10 Years of Open Source: Navigating the Next AI Revolution
在人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）领域，很多事情正在发生：人们对新技术有着无尽的兴奋，也有炒作降温后的清醒反思，以及对领域未来走向的不确定性。在这次演讲中，将分享在开源软件开发十年间学到的最重要的经验教训、帮助我们适应不断变化的AI格局的核心理念，以及为什么开源和互操作性仍然胜过黑盒式的专有API。
我们的开发理念
“让他们写代码”
好的工具帮助人们完成他们的工作。你不需要替他们完成工作。
你可以重新发明轮子，但不要试图重新发明道路。
窗口敲击机测试
想象未来的样子时，回顾过去并比较过去的愿景与我们今天的现实会有所帮助。
你是在设计一个“窗口敲击机”还是一个“闹钟”？
软件开发范式的演变
软件1.0
代码 -> 程序（编译器）
软件2.0
数据 -> 模型（算法）
测试 -> 评估
重构 -> 重构
迭代 -> 迭代
spaCy与Prodigy的发展历程
- 首次提交spaCy代码
- spaCy首次发布
- 聊天机器人引发广泛兴奋
- 深度学习被广泛采用
- Prodigy首次发布
- 语言模型预训练取得成功
- 小样本上下文学习取得成功
- spaCy v3首次发布
- 上下文学习获得关注
- spacy-llm首次发布
- LLMs和生成式AI全面进入主流（ChatGPT时代）
工业中的用例
生成式任务
单文档/多文档摘要
推理
解决问题
释义
风格迁移
问答
预测式任务
实体识别
关系抽取
指代消解
语法与词法分析
语义解析
篇章结构
文本分类
许多行业问题本质上保持不变，只是规模发生了变化。
AI产品不仅仅是模型
AI产品不仅仅是模型，而是一个从人机交互系统到面向机器的模型的完整体系。
最重要的差异化是产品本身，而不仅仅是技术。
产品包含：用户界面/用户体验、营销、定制化。
基于研究的可互换组件，其影响是可量化的。
评估维度包括：速度、准确率、延迟、成本。
关于数据
用户数据是产品的优势，而非面向机器任务的基础。
你不需要特定数据来获取通用知识。
spacy-llm：将LLMs集成到结构化NLP管道中
spacy-llm是一个用于快速原型设计和提示工程的模块化系统，能够将非结构化响应转换为适用于各种NLP任务的稳健输出，且无需训练数据。
配置：结构化数据 <-> LLM <-> 文本
统一的、模型无关的API
支持的任务包括：实体识别、实体链接、文本分类、关系抽取等。
规模经济与替代方案
某中心和某机构等大型科技公司拥有规模经济优势，包括人才、计算资源的获取以及API请求批处理能力。
然而，人机协同蒸馏提供了一种有前景的替代路径。
人机协同蒸馏
过程：
- 持续评估基线
- 使用LLM进行提示
- 通过迁移学习提取/训练特定组件
- 得到蒸馏后的模型
这使得可以利用最新模型，并将其知识提炼成可在内部运行和维护的更小、更快的组件。
案例研究：某全球机构
- 目标：通过提取结构化属性提供实时大宗商品交易洞察。
- 环境：高安全性环境。
- 方法：在标注过程中使用LLM；人与模型协同循环，使数据开发速度提升10倍。
- 成果：8个市场管道投入生产；模型大小仅6MB；处理速度超过16k词/秒；F值达到99%。
AI依然需要产品决策！
即使是检索增强生成等技术，AI仍然需要产品决策。
分析师需要的是清晰的数据和界面，而不是一个模拟人类对话的“窗口敲击机”。
技术采纳循环
一个不断演进的循环：结合新技术与既定工作流程。
从规则和条件逻辑开始，到线性模型、深度学习、聊天机器人、Transformer、迁移学习、上下文学习，再到如今的LLMs和生成式AI。
在每个阶段，都将新技术应用到已确立的工作流程中。
总结：把握AI与NLP
- 超越聊天机器人或类人任务进行思考：你不想构建一个“窗口敲击机”。
- 专注于你的应用程序：考虑它真正需要什么，并让你的数据指导你。
- 保持雄心：不要在最实践、效率和隐私方面妥协。
- 不断充实你的工具箱：了解你可用的技术，并应用最好的工具来完成工作。
工具
- spaCy: 用于工业级自然语言处理的开源库。
- Prodigy: 用于机器学习开发者的现代化、可编写脚本的标注工具。
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