自带密钥(BYOK)——一个保证可定制和可控的概念在不断发展的人工智能(AI)世界中脱颖而出。
虽然BYOK经常在云计算和安全领域讨论,但本文深入将探讨其在生成式人工智能领域的应用。
与开发人员使用算法的传统人工智能模型不同,BYOK能够让用户选择心中首选的人工智能模型,这提供了前所未有的灵活性和个性化能力。
因此,让我们踏上这段旅程,进入BYOK在生成式人工智能的核心,在那里,个性化与责任相遇。
人工智能中的BYOK是什么?
在生成式人工智能领域,Bring Your Own Key(BYOK)指的是将用户自带的预训练语言模型应用于AI应用程序或平台。在传统生成式人工智能应用程序中,开发人员负责选择并构建底层模型,从而决定人工智能的行为和响应方式。然而,通过使用BYOK,用户可以引入他们青睐的预训练模型,从而获得更加个性化和适应性强的体验。
BYOK通常与定制化和用户赋权理念相结合。用户可以根据自身需求、偏好或应用程序要求,选择特定的语言模型或生成AI算法。这种方法与传统模型形成鲜明对比,因为在传统模型中,开发人员已替代用户做出了关于驱动人工智能的算法决策。
![生成式人工智能中的BYOK(BringYourOwnKey)是一把双刃剑](http://img.aiiiii.com.cn/2024/01/20240129034015302.jpg?imageView2/0/format/webp/q/75)
虽然生成式人工智能中的BYOK为用户提供了更加灵活和个性的体验,但同时也带来了一些挑战和问题。如果您是生成式人工智能中BYOK的忠实拥护者(开发人员或用户),以下是在实施或使用BYOK时需要注意的一些事项:
1. 知识储备不足
自由选择与人工智能研究工具搭配使用的任何模型,也意味着承担一定程度的责任。为了在特定用途选择合适的模型,您需要充分了解可用的不同类型模型,以及它们的表现如何影响从人工智能研究助理那里获得的结果。然而,大多数BYOK用户的问题在于,他们只关注自定义和使用任何的能力,所以在选择匹配需求的语言模型时,缺乏足够的知识来做出正确抉择。
2. 成本管理与预算超支
对于熟悉定价模型及监控机制的用户来说,BYOK 是良好的补充;然而对于不了解该如何挑选合适模型的用户来说,他们可能会无意中选择成本较高的方案,从而产生意外的开支,并超出预算。
3. 错误归因
在 AI 生成领域使用 BYOK 还存在另一个问题,即用户可能错误地将失误归咎于 AI 应用程序。当 BYOK 与 AI 应用程序共同使用时出现错误,用户可能会误认为是应用程序的问题,而非他们所选 BYOK 模型潜在的缺陷。
此外,在实现 BYOK 功能时,调试和故障排查变得更加复杂。对于传统的 AI 生成模型来说,开发人员只需研究 AI 应用程序即可找到并解决问题。而引入 BYOK 功能后,开发人员在检查 AI 应用程序的基础上,还需要额外仔细检查用户提供的模型,从而查找并修复错误,这无疑增加了故障排查和调试的时间。
4. 竞争模型选择
在传统的人工智能生成模型中,开发人员已付出艰辛努力,为人工智能研究工具挑选和测试最适合的基础模型。虽然用户在具有BYOK功能的人工智能应用程序中的选择自由度相对较低,但使用该应用程序时不会感到无所适从。
另一方面,在实现BYOK时,为确保最佳性能,用户必须挑选完美的基础语言模型。因此,用户可能在数百甚至数千个可用的模型中难以抉择最合适的模型。
这种状况可能导致决策瘫痪或做出次优选择,从而影响模型性能。例如,如果您对基础人工智能的了解有限,打算通过OpenRouter使用BYOK功能,则很可能会陷入决策瘫痪——因为OpenRouter 是一个人工智能聚合网站,拥有数百个(甚至可能是数千个)不同的预训练模型。因此,对于了解有限他们所需模型类型的用户,选择正确的模型将变得极具挑战性。
解决生成式人工智能中与BYOK相关的挑战
对于每个问题,总有一个解决方案——你只需向内探寻。
如前所述,为了应对在使用BYOK时的挑战,以下是一些建议的解决方案,旨在提升你的体验,降低风险,并推动AI应用程序的负责任使用。
1. 用户指南及优质文档
BYOK在生成式人工智能领域的主要挑战之一是知识匮乏,因此用户指南是避免超支、增强成本管理和找到错误归因的重要途径。
开发全面的培训材料和文档,向用户传达在生成式人工智能中实施BYOK的注意事项。编写指南和教程视频,指导用户如何选择合适的模型,了解基础模型的定价结构,以及有效管理预算。
2. 推荐适宜的模型
在拥有模型选择灵活性的同时,也可能面临选择困境。当面临过多选择时,可能导致选择不适宜的模型与人工智能研究助手配合使用。
向用户推荐模型有助于缓解这一问题。因此,即使实现了BYOK功能,也应告知他们最适合的模型以获得最佳性能。
3.实施支出限制与保障措施
最后,通过实施支出限制与保障措施,可以有效避免用户超出预期。建立一套预警机制,在用户接近或超出分配的预算时及时通知,有助于防止超支问题的发生。
此外,通过保障措施,可以部署持续监控和分析工具,以密切关注用户行为并识别潜在问题。在此基础上,为用户提供安全措施建议,并积极解决与BYOK使用相关的问题,确保用户体验。
总结
总之,BYOK (Bring Your Own Model) 在生成式人工智能领域代表了向以用户为中心的定制转变。这一转变使得个人能够将预先训练的模型引入应用程序,从而打造出更加个性化且适应性更强的人工智能体验。
然而,在审视生成式人工智能的发展现状时,我们不难发现,BYOK亦是一把双刃剑。虽然它为用户提供了前所未有的灵活性,但同时也带来了亟待关注和审慎评估的潜在风险。
原文标题:BYOK (BringYourOwnKey) in Generative AI is a Double-edged Sword,作者:Emmanuel Ajala
链接:https://hackernoon.com/byok-bringyourownkey-in-generative-ai-is-a-double-edged-sword