Classification LLM: Comment sélectionner le meilleur LLM pour votre application

naviguer dans le monde des modèles de grande langue (LLMS): un guide pratique

Le paysage LLM évolue rapidement, avec de nouveaux modèles et sociétés spécialisées émergeant constamment. Le choix du bon modèle pour votre application peut être difficile. Ce guide fournit un aperçu pratique, en se concentrant sur les méthodes d'interaction et les capacités clés pour vous aider à sélectionner le meilleur ajustement pour votre projet. Pour les nouveaux arrivants LLM, envisagez de revoir les documents d'introduction sur les fondamentaux de l'IA et les concepts LLM.

Interfaçage avec LLMS

Plusieurs méthodes existent pour interagir avec les LLM, chacune avec ses propres avantages et inconvénients:

1. Interfaces de terrain de jeu

Les interfaces basées sur un navigateur conviviales comme ChatGpt et les Gemini de Google offrent une interaction simple. Ceux-ci offrent généralement une personnalisation limitée mais offrent un moyen facile de tester des modèles pour les tâches de base. Le "terrain de jeu" d'OpenAI permet une exploration des paramètres, mais ces interfaces ne sont pas adaptées à l'intégration dans les applications.

2. Accès à l'API natif

Les API

offrent une intégration transparente dans les scripts, éliminant la gestion des infrastructures. Cependant, les coûts évoluent avec l'utilisation et vous restez dépendant des services externes. Une fonction de wrapper bien structurée autour des appels d'API améliore la modularité et réduit les erreurs. L'API d'Openai, par exemple, utilise la méthode openai.ChatCompletion.create avec le nom du modèle et l'invite formatée comme paramètres clés.

Une fonction d'échantillon de wrapper pour l'API GPT d'Openai:

def chatgpt_call(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
   response = openai.ChatCompletion.create(
       model=model,
       messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
   )
   return response.choices[0].message["content"]

N'oubliez pas que la plupart des fournisseurs d'API offrent des crédits gratuits limités. Emballage des appels d'API dans les fonctions garantit l'indépendance des applications par rapport au fournisseur spécifique.

3. Hébergement de modèles locaux

L'hébergement du modèle localement (sur votre machine ou votre serveur) fournit un contrôle complet mais augmente considérablement la complexité technique. Les modèles de lama de Meta Ai sont des choix populaires pour l'hébergement local en raison de leur taille relativement petite.

Platform olllama

Ollama simplifie le déploiement LLM local, prenant en charge divers modèles (LLAMA 2, Code Llama, Mistral) sur MacOS, Linux et Windows. C'est un outil de ligne de commande qui télécharge et exécute facilement les modèles.

Ollama propose également des bibliothèques Python et JavaScript pour l'intégration de scripts. N'oubliez pas que les performances du modèle augmentent avec la taille, nécessitant plus de ressources pour les modèles plus grands. Olllama prend en charge Docker pour l'évolutivité.

4. API tiers

Les fournisseurs tiers comme API LLAMA offrent un accès API à divers modèles sans gérer les infrastructures. Les coûts évoluent toujours avec l'utilisation. Ils hébergent des modèles et exposent des API, offrant souvent une sélection plus large que les fournisseurs natifs.

Une fonction d'échantillon de wrapper pour l'API LLAMA:

def chatgpt_call(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
   response = openai.ChatCompletion.create(
       model=model,
       messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
   )
   return response.choices[0].message["content"]

Hugging Face est un autre fournisseur tiers de premier plan offrant diverses interfaces (espaces de jeux, hébergement de modèles, téléchargements directs). Langchain est un outil utile pour construire des applications LLM avec un visage étreint.

LLM Classification et sélection de modèle

Plusieurs modèles clés et leurs caractéristiques sont résumés ci-dessous. Notez que ce n'est pas une liste exhaustive et que les nouveaux modèles émergent constamment.

(Tables summarizing OpenAI models (GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4 Vision, GPT-3.5 Turbo, GPT-3.5 Turbo Instruct), LLaMa models (LLaMa 2, LLaMa 2 Chat, LLaMa 2 Guard, Code LLaMa, Code LLaMa - Instruct, Code LLaMa - Python), Google models (Gemini, Gemma), and Mistral Les modèles AI (Mistral, Mixtral) seraient insérés ici. Choisir le bon llm

Il n'y a pas de "meilleur" LLM. Considérez ces facteurs:

1. Méthode d'interface:

   Déterminez comment vous souhaitez interagir (terrain de jeu, API, hébergement local, API tiers). Cela rétrécit considérablement les options.

2. Tâche:

   Définissez l'objectif du LLM (chatbot, résumé, génération de code, etc.). Les modèles pré-formés optimisés pour des tâches spécifiques peuvent économiser du temps et des ressources.

3. Fenêtre de contexte:

   La quantité de texte que le modèle peut traiter immédiatement est cruciale. Choisissez un modèle avec une fenêtre suffisante pour les besoins de votre application.

4. Prix:

   Considérez à la fois l'investissement initial et les coûts continus. La formation et le réglage fin peuvent être coûteux et longs.

En considérant soigneusement ces facteurs, vous pouvez naviguer efficacement dans le paysage LLM et sélectionner le modèle optimal pour votre projet.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!