大模型在知乎舰桥平台的应用和实践.pdf

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1、DataFunSummit#2023大模型在知乎舰桥平台的应用和实践演讲人-侯容-知乎-舰桥平台 Leader自我介绍姓名：侯容Title：舰桥平台 Leader个人简介：18 年入职知乎，曾担任社区、社交等业务高级研发和业务架构师，21 年加入平台团队担任用户理解&数据赋能组研发Leader。带领团队从 0 到 1 从底层到业务层搭建实时数据基建和业务，同时整合资源完成用户理解工程及 DMP 的建设。目前担任舰桥平台Leader，从 0 到 1 搭建知乎舰桥平台（一站式内容&用户管理平台。面向找人、找内容、盯人、盯内容、找机会、查问题六大核心的筛选、打包、分析、监控的运营平台）。今年随着大模

2、型的发展，将3个适用于大模型应用的典型场景在舰桥中完成了落地。业务现状和背景01知识体系分类整理 业务背景 困难与挑战 事件聚合-解决方案 事件聚合 业务效果 知识整理 解决方案 知识整理 业务效果02自然语言转筛选条件 业务背景及困难与挑战 解决方案 微调 问题与解决 版本 1&版本 2 问题与解决 版本 3 业务效果03自然语言数据分析 业务背景及困难与挑战 解决方法 动态 prompt 业务效果04总结与展望 总结 痛点 展望目录CONTENTDataFunSummit#202301 知识体系分类整理业务背景困难与挑战聚不上的 case：布克全面发挥，带队反弹胜利。太阳将与掘金对战。NB

3、A季后赛，太阳淘汰快船晋级。过度聚合的 case：科大讯飞申请星火大模型商标。“熊猫丫丫”已被多方申请注册商标。事件聚合-解决方案整体分 4 个阶段1、新闻提前关键信息并处理成向量。2、多轮高准聚类直到无法聚类。3、一轮高召聚类，通过大模型判断聚类节点中事件是否相同。4、生成事件-新闻的最终结果。事件聚合 业务效果业务效果输入：新闻标题和正文。输出：事件名，该事件下的新闻列表。问题如何被解决？max token 问题：由于通过层次聚类先过滤了一把，进入 LLM 的 prompt 长度都比较小。聚不上和过度聚：在阶段 3，score 较低左边的 case 都在一个节点内，LLM 可以根据语义判断

4、是否是一个事件。优点：事件名可以自动生成，无需人工介入。准确率的提升，较早期方法左边的 case 是无法解决的，通过引入大模型进行语义判断解决。缺点：目前事件是否需要合并断比较依赖基础模型。长期计划通过微调和升级模型来进一步提升对事件是否合并的判断。知识整理-解决方案简介构建了类似数据处理 map-reduce 框架的算子，并实现了左图的流程。流程1、内容拆分，确保 prompt 不超过 max token。2、map：每组内容生成分类名。3、reduce：分类名两两合并，直到无法合并。4、map（join）：将分类和单条内容生成 prompt，完成内容分类。5、结果写入文件，并根据 grou

5、p by 后的数量决定是否需要递归从 1 开始执行。n、将最终所有文件 merge 成一个结果文件。问题如何解决？绕开 max token：先将内容按照 max token 拆分，形成分类，再进行分类合并绕开。如何快速处理大量内容：将任务抽象成 map-reduce 节点，同一 stage 节点可并发，保障并行度。如何对大模型限速：map 和 reduce 节点中任务是一个通用的 task，在该 task 的调度队列针对集群统一限速。知识整理-业务效果业务效果输入：内容标题或摘要。输出：按为大小的多层级分类。包括一级、二级等等分类名、层级数以及该分类下的内容。使用场景精细化运营场景的知识体系构

6、建（查漏补缺）。活动场景的二级分类快速搭建和冷启动。也有部分同学用于了个人资料整理。优点：低成本，0 人工介入，全流程自动。缺点：比较依赖基础模型自身对内容的理解。DataFunSummit#202302 自然语言转筛选条件业务背景及困难与挑战解决方案 微调选型纯 PE：简单，但随着深入和准确率要求，无法进一步提升。微调：投入成本高，但随着投入可提升准确率，同时可以和基础模型升级结合。解决方案造数据微调。数据构造思路阶段 1 基于原子条件构造筛选条件。累计浏览量大于 5000 的内容。阶段 2 将原子条件完成交并差构造筛选条件。2023年发布的二级贝叶斯