HeimEin Rahmen zur Beurteilung, wann KI-Lösungen besser sind als herkömmliche Methoden
Frage: Welche Produkte sind für das maschinelle Lernen geeignet?
Antwort des Projektleiters: Ja.
Scherz beiseite, der Aufstieg der generativen KI hat unsere Sichtweise darauf, welche Anwendungsfälle sich am besten für maschinelles Lernen eignen, dramatisch verändert. Traditionell wurde maschinelles Lernen auf sich wiederholende, vorhersehbare Muster in Kundenerlebnissen angewendet. Heutzutage ist es jedoch sogar möglich, bestimmte Formen des maschinellen Lernens zu nutzen, ohne dass ein umfangreicher Trainingsdatensatz erforderlich ist.
Dennoch ist die Antwort auf die Frage "Erfordern diese Kundenbedürfnisse eine KI-Lösung?" nicht immer positiv. Große Sprachmodelle (LLMs) können für manche Projekte immer noch zu teuer sein, und wie bei allen ML-Modellen ist nicht garantiert, dass sie genau sind. Es wird immer Situationen geben, in denen die Implementierung von ML nicht der beste Ansatz ist. Wie sollten KI-Projektmanager also beurteilen, ob die Bedürfnisse eines Kunden eine ML-Lösung rechtfertigen?
Zu den Schlüsselfaktoren, die diese Entscheidung beeinflussen, gehören:
- Erforderliche Inputs und Outputs zur Erfüllung der Kundenbedürfnisse: Ein Kunde liefert eine Eingabe für Ihr Produkt, das dann eine Ausgabe liefert. Eine von ML generierte Spotify-Wiedergabeliste (die Ausgabe) könnte beispielsweise auf Eingaben wie Benutzerpräferenzen, beliebte Songs, Lieblingskünstler und bevorzugte Genres beruhen.
- Kombinationen von Inputs und Outputs: Die Anforderungen der Kunden unterscheiden sich je nachdem, ob sie von den gleichen oder unterschiedlichen Eingaben die gleichen oder unterschiedliche Ergebnisse erwarten. Je größer die Anzahl der möglichen Input-Output-Kombinationen ist, desto mehr spricht dies für ML gegenüber regelbasierten Systemen.
- Muster in Eingaben und Ausgaben: Das Erkennen von Mustern in der Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben hilft bei der Bestimmung der richtigen Art von ML-Modell. Wenn es eindeutige Muster gibt - z. B. bei der Analyse von Kundenfeedback zur Bestimmung der Stimmung - können überwachte oder halbüberwachte Modelle kostengünstiger sein als LLMs.
- Kosten und Präzision: Im großen Maßstab können LLM-Aufrufe teuer sein, und ihre Ergebnisse sind nicht immer präzise, selbst bei Feinabstimmung und promptem Engineering. In einigen Fällen können überwachte Modelle oder neuronale Netze, die Eingaben anhand eines festen Etikettensatzes klassifizieren, oder sogar ein regelbasiertes System eine bessere Wahl sein als ein LLM.
Um Projektmanagern zu helfen, die Kundenbedürfnisse zu bewerten und zu entscheiden, ob ML die richtige Richtung ist, habe ich die obigen Überlegungen in einer einfachen Tabelle zusammengefasst.
Art der Kundenanforderung Beispiel ML-Implementierung (Ja/Nein/Abhängig) Art der ML-Implementierung Sich wiederholende Aufgaben, die für die gleiche Eingabe die gleiche Ausgabe erfordern Automatisches Ausfüllen von E-Mails in Online-Formularen Nein Ein regelbasiertes System ist für diese Ausgaben ausreichend Sich wiederholende Aufgaben, die unterschiedliche Ausgaben für dieselbe Eingabe erfordern Der Kunde ist auf Entdeckungsreise und erwartet bei jeder wiederholten Aktion eine neue Erfahrung (z. B. Anmeldung):
- Generieren Sie neue Kunstwerke pro Klick
- StumbleUpon (erinnern Sie sich?), um eine zufällige neue Ecke des Internets zu finden Ja - Bilderzeugung LLMs
- Empfehlungsalgorithmen (kollaborative Filterung) Sich wiederholende Aufgaben, die für verschiedene Eingaben die gleiche oder eine ähnliche Ausgabe erfordern - Benotung von Aufsätzen
- Identifizierung von Themen im Kundenfeedback Abhängig von Wenn die Eingabe-Ausgabe-Kombinationen überschaubar sind, kann ein deterministisches, regelbasiertes System ausreichen.
Wenn die Skalierung zu viele Kombinationen für ein regelbasiertes System ergibt, sollten Sie es in Betracht ziehen:
- Klassifikatoren
- Modellierung von Themen
Aber nur, wenn in den Eingaben Muster vorhanden sind.
Wenn keine Muster vorhanden sind, können LLMs für einmalige Aufgaben verwendet werden (obwohl sie weniger genau sind als überwachte Modelle). Sich wiederholende Aufgaben, die unterschiedliche Ausgaben für unterschiedliche Eingaben erfordern - Beantwortung von Kundensupportanfragen
- Suchfunktionalität Ja Es ist unüblich, unterschiedliche Eingaben und Ausgaben in großem Umfang ohne ML zu verarbeiten.
Regelbasierte Ansätze können die schiere Anzahl von Permutationen nicht effizient bewältigen. Erwägen Sie:
- LLMs mit Retrieval-augmented Generation (RAG)
- Entscheidungsbäume für Suchprodukte Sich nicht wiederholende Aufgaben mit unterschiedlichen Ergebnissen Verfassen einer Hotel- oder Restaurantkritik Ja Vor LLMs erforderten solche Aufgaben oft speziell trainierte Modelle wie:
- rekurrente neuronale Netze (RNNs)
- Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTMs) für die Vorhersage des nächsten Wortes
LLMs eignen sich jetzt hervorragend für dieses Szenario.
Die wichtigste Erkenntnis: Verwenden Sie kein Lichtschwert, wenn es auch mit einer Schere geht. Verwenden Sie die obige Matrix, um die Kundenbedürfnisse zu bewerten und dabei sowohl die Implementierungskosten als auch die Ausgabegenauigkeit zu berücksichtigen, um skalierbare, genaue und kosteneffiziente Produkte zu entwickeln.
Sharanya Rao ist Produktmanagerin der Fintech-Gruppe. Die in diesem Artikel geäußerten Ansichten sind die der Autorin und spiegeln nicht notwendigerweise die ihres Arbeitgebers oder angeschlossener Organisationen wider.
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Kommentare (1)
![JustinKing]()
Interesting framework, but I wonder how they define 'outperform'? In my experience, traditional methods often win when data is scarce. 🤔 #AIvsTraditional
Frage: Welche Produkte sind für das maschinelle Lernen geeignet?
Antwort des Projektleiters: Ja.
Scherz beiseite, der Aufstieg der generativen KI hat unsere Sichtweise darauf, welche Anwendungsfälle sich am besten für maschinelles Lernen eignen, dramatisch verändert. Traditionell wurde maschinelles Lernen auf sich wiederholende, vorhersehbare Muster in Kundenerlebnissen angewendet. Heutzutage ist es jedoch sogar möglich, bestimmte Formen des maschinellen Lernens zu nutzen, ohne dass ein umfangreicher Trainingsdatensatz erforderlich ist.
Dennoch ist die Antwort auf die Frage "Erfordern diese Kundenbedürfnisse eine KI-Lösung?" nicht immer positiv. Große Sprachmodelle (LLMs) können für manche Projekte immer noch zu teuer sein, und wie bei allen ML-Modellen ist nicht garantiert, dass sie genau sind. Es wird immer Situationen geben, in denen die Implementierung von ML nicht der beste Ansatz ist. Wie sollten KI-Projektmanager also beurteilen, ob die Bedürfnisse eines Kunden eine ML-Lösung rechtfertigen?
Zu den Schlüsselfaktoren, die diese Entscheidung beeinflussen, gehören:
- Erforderliche Inputs und Outputs zur Erfüllung der Kundenbedürfnisse: Ein Kunde liefert eine Eingabe für Ihr Produkt, das dann eine Ausgabe liefert. Eine von ML generierte Spotify-Wiedergabeliste (die Ausgabe) könnte beispielsweise auf Eingaben wie Benutzerpräferenzen, beliebte Songs, Lieblingskünstler und bevorzugte Genres beruhen.
- Kombinationen von Inputs und Outputs: Die Anforderungen der Kunden unterscheiden sich je nachdem, ob sie von den gleichen oder unterschiedlichen Eingaben die gleichen oder unterschiedliche Ergebnisse erwarten. Je größer die Anzahl der möglichen Input-Output-Kombinationen ist, desto mehr spricht dies für ML gegenüber regelbasierten Systemen.
- Muster in Eingaben und Ausgaben: Das Erkennen von Mustern in der Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben hilft bei der Bestimmung der richtigen Art von ML-Modell. Wenn es eindeutige Muster gibt - z. B. bei der Analyse von Kundenfeedback zur Bestimmung der Stimmung - können überwachte oder halbüberwachte Modelle kostengünstiger sein als LLMs.
- Kosten und Präzision: Im großen Maßstab können LLM-Aufrufe teuer sein, und ihre Ergebnisse sind nicht immer präzise, selbst bei Feinabstimmung und promptem Engineering. In einigen Fällen können überwachte Modelle oder neuronale Netze, die Eingaben anhand eines festen Etikettensatzes klassifizieren, oder sogar ein regelbasiertes System eine bessere Wahl sein als ein LLM.
Um Projektmanagern zu helfen, die Kundenbedürfnisse zu bewerten und zu entscheiden, ob ML die richtige Richtung ist, habe ich die obigen Überlegungen in einer einfachen Tabelle zusammengefasst.
| Art der Kundenanforderung | Beispiel | ML-Implementierung (Ja/Nein/Abhängig) | Art der ML-Implementierung |
|---|---|---|---|
| Sich wiederholende Aufgaben, die für die gleiche Eingabe die gleiche Ausgabe erfordern | Automatisches Ausfüllen von E-Mails in Online-Formularen | Nein | Ein regelbasiertes System ist für diese Ausgaben ausreichend |
| Sich wiederholende Aufgaben, die unterschiedliche Ausgaben für dieselbe Eingabe erfordern | Der Kunde ist auf Entdeckungsreise und erwartet bei jeder wiederholten Aktion eine neue Erfahrung (z. B. Anmeldung): - Generieren Sie neue Kunstwerke pro Klick - StumbleUpon (erinnern Sie sich?), um eine zufällige neue Ecke des Internets zu finden | Ja | - Bilderzeugung LLMs - Empfehlungsalgorithmen (kollaborative Filterung) |
| Sich wiederholende Aufgaben, die für verschiedene Eingaben die gleiche oder eine ähnliche Ausgabe erfordern | - Benotung von Aufsätzen - Identifizierung von Themen im Kundenfeedback | Abhängig von | Wenn die Eingabe-Ausgabe-Kombinationen überschaubar sind, kann ein deterministisches, regelbasiertes System ausreichen. Wenn die Skalierung zu viele Kombinationen für ein regelbasiertes System ergibt, sollten Sie es in Betracht ziehen: - Klassifikatoren - Modellierung von Themen Aber nur, wenn in den Eingaben Muster vorhanden sind. Wenn keine Muster vorhanden sind, können LLMs für einmalige Aufgaben verwendet werden (obwohl sie weniger genau sind als überwachte Modelle). |
| Sich wiederholende Aufgaben, die unterschiedliche Ausgaben für unterschiedliche Eingaben erfordern | - Beantwortung von Kundensupportanfragen - Suchfunktionalität | Ja | Es ist unüblich, unterschiedliche Eingaben und Ausgaben in großem Umfang ohne ML zu verarbeiten. Regelbasierte Ansätze können die schiere Anzahl von Permutationen nicht effizient bewältigen. Erwägen Sie: - LLMs mit Retrieval-augmented Generation (RAG) - Entscheidungsbäume für Suchprodukte |
| Sich nicht wiederholende Aufgaben mit unterschiedlichen Ergebnissen | Verfassen einer Hotel- oder Restaurantkritik | Ja | Vor LLMs erforderten solche Aufgaben oft speziell trainierte Modelle wie: - rekurrente neuronale Netze (RNNs) - Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTMs) für die Vorhersage des nächsten Wortes LLMs eignen sich jetzt hervorragend für dieses Szenario. |
Die wichtigste Erkenntnis: Verwenden Sie kein Lichtschwert, wenn es auch mit einer Schere geht. Verwenden Sie die obige Matrix, um die Kundenbedürfnisse zu bewerten und dabei sowohl die Implementierungskosten als auch die Ausgabegenauigkeit zu berücksichtigen, um skalierbare, genaue und kosteneffiziente Produkte zu entwickeln.
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