近日，LinkedIn的Rahul Raja和微软的Advitya Gemawat在VentureBeat上发表文章，探讨了大型语言模型（LLM）扩展到数百万令牌规模时所面临的各种挑战和不足。尽管LLM在技术上取得了显著进展，如更强的能力和更复杂的理解，但在企业实际应用中，特别是处理速度变慢、高昂的成本和用户友好性问题上，困扰着许多企业。这些问题不仅导致用户体验下降，还使得企业在财务和技术能力上感到吃力。例如，客户服务或即时翻译等实时应用场景中，用户不愿意等待几分钟来获取一个机器翻译的结果，大型模型的响应时间难以满足需求。同时，高昂的硬件投入、电力和冷却系统开销，使得中小企业难以承受。此外，复杂模型的调试和维护难度大，企业需要投入更多资源和技术团队来支持，这对于资源有限的公司来说是一大负担。 为了解决这些问题，研究人员提出了一种提高大语言模型调优效率的方法——LoRA（Low-Rank Adaptation）和其增强版QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）。LoRA技术通过仅调整模型的低秩部分来实现高效调优，显著减少了计算资源的消耗。QLoRA则在LoRA基础上进一步优化，通过量化技术减少了模型参数的存储空间。这种高效调优方法使得资源有限的企业也能在有限成本下实现高性能的模型微调，从而更广泛地应用这些技术。例如，一家金融公司通过使用LangGraph公司开发的基于LoRA和QLoRA的解决方案，将原本需要几天的模型调优时间缩短至几小时，并大幅降低了成本。 与此同时，Whip厂的企业团队开发了一种基于LLM的自动化表格数据验证工作流程，无需人工干预即可检测和纠正数据质量问题。这一创新显著提高了数据科学的自动化水平，使数据科学家能够将更多时间和精力投入核心业务问题的解决，确保数据分析和模型训练的可靠性和有效性。实际应用表明，该自动化工作流程在处理大规模数据集和复杂数据结构方面表现出色，为企业和组织带来了更高质量的数据。 然而，LLM的快速发展也带来了一些新的挑战。近日，云服务提供商Vercel的图像API费用问题引起广泛关注。用户发现，大量的LLM机器人频繁访问并处理图像数据，导致费用激增。这不仅使得许多小型项目和个人开发者感到意外和不满，还引发了对LLM训练过程中数据抓取成本的关注。Vercel官方回应称，他们正在调查问题并优化API服务，以更好地应对机器人访问带来的费用问题，并承诺将推出更灵活的计费模式，帮助用户管理成本。 总结来看，虽然大型语言模型（LLM）在技术上取得了重大突破，但在企业实际应用中仍然面临诸多挑战，如高成本、低效率和复杂的维护。LoRA和QLoRA技术的出现为这些问题提供了解决方案，使得更多企业能够高效利用LLM。然而，云服务提供商在面对LLM带来的数据抓取需求时，也需要优化计费模式和访问机制，以确保用户体验和企业运行的稳定性。这些技术和应用的发展，将推动AI技术的普惠化，使得AI不再是大型科技公司的专利。 Rahul Raja和Advitya Gemawat分别来自LinkedIn和微软，两家公司在人工智能领域有着深厚的技术积累和实践经验。他们的观点结合了多家企业的实际案例，具有较高的权威性和参考价值。LangGraph公司通过技术创新和服务优化，成为企业AI领域的新兴力量，为中小企业提供了高效、低成本的AI解决方案。而Whip厂则凭借其在数据科学领域的创新，开发出基于LLM的实用工具，进一步提高了数据处理的自动化水平。这些发展不仅推动了AI技术的普及，也为更多企业提供了在未来竞争中取胜的机会。