Klasifikasi LLM: Cara Memilih LLM Terbaik Untuk Aplikasi Anda

Menavigasi Dunia Model Bahasa Besar (LLMS): Panduan Praktikal

Landskap LLM berkembang pesat, dengan model baru dan syarikat khusus yang muncul secara berterusan. Memilih model yang tepat untuk aplikasi anda boleh mencabar. Panduan ini memberikan gambaran praktikal, memberi tumpuan kepada kaedah interaksi dan keupayaan utama untuk membantu anda memilih yang terbaik untuk projek anda. Bagi pendatang baru LLM, pertimbangkan untuk mengkaji semula bahan pengantar mengenai asas AI dan konsep LLM.

Interfacing dengan LLMS

Beberapa kaedah wujud untuk berinteraksi dengan LLM, masing -masing dengan kelebihan dan kekurangannya sendiri:

1. Antara muka taman permainan

antara muka berasaskan pelayar yang mesra pengguna seperti CHATGPT dan Google's Gemini menawarkan interaksi mudah. Ini biasanya menawarkan penyesuaian terhad tetapi menyediakan cara mudah untuk menguji model untuk tugas asas. "Taman Permainan" Openai membolehkan beberapa penerokaan parameter, tetapi antara muka ini tidak sesuai untuk membenamkan dalam aplikasi.

2. Akses API asli

API menawarkan integrasi lancar ke dalam skrip, menghapuskan pengurusan infrastruktur. Walau bagaimanapun, skala kos dengan penggunaan, dan anda tetap bergantung kepada perkhidmatan luaran. Fungsi pembalut yang berstruktur di sekitar panggilan API meningkatkan modulariti dan mengurangkan kesilapan. API Openai, sebagai contoh, menggunakan kaedah dengan nama model dan formatted prompt sebagai parameter utama. openai.ChatCompletion.create

Fungsi pembalut sampel untuk API GPT 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"]

ingat bahawa kebanyakan penyedia API menawarkan kredit percuma terhad. Membungkus panggilan API dalam fungsi memastikan kebebasan aplikasi dari pembekal tertentu.

3. Model Tempatan Hosting

Mengadakan model tempatan (pada mesin atau pelayan anda) menyediakan kawalan lengkap tetapi meningkatkan kerumitan teknikal dengan ketara. Model Llama dari Meta AI adalah pilihan popular untuk hosting tempatan kerana saiznya yang agak kecil.

platform Ollama

Ollama memudahkan penggunaan LLM tempatan, menyokong pelbagai model (Llama 2, Code llama, Mistral) pada macOS, Linux, dan Windows. Ini alat baris arahan yang memuat turun dan menjalankan model dengan mudah. ​​

Ollama juga menawarkan perpustakaan Python dan JavaScript untuk integrasi skrip. Ingat bahawa prestasi model meningkat dengan saiz, memerlukan lebih banyak sumber untuk model yang lebih besar. Ollama menyokong Docker untuk berskala.

4. Apis pihak ketiga

Penyedia pihak ketiga seperti Llama API menawarkan akses API kepada pelbagai model tanpa menguruskan infrastruktur. Kos masih berskala dengan penggunaan. Mereka menganjurkan model dan mendedahkan API, sering menawarkan pemilihan yang lebih luas daripada penyedia asli.

Fungsi pembalut sampel untuk Llama API:

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 adalah satu lagi penyedia pihak ketiga yang menonjol yang menawarkan pelbagai antara muka (ruang permainan, hosting model, muat turun langsung). Langchain adalah alat yang berguna untuk membina aplikasi LLM dengan muka yang memeluk.

Klasifikasi dan Pemilihan Model LLM

Beberapa model utama dan ciri -ciri mereka diringkaskan di bawah. Perhatikan bahawa ini bukan senarai lengkap, dan model baru sentiasa muncul.

(Jadual meringkaskan model terbuka (GPT-4, GPT-4 Turbo, Visi GPT-4, GPT-3.5 Turbo, GPT-3.5 Turbo Arahan), model llama 2, llama 2, Model AI Mistral (Mistral, Mixtral) akan dimasukkan di sini. memilih llm yang betul

Tidak ada "terbaik" llm tunggal. Pertimbangkan faktor -faktor ini:

Kaedah antara muka

1. :

   Tentukan bagaimana anda mahu berinteraksi (taman permainan, API, hosting tempatan, API pihak ketiga). Ini ketara mempersempit pilihan.

2. Tugas:

   Tentukan tujuan LLM (chatbot, ringkasan, penjanaan kod, dan lain -lain). Model terlatih yang dioptimumkan untuk tugas tertentu dapat menjimatkan masa dan sumber.

3. tetingkap konteks:

   Jumlah teks model boleh diproses sekaligus adalah penting. Pilih model dengan tetingkap yang mencukupi untuk keperluan aplikasi anda.

4. Harga:

   Pertimbangkan kedua -dua pelaburan awal dan kos yang berterusan. Latihan dan penalaan boleh menjadi mahal dan memakan masa.

Dengan teliti mengingati faktor -faktor ini, anda boleh menavigasi landskap LLM dengan berkesan dan memilih model optimum untuk projek anda.

Atas ialah kandungan terperinci Klasifikasi LLM: Cara Memilih LLM Terbaik Untuk Aplikasi Anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!