首页评估人工智能解决方案优于传统方法的框架
问题哪些产品适合机器学习？
项目经理回答：是的。
玩笑归玩笑，生成式人工智能的兴起极大地重塑了我们对哪些用例最适合机器学习的看法。传统上，ML 被应用于客户体验中重复的、可预测的模式。但如今，我们甚至可以在不需要大量训练数据集的情况下使用某些形式的 ML。
即便如此，"这些客户需求是否需要人工智能解决方案？"的答案并不总是肯定的。大型语言模型（LLM）对于某些项目来说仍然过于昂贵，而且像所有的 ML 模型一样，它们并不能保证准确无误。在某些情况下，实施 ML 并非最佳方法。那么，人工智能项目经理应该如何评估客户的需求是否值得采用 ML 解决方案呢？
指导这一决策的关键因素包括
- 满足客户需求所需的输入和输出：客户为您的产品提供输入，然后由产品输出。例如，ML 生成的 Spotify 播放列表（输出）可能依赖于用户偏好、喜欢的歌曲、最喜欢的艺术家和偏好的流派等输入。
- 输入和输出的组合：客户需求的不同取决于他们期望从相同或不同的输入中获得相同或不同的输出。随着可能的输入输出组合数量的增加，特别是在大规模的情况下，使用多语言处理而不是基于规则的系统的理由变得更加充分。
- 输入和输出的模式：识别输入和输出之间的关系模式有助于确定正确的 ML 模型类型。如果存在明确的模式，例如分析客户反馈以确定情感，那么监督或半监督模型可能比 LLM 更具成本效益。
- 成本与精度：大规模调用 LLM 的成本可能会很高，而且即使进行了微调和及时的工程设计，其输出也并不总是很精确。在某些情况下，使用固定标签集对输入进行分类的监督模型或神经网络，甚至是基于规则的系统，可能是比 LLM 更好的选择。
为了帮助项目经理评估客户需求并决定 ML 是否是正确的方向，我用一个简单的表格总结了上述考虑因素。
客户需求类型 示例 ML 实施（是/否/取决于） ML 实施类型 相同输入需要相同输出的重复性任务 在线表格中自动填写电子邮件 无 基于规则的系统足以实现这些输出 相同输入需要不同输出的重复性任务 客户正在探索，希望每次重复操作（如登录）都能获得全新体验：
- 每次点击生成新作品
- StumbleUpon（还记得吗？）在互联网上随机寻找一个新的角落 是的 - 图像生成 LLM
- 推荐算法（协同过滤） 不同输入需要相同或相似输出的重复性任务 - 论文评分
- 识别客户反馈中的主题 取决于 如果输入-输出组合简单明了，那么基于规则的确定性系统就足够了。
如果扩展导致基于规则的系统组合过多，可以考虑使用
- 分类器
- 主题建模
但前提是输入中存在模式。
如果不存在模式，则 LLM 可用于一次性任务（尽管其精确度低于监督模型）。 不同输入需要不同输出的重复性任务 - 回复客户支持咨询
- 搜索功能 是 如果没有 ML，要大规模处理不同的输入和输出并不常见。
基于规则的方法无法有效管理大量的排列组合。考虑一下：
- 具有检索增强生成（RAG）功能的 LLM
- 用于搜索产品的决策树 具有不同输出的非重复性任务 撰写酒店或餐厅评论 是的 在使用 LLM 之前，此类任务通常需要专门训练的模型，例如
- 递归神经网络 (RNN)
- 用于预测下一个单词的长短期记忆网络 (LSTM)
现在，LLM 非常适合这种情况。
主要启示剪刀能解决问题时，就不要用光剑。使用上述矩阵来评估客户需求，同时考虑实施成本和输出精度，以构建可扩展、准确和具有成本效益的产品。
Sharanya Rao 是金融科技集团产品经理。本文观点仅代表作者本人，不代表其雇主或附属机构的观点。
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评论 (1)
0/500
![JustinKing]()
Interesting framework, but I wonder how they define 'outperform'? In my experience, traditional methods often win when data is scarce. 🤔 #AIvsTraditional
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|---|---|---|---|
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主要启示剪刀能解决问题时，就不要用光剑。使用上述矩阵来评估客户需求，同时考虑实施成本和输出精度，以构建可扩展、准确和具有成本效益的产品。
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