AI時代下的難題：如何選擇最佳LLM？
人工智慧的浪潮正席捲全球，大型語言模型（LLM）已成為企業提升效率、創新服務的核心驅動力。然而，面對市面上琳瑯滿目的LLM選項，從GPT系列到Bard、Llama再到Claude，如何從中做出最佳選擇，成為擺在眾多技術主管面前的一道難題。
許多公司可能會傾向於選定一個「萬能」模型，試圖用它解決所有問題。但領先的家譜和DNA測試公司Ancestry卻為我們展示了一種更為靈活且富有遠見的解決方案：「模型不可知論」（Model Agnostic）策略。
Ancestry的「模型不可知論」策略：多模型並用
為什麼Ancestry不「單戀」一個LLM？
Ancestry的首席技術官Sriram Thiagarajan明確指出，公司在運營中並非依賴單一LLM，而是採用了「多模型並用」的方法。這種策略的核心思想是，沒有一個模型能夠完美適用於所有任務，特別是對於Ancestry這樣擁有海量且複雜數據的公司。
Ancestry的數據寶庫包括數十億條歷史記錄、DNA信息、用戶生成的故事和研究資料。這些數據的類型、格式和應用場景千差萬別，對LLM有著截然不同的處理需求。因此，彈性地選擇和切換模型，成為其確保最佳性能和效率的關鍵。
LLM選擇的複雜性解析
為何在AI應用中選擇一個單一的LLM會如此困難？原因在於企業的需求是多樣化的。有的任務需要精準的文本摘要，有的則側重於創意內容生成，還有的是多語言翻譯或智能客服問答。
每個模型都有其獨特的優勢和劣勢，它們在處理特定類型的數據、理解特定語境、生成特定風格內容上的表現可能大相徑庭。此外，成本效益、數據隱私、模型更新頻率以及供應商的鎖定效應，都是企業在選擇時必須權衡的重要因素。
「模型不可知論」的顯著優勢
Ancestry的實踐證明，「模型不可知論」策略為企業帶來了多重好處：
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性能最優化
針對不同應用場景，選用最適合的LLM。例如，處理歷史文獻的OCR校對可能需要一個擅長長文本理解的模型，而生成用戶家族故事的描述則可能需要一個富有創造力的模型。這種精準匹配確保了每一個環節都能達到最佳效果。
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降低風險與增強韌性
將所有雞蛋放在一個籃子裡是危險的。一旦某個模型出現故障、性能下降或供應商策略調整，企業的整個AI系統都可能癱瘓。多模型策略有效分散了這種風險，增強了系統的穩定性和韌性。
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靈活性與可擴展性
隨著AI技術的飛速發展，新的、更優的模型不斷湧現。採用「模型不可知論」的公司可以更快地集成和測試這些新技術，保持其AI能力的前沿性。同時，也能更好地適應業務的快速擴展和變化。
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成本效益
不同的LLM有不同的API定價和計算資源需求。對於一些不那麼複雜或對性能要求不那麼極致的任務，企業可以選擇成本更低的開源或小型模型，從而優化總體運營成本。
實施中的挑戰與應對
當然，實施「模型不可知論」也並非沒有挑戰。最大的考驗之一在於管理複雜性。企業需要建立一套高效的模型管理和調度系統，確保不同模型之間的無縫協作，並處理數據格式的兼容性問題。此外，持續的模型評估和監控也至關重要，以確保每個模型都能在其指定任務中保持最佳性能。
數據治理和隱私保護在多模型環境下也變得更為複雜，需要更嚴格的規範和技術措施來保障。這要求企業具備強大的工程能力和嚴謹的治理框架。
對其他企業的啟示
Ancestry的案例為廣大企業，特別是那些擁有多樣化數據源和複雜業務場景的企業，提供了寶貴的啟示。它鼓勵企業在AI戰略上保持開放和務實的態度，不要被單一模型或供應商所束縛。
以終為始，以任務為中心，是部署AI應用的核心原則。選擇AI模型時，應著眼於如何最有效地解決特定問題，而非盲目追逐市場熱點。這種策略促使企業思考如何將AI技術作為工具，服務於實際的業務需求。
結語
在AI技術日新月異的今天，靈活性、適應性與策略性部署是企業在智能時代立於不敗之地的關鍵。Ancestry的「模型不可知論」策略，正是這種精神的完美體現。它不僅是技術選擇的智慧，更是面對未來不確定性的一種戰略遠見，值得所有志在擁抱AI的企業深入思考和借鑒。未來的AI應用，或許將更多地走向這種百花齊放、各盡其用的混合模式。
原文地址
https://www.businessinsider.com/ancestry-ai-models-cto-sriram-thiagarajan-2025-9
