Reliable ML

Ошибки при внедрении Generative AI решений
Перевод статьи Chip Huyen - Common pitfalls when building generative AI applications

Chip Huyen, сооснователь Claypot AI, автор популярного блога и книги "Designing Machine Learning Systems", а также эксперт, не нуждающийся в дополнительном представлении среди ML-специалистов, опубликовала статью про основные ошибки при разработке и внедрении генеративных AI-решений. Составили для вас перевод.

Итак, самые распространенные ошибки:

Использование GenAI, когда он не нужен

GenAI часто применяют для задач, где традиционные методы эффективнее. Например, оптимизацию энергопотребления можно решить простым планированием действий в часы с низкими тарифами, а не через сложные LLM-модели. Многие компании ошибочно внедряют AI ради хайпа, игнорируя более дешевые и надежные решения, такие как линейное программирование или rule-based системы.

Эксперименты с GenAI должны включать анализ того, не добавляет ли их использование избыточной сложности и костов.

Путаница между «плохим продуктом» и «плохим AI»

Провалы AI-продуктов часто связаны не с технологией, а с плохим UX. Например, чат-бот Intuit изначально провалился из-за неочевидного интерфейса: пользователи не понимали, что ему писать. Решением стали подсказки с примерами вопросов, что резко улучшило вовлеченность.

Важно уделять большое внимание тому, как AI-решение может улучшить бизнес-процесс. Например, LinkedIn не сразу осознал, что для пользователей наиболее полезна не простая оценка их навыков и метча с интересной вакансией, а рекомендации по их улучшению. Самое важное - не модель, а то, как ваш продукт решает конкретные боли пользователей.

Начинать со слишком сложного

Многие команды усложняют систему, используя агентские фреймворки или векторные БД, когда достаточно простых взаимодействий через API. Например, выбор семантического кэширования вместо поиска по ключевым словам добавляет ненужные зависимости и ошибки.

Если внедрять сложные решения сразу, это добавляет избыточную сложность в логику системы и замедляет дебаггинг. Лучше начинать с минимально рабочего решения, а затем масштабировать, когда базовые принципы проверены и стабильны.

Переоценка раннего успеха

Первые 80% результата достигаются быстро, но последующие улучшения требуют непропорционально много усилий. Например, LinkedIn потратил 4 месяца на доводку продукта с 80% до 95% качества из-за борьбы с галлюцинациями.

Стартапы сталкиваются с аналогичными проблемами: компромиссы между точностью и скоростью, сложности в интерпретации запросов. Кроме того, изменения в API-моделях или их ненадежность могут «сломать» уже работающий продукт.

Отказ от человеческой оценки

Оценка с помощью AI не заменяет людей: автооценка зависит от промптов и могут быть субъективными. Например, если автооценка хвалит ответы, а пользователи их ненавидят, это сигнал пересмотреть метрики.

Ручная проверка 30–1000 примеров ежедневно помогает находить паттерны, которые алгоритмы пропускают. Как показал пример Intuit, даже небольшие изменения в интерфейсе, выявленные через обратную связь, кардинально меняют восприятие продукта.

Сила - в комбинации человеческих проверок и автооценки.

Краудсорсинг сценариев использования

Выбор сценариев использования GenAI решений без стратегии приводит к разрозненности и дублированию усилий. Компании создают множество однотипных решений (например, чат-ботов для Slack, помощников для кодинга, и text-to-SQL вариаций), но не фокусируются на высокоэффективных кейсах.

Без приоритизации по ROI команды тратят ресурсы на «удобные» задачи, а не на те, что приносят реальную ценность. Стратегия должна учитывать не только техническую реализуемость, но и влияние на бизнес-метрики.

***

Вот такие вот советы от Chip Huyen. Самое классное, что они полностью применимы и к классическому ML. Книга "Rules of ML" от Google - нетленна. А ее первое правило в особенности.

Что вы бы добавили к этим советам из своей практики?

Ваш @Reliable ML

#business #reliable_ml #llm #generative_ai

🔥23👍13❤3❤‍🔥1😁1🤝1

5.79K viewsedited 16:17