如何评估LLM和生成式人工智能供应商的企业解决方案

目前市场上很多企业都已经构思了生成式AI的用例，有些甚至创建了沙盒环境并开始制作原型，但随着炒作之风的平息，人们需要创新出真正的生成式人工智能解决方案，展示有意义的价值并扩大规模，这与此前的情景截然不同了。

在没有明确负责人的情况下，这个过程就像是在治理堆积如山的工作中进行导航。此外，我们还不能忘记准确估算大规模运行生成式人工智能应用的总体成本。这是一项复杂的工作，需要慎重考虑。

Writer公司有幸与令人难以置信的企业客户密切合作，了解到在企业规模上使用生成式人工智能取得成功真正需要的宝贵见解。在互动过程中，这些客户在评估Writer与其他大型语言模型（LLM）和生成式人工智能方法时，向我们提出了发人深省的问题。

现在，我们将分享我们所获得的知识，并就如何评估企业解决方案中的 LLM 和生成式人工智能供应商提供指导。

我们将深入探讨关键考虑因素、挑战和最佳实践，帮助您做出明智决策。无论您是刚刚开始探索，还是希望加强现有计划，本指南都将为您提供推动成功所需的洞察力。因此，让我们一起踏上这段旅程，探索评估 LLM 和生成式人工智能供应商的企业解决方案之路。

总结

技术架构：了解供应商的基础技术、部署选项和基础设施支持，以确保可扩展性、控制和数据安全性。
数据隐私和合规性：评估供应商如何处理数据分离、匿名化以及遵守隐私法规以保护敏感信息。
定制和集成：寻找提供定制选项并与现有系统无缝集成的供应商，使您能够根据组织的需求定制解决方案。
安全和风险管理：优先考虑具有强大身份验证方法、遵守行业标准、访问控制和防止恶意活动措施的供应商。
透明度和问责制：寻找能够深入了解其决策流程、提供监控和报告功能并遵守法律和监管要求的供应商。

研究技术架构和部署

深入研究为LLM和生成式人工智能平台提供支持的基础技术至关重要。您需要了解供应商是否依赖开源模型、采用包装方法或开发了专有技术。这些知识将帮助您评估他们的能力和潜在的局限性。

开源模型：公开可用的生成式人工智能基础模型，任何人都可以访问、修改和使用来开发自己的人工智能解决方案。

围绕其他公司的 LLM 的包装器：包装器是软件组件或接口，在第三方 LLM 和用户自己的系统或应用程序之间提供集成和兼容性层。
本土专有LLM：由企业利用自己的资源和专业知识在内部开发的生成式人工智能语言模型。

图例：生成式人工智能/LLM 堆栈：高级视图

考虑供应商部署选项。是单租户还是私有云？这方面的知识至关重要，因为它会影响可扩展性、控制以及根据企业需求定制解决方案的能力。

不要忽视基础设施需求。评估供应商是否提供强大的基础设施支持，以及是否可以选择自托管。

评估供应商如何处理数据分离，确保敏感信息得到保护和安全处理。查看是否具有编辑功能等功能，以确保符合隐私法规并保护贵组织的敏感数据。

问题：

您的 LLM 背后的基础技术是什么–开源、封装还是专有？
是否可以在单租户或私有云中部署？
部署需要哪些计算资源？你们提供哪些服务来帮助自托管？
如何管理数据分离和安全处理？
贵公司的产品能否与多个或客户提供的 LLM 集成？

了解数据生命周期管理

在管理数据的生命周期时，了解数据源及其如何形成基础模型是关键。您要确保所选择的供应商符合您的数据要求并遵循最佳实践。

数据隐私是最受关注的问题。寻找能够分离客户数据并采取严格保障措施保护敏感信息的生成式人工智能供应商，包括数据匿名化、同意管理和遵守数据保护法规。

公司应明确哪些数据归谁所有，以及何时易手。

问题：

是否制定了安全控制措施，以防止客户数据为更广泛的模型提供信息？
公司计划如何将发送到 LLM 的数据用于用例目的？

探索定制和集成功能

寻找具有定制和集成灵活性，并能与现有系统顺利集成的供应商。

定制人工智能生成模型的能力就像拥有一个裁缝，可以为您的业务挑战量身定制解决方案。寻找一家允许您使用专有数据集对人工智能算法进行微调的供应商，这样您就能获得直接影响业务运营的宝贵见解。

除了定制，集成也是最大化生成式人工智能优势的关键。寻找一家了解将其解决方案与现有基础设施和工作流程集成的重要性的供应商。

考虑供应商与您所在行业常用的第三方服务和应用程序的兼容性。这能让您将生成式人工智能无缝集成到现有工具和系统中，提高整个组织的生产力和协作能力。

通过优先考虑定制和集成功能，您可以选择一个完全符合贵组织需求并能无缝集成到贵组织运营中的人工智能生成解决方案。关键是要找到一家能在定制、集成和易于实施之间取得适当平衡的供应商，以充分释放生成式人工智能的业务潜力。

问题：

专有数据集能否用于微调 LLM？
在实施过程中，哪些资源会部署在客户的私有云中？
您的产品是否能与企业常用的第三方服务或应用程序无缝集成？

研究企业级安全功能

选择一个优先考虑强大安全措施的人工智能生成解决方案至关重要。以下是评估生成式人工智能供应商时应牢记的一些关键注意事项：

寻找强大的身份验证方法，确保只有授权用户才能访问生成式人工智能平台。
检查供应商是否遵守 SOC2 Type II、HIPAA、GDPR 和 PCI 等重要法规。您希望供应商认真对待合规性，并遵循必要的协议来保护您的敏感数据。
访问控制和基础模型所有权是需要考虑的重要因素。单点登录（SSO）是一个值得寻找的便捷功能。
可靠的生成式人工智能供应商会采取措施，防止恶意行为者注入有害的提示或代码。

说到企业安全，最重要的是要找到一个和你一样重视数据安全的供应商，让你在人工智能领域高枕无忧。

问题：

你们支持哪些验证方法？
贵公司的产品是否符合 SOC2 Type II、HIPAA、GDPR 和 PCI 等标准？
谁有权访问基础模型？
是否支持单点登录功能？是否支持 SCIM？
有哪些措施防止恶意行为者注入有害提示或代码？
有哪些保障措施和监控机制来识别和减少越狱企图？

LLM 输出的合规性如何？

确保LLM的内容不带偏见和毒性是最重要的。

首先，要寻找具有强大的反偏差和毒性机制的供应商。行业标准、基准或毒性检测阈值至关重要。寻找已制定准则来识别和过滤有毒内容的供应商。

要了解偏差数据的来源以及用于训练和微调人工智能模型的方法，透明度是关键。负责任的供应商会提供有关其流程的见解。

考虑是否有自动输出后过滤功能和措施来确保生成内容的多样性。如果供应商提供过滤和增强输出的工具，则表明其致力于提供广泛的观点，并避免可能延续错误信息和偏见的内容。

问题：

有哪些机制可以减少偏见和不当内容？
您在毒性检测方面是否遵守任何行业标准、基准或阈值？随着时间的推移，这些标准是如何更新和完善的？
偏差数据的来源是什么？使用了哪些机制和方法来训练和微调人工智能模型以管理偏差？
我们是否应该注意任何自动输出后过滤？
如何确保 LLM 生成输出的多样性？
是否有其他类型的内容或政策可以用来识别和警告/阻止不恰当或有害的内容？

解决法律和法规合规问题

确保为企业解决方案选择的供应商符合法律法规要求。以下是一些主要考虑因素：

解决知识产权和数据所有权问题。了解谁拥有生成的内容并确保其符合贵组织的政策，这对成功的合作至关重要。
考虑供应商阻止输入某些数据的能力。寻找过滤敏感或机密信息的机制，以遵守隐私法规并保护您的数据。
了解针对生成式人工智能供应商的任何法律诉讼。研究其历史并评估风险。
探索与偏见检测、毒性检测、个人身份信息 (PII) 处理和安全相关的第三方审计或认证。
找经过外部评估的供应商，以验证其是否符合行业标准和法规。

通过仔细评估 LLM 和生成式人工智能供应商的法律和监管合规性，您可以建立一个安全、合法的合作伙伴关系，以满足贵组织的要求，保护您的数据和知识产权。

问题：

如何确保生成的结果不侵犯第三方的知识产权？
谁保留数据输入和生成输出的所有权？
是否有防止输入某些类型数据的功能？
针对您的产品是否有任何正在进行的、过去的或威胁进行的法律诉讼？
贵公司的模型是否经过独立的第三方审查，如 HELM、NYC Bias Audit 或 EU AI Act readiness？提供与偏差检测、毒性检测、PII 处理和安全相关的任何第三方审核或认证。
在 PII 保护方面遵循了哪些合规标准（如 GDPR）？

考虑可扩展性和性能

在评估 LLM 和生成式人工智能供应商的企业解决方案时，可扩展性和性能是至关重要的考虑因素。为确保大型数据集的顺利运行，应寻找拥有强大的基础设施和系统，能够高效处理和生成大规模内容的供应商。它们应能在不影响性能或质量的情况下处理不断增加的数据量。

在高需求场景中，评估供应商如何减少人工智能幻觉和不准确性至关重要。寻找具有检测和解决这些问题机制的供应商，确保生成的输出保持可靠和连贯。这有助于保持内容的完整性，防止生成无意义或不准确的信息。

人工监督和审查在保持准确性、相关性和质量方面发挥着至关重要的作用。虽然人工智能模型对内容生成至关重要，但人工输入和专业知识也非常宝贵。寻求那些支持强大人工审核流程的供应商，这样人工编辑和审核人员就可以轻松地与人工智能模型并肩工作，完善和提高生成的内容。这样可以确保人工智能自动化与人工监督之间的平衡，从而实现高质量的产出。

问题：

在处理大型数据集时，您的解决方案如何处理可扩展性和性能？
如何处理高需求场景？
如何解决幻觉问题？平台是否有人工监督和审查？

审查监控和报告能力

在为企业解决方案选择 LLM 和生成式人工智能供应商时，您需要人工智能监控和报告做到透明和负责。

首先，要考虑人工智能模型决策过程的透明度和可解释性。寻找能够深入了解底层算法和考虑因素的供应商，以便您了解并验证生成内容背后的推理。

其次，评估生成式人工智能平台中遥测和安全事件的可见性。通过访问数据，您可以深入了解性能、使用情况和安全性，从而监控和分析模型的行为，确保合规性并识别潜在的问题或漏洞。

最后，探索可用于评估生成式人工智能模型的有效性、准确性和用户反馈的报告类型。寻找能够提供全面报告的供应商，这些报告应突出显示内容质量、用户满意度和模型性能等关键指标。通过这些报告，您可以评估人工智能模型的影响和价值，并就其在企业中的使用做出明智的决策。

问题：

有哪些工具和功能可用于深入了解人工智能模型的决策过程？贵公司的软件如何解决与不透明人工智能系统相关的问题，包括可解释性和透明度？
遥测和安全事件的可见度如何？
可以生成哪些类型的报告来评估控制的有效性和准确性？
可以生成哪些报告来深入了解所生成输出的准确性？
如何收集和回应用户反馈？

明确成本和财务考虑因素

在选择 LLM 或生成式人工智能供应商时，财务和运营方面是主要因素。一些关键的考虑因素包括成本、支持和定制。

评估生成式人工智能模型微调或定制的相关成本。了解定价结构，确定其是否符合您的预算和预期投资回报。

使用人工智能是一个巨大的文化转变。它需要大量的变革管理工作。仅仅依靠技术是不够的。要考虑是否能为您的员工提供支持和培训。寻找能够提供全面支持、文档和培训资源的供应商，以确保顺利集成和持续成功运行。

探讨在企业层面禁用某些人工智能生成功能的可能性。确保供应商提供必要的控制和选项，以满足您的运营需求和合规标准。

问题：

微调或定制是否需要额外费用？
可为员工提供哪些类型的支持和培训？
是否可以在企业层面禁用某些人工智能生成功能？

了解更多信息：查看 Writer 定价计划（或联系我们的销售团队获取定制报价）

提出正确的问题，找到合适的供应商

作为企业领导者，在为人工智能解决方案选择供应商时，必须做出明智的决定。研究和评估不同的供应商，考虑他们的跟踪记录、声誉和客户评价。与潜在供应商进行充分讨论，提出相关问题，并寻求明确贵组织的任何具体问题或要求。

我们创建了一份供应商评估问题清单，以帮助您开始工作。

原文链接：How to evaluate LLM and generative AI vendors for enterprise solutions