度,直接影响知识服务的质量。核心是意图理解力和问题解决力。这关系到模型是否能贴合企业实际业务需求。
 
(9) 集成扩展能力
是否能与企业知识库、企业业务系统、企业IM等数据源、渠道进行集成，实现大模型能力的中台化复用，集成接口是否完善。
 
(10)成本效益
 
前期成本投入包括软件采购和基础硬件投入。运营期人工替代率能直观反映大模型应用对企业运营成本的节约效果，所投入的成本最终能够代替多少人工或人工工时，直接反应了其成本收益的比。
 
三、企业选择大模型的原则
 
根据企业实际情况,综合考量多个维度,选择最匹配的模型,建议遵循以下原则:
 
1.明确业务需求和关键指标:根据企业知识支持的具体业务场景和应用环境,明确对大模型的优先级指标要求。
 
2.评估模型与自身知识体系匹配程度:选择的大模型需要深入理解企业自身知识体系,适配业务领域。
 
3.选择开放性模型与定制模型的折中:开放模型易扩展,但定制模型理解能力更强。两者兼顾。
 
4.考量后期维护升级需求:选择容易重新训练优化的模型结构,应对后续需求变更。
 
5.综合评价多个维度:单一指标无法全面评判一个模型,将各维度有机结合,得出选择。
 
四、为什么选择深蓝海域大模型
 
深蓝首席智能知识官，基于LLM大模型和智能知识库结合，打造行业领先的知识智能大模型应用，在多个维度上符合大模型落地选的评判指标。
 
深蓝海域首席智能知识官，可以适配多家通用大模型，在通用大模型基础上进行了特异性的产品优化，在技术和应用多个维度上达到和超过了相应的评价指标。
 
在响应速度指标上，同时通过接入“企业知识”，深入学习企业数十万字的知识库文档，强化了大模型和端到端响应时效，在消费级GPU服务器上，回答问题的响应速度到了毫秒级，与GPU服务器推理性能成正比。
 
在输入能力与多轮会话上，同时打破token长度限制对输出内容质量的影响,支持编码理解长序列语义,不同查询意图之间语义网络联系更加紧密，从根本上减少认知偏差风险。明显超过公开预训练模型的水平。
 
在问答准确率和答案可信度上，深蓝海域首席知识官采用了独创的一键三连信息获取模式，同时可以获得全文搜索、向量搜索和大模型问答的结果，实现更高的查询准确匹配率。它不仅支持混合使用大模型，同时兼顾创新性和准确性，为企业提供卓越的信息获取效果。深蓝海域大模型支持一键对答案进行知识溯源，即查看答案的知识依据来源。这一特性大幅增强了员工对模型回复结论的信任度，使答案更具有说服力。
 
在知识库构建上，深蓝海域具有天然的优势，其智能知识库系统已经有10多年的产品积累和200多个功能模块，可以直接与首席知识官对接，实现企业落地大模型。而知识库内容则可以同时作为垂直领域的内容进行训练和大模型应用，一举多得。
 
在信息安全方面，深蓝海域大模型基于企业内部环境进行100%的训练。这消除了外部数据接触的风险，并通过访问权限控制、加密传输等手段，有效地防止核心知识泄密，为企业提供更高水平的数据安全性。
 
在集成与定制开发问题上，深蓝海域首席智能知识官具有开放的接口体系，支持与多渠道、多数据源的输入输出支持，在特定知识领域和业务场景进行模型的增量训练。相比云端大模型和开源的模型底座，这种成熟的产品集成与定制性更符合企业需求。
 
在多个核心指标上，深蓝海域大模型都展现了显著的优势，使其成为企业可信赖的选择。在不断演化的大模型领域，深蓝海域致力于为客户提供专业的大模型应用服务，助力客户选对模型、实现大模型落地，成为知识+智能的首选合作伙伴！