面试官:产品如何进行大模型选型?

作为AI产品经理,大模型选型需要从业务目标、技术特性和资源投入三个维度进行系统性评估。

分步骤的选型:
1. 场景需求拆解
- 任务类型:区分生成式(GPT)、理解式(BERT)、多模态(CLIP)等任务需求
- 性能指标:明确时延要求(如对话场景<2s)、准确率阈值、内容安全等级
- 输入输出:处理文本长度(如法律文本需支持10k tokens)、多语言支持需求

2. 技术参数评估
- 模型架构对比:Transformer层数(如LLaMA 7B vs 13B)、注意力机制差异
- 性能基准测试:在HuggingFace OpenLLM Leaderboard等榜单比对MMLU/HELM得分
- 领域适配性:检查是否经过垂直领域微调(如Med-PaLM 2医疗专用模型)

3. 成本效益分析
- 推理成本计算:API调用成本(如GPT-4 $0.03/1k tokens)vs 自建GPU集群成本
- 算力需求评估:模型参数量与GPU显存关系(7B模型需至少16G显存)
- 长尾运维成本:监控维护、版本迭代、安全补丁更新等隐性成本

4. 工程化适配度
- 部署方案验证:测试ONNX转换效果、量化后精度损失(INT8量化典型损失2-5%)
- 扩展能力测试:分布式推理效率、最大并发请求承载量
- 工具链完整性:配套的Prompt工程工具、评估体系、持续训练Pipeline

5. 风险合规审查
- 数据隐私合规:评估模型训练数据来源合法性(如排除版权争议数据)
- 输出可控性:测试有害内容生成概率及防护机制有效性
- 许可证审查:确认商用限制(如LLaMA商用需单独授权)

6. 迭代路线规划
- 短期方案:采用API快速验证(如Azure OpenAI)+ RAG增强时效性
- 中期过渡:微调行业小模型(LoRA适配器方案)
- 长期演进:构建混合模型架构(大模型+规则引擎+传统ML)

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