LLM分類：アプリケーションに最適なLLMを選択する方法

大規模な言語モデルの世界をナビゲートする（LLMS）：実用的なガイド

LLMの風景は急速に進化しており、新しいモデルや専門企業が絶えず出現しています。 アプリケーションに適したモデルを選択するのは困難です。このガイドは、相互作用方法と重要な機能に焦点を当てて、プロジェクトに最適なものを選択するのに役立つ実用的な概要を提供します。 LLMの新人については、AIの基礎とLLMの概念に関する紹介資料のレビューを検討してください。 LLMSとのインターフェース

LLMと相互作用するためのいくつかの方法が存在し、それぞれに独自の利点と短所があります。

1。遊び場インターフェイス

ChatGPTやGoogleのGeminiなどのユーザーフレンドリーなブラウザベースのインターフェイスは、シンプルなインタラクションを提供します。 これらは通常、限られたカスタマイズを提供しますが、基本的なタスクのモデルをテストする簡単な方法を提供します。 Openaiの「遊び場」はパラメーターの探索を許可しますが、これらのインターフェイスはアプリケーションに埋め込むのに適していません。

2。ネイティブAPIアクセス

APIは、スクリプトへのシームレスな統合を提供し、インフラストラクチャ管理を排除します。 ただし、使用するコストスケールで、外部サービスに依存しています。 API呼び出しの周りのよく構造化されたラッパー関数は、モジュール性を改善し、エラーを減らします。 たとえば、OpenaiのAPIは、モデル名を備えた

メソッドを使用し、キーパラメーターとしてフォーマットされたプロンプトを使用します。 OpenAIのGPT API：

のサンプルラッパー関数

openai.ChatCompletion.createほとんどのAPIプロバイダーは限られた無料クレジットを提供していることを忘れないでください。 関数でAPI呼び出しをラップすると、特定のプロバイダーからのアプリケーションの独立性が保証されます。

3。ローカルモデルホスティング

モデルをローカルにホストする（マシンまたはサーバー）は完全な制御を提供しますが、技術的な複雑さを大幅に向上させます。 メタAIのラマモデルは、サイズが比較的小さいため、ローカルホスティングに人気のある選択肢です。

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"]

ollamaプラットフォーム

OllamaはローカルLLMの展開を簡素化し、Macos、Linux、およびWindowsのさまざまなモデル（Llama 2、Code Llama、Mistral）をサポートします。 モデルを簡単にダウンロードして実行するコマンドラインツールです。

Ollamaは、スクリプト統合のためにPythonおよびJavaScriptライブラリも提供しています。 モデルのパフォーマンスはサイズとともに増加し、より大きなモデルにはより多くのリソースが必要であることを忘れないでください。 Ollamaは、スケーラビリティについてDockerをサポートしています

4。サードパーティAPI

Llama APIのようなサードパーティプロバイダーは、インフラストラクチャを管理せずにさまざまなモデルへのAPIアクセスを提供します。 コストは依然として使用状態で規模が拡大します。 彼らはモデルをホストし、APIを公開し、多くの場合、ネイティブプロバイダーよりも幅広い選択を提供します。 Llama apiのサンプルラッパー関数：

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は、さまざまなインターフェイス（スペースの遊び場、モデルホスティング、直接ダウンロード）を提供するもう1つの著名なサードパーティプロバイダーです。 Langchainは、顔を抱き締めるLLMアプリケーションを構築するための有用なツールです。

LLM分類とモデル選択

いくつかの重要なモデルとその特性を以下に要約します。 これは網羅的なリストではなく、新しいモデルが常に出現していることに注意してください。

（openaiモデルの要約（GPT-4、GPT-4ターボ、GPT-4視力、GPT-3.5ターボ、GPT-3.5ターボ指導）、ラマモデル（ラマ2、ラマ2チャット、ラマ2ガード、コードllama、コードllama- llama-straminiモデル） （Mistral、Mixtral）は、これらのテーブルの長さと複雑さのために挿入されます。 右のLLM

を選択します

単一の「ベスト」LLMはありません。 これらの要因を考慮してください：

1. インターフェイス方法：

   対話方法を決定します（遊び場、API、ローカルホスティング、サードパーティAPI）。これにより、オプションが大幅に絞り込まれます。

2. タスク：

   LLMの目的（チャットボット、要約、コード生成など）を定義します。 特定のタスク用に最適化された事前に訓練されたモデルは、時間とリソースを節約できます。

コンテキストウィンドウ：
3. モデルが一度に処理できるテキストの量は重要です。 アプリケーションのニーズに合わせて十分なウィンドウを持つモデルを選択してください。
   価格設定：
初期投資と継続的なコストの両方を考慮します。 トレーニングと微調整は高価で時間がかかる場合があります

4. これらの要因を慎重に検討することにより、LLMのランドスケープを効果的にナビゲートし、プロジェクトの最適なモデルを選択できます。

以上がLLM分類：アプリケーションに最適なLLMを選択する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。