LLM -Klassifizierung: So wählen Sie die beste LLM für Ihre Anwendung aus

Navigieren in der Welt der großen Sprachmodelle (LLMs): ein praktischer Leitfaden

Die LLM -Landschaft entwickelt sich schnell weiter, wobei neue Modelle und spezialisierte Unternehmen ständig auftauchen. Die Auswahl des richtigen Modells für Ihre Anwendung kann eine Herausforderung sein. Dieser Leitfaden bietet einen praktischen Überblick, der sich auf Interaktionsmethoden und wichtige Funktionen konzentriert, damit Sie die beste Passform für Ihr Projekt auswählen können. Für LLM -Neuankömmlinge sollten Sie Einführungsmaterialien zu KI -Grundlagen und LLM -Konzepten überprüfen.

Vernetzung mit LLMs

Es gibt verschiedene Methoden zur Interaktion mit LLMs mit jeweils eigenen Vor- und Nachteilen:

1. Spielplatz -Schnittstellen

benutzerfreundliche Browser-basierte Schnittstellen wie ChatGPT und Googles Gemini bieten eine einfache Interaktion. Diese bieten normalerweise eine begrenzte Anpassung, bieten jedoch eine einfache Möglichkeit, Modelle für grundlegende Aufgaben zu testen. OpenAIs "Playground" ermöglicht eine Parameter -Erkundung, diese Schnittstellen sind jedoch nicht zum Einbetten in Anwendungen geeignet.

2. Native API -Zugriff

APIs bieten eine nahtlose Integration in Skripte, wodurch die Infrastrukturverwaltung beseitigt wird. Die Kosten skalieren jedoch bei der Nutzung, und Sie bleiben von externen Diensten angewiesen. Eine gut strukturierte Wrapper-Funktion um API-Aufrufe verbessert die Modularität und reduziert Fehler. OpenAIs API verwendet beispielsweise die openai.ChatCompletion.create -Methode mit dem Modellnamen und der formatierten Eingabeaufforderung als Schlüsselparameter.

Eine Beispiel -Wrapper -Funktion für die GPT -API von 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"]

Denken Sie daran, dass die meisten API -Anbieter begrenzte kostenlose Credits anbieten. Das Wickeln von API -Aufrufen in Funktionen stellt die Anwendungsunabhängigkeit des jeweiligen Anbieters sicher.

3. Lokales Modell Hosting

Hosting des Modells lokal (auf Ihrem Computer oder Server) bietet eine vollständige Kontrolle, erhöht jedoch die technische Komplexität erheblich. Lama -Modelle von Meta AI sind aufgrund ihrer relativ geringen Größe eine beliebte Wahl für lokales Hosting.

Ollama -Plattform

ollama vereinfacht die lokale LLM -Bereitstellung und unterstützt verschiedene Modelle (LLAMA 2, Code Lama, Mistral) auf MacOS, Linux und Windows. Es ist ein Befehlszeilen-Tool, das Modelle leicht herunterladen und ausführt.

Ollama bietet auch Python- und JavaScript -Bibliotheken für die Skriptintegration an. Denken Sie daran, dass die Modellleistung mit der Größe zunimmt und mehr Ressourcen für größere Modelle erforderlich ist. Ollama unterstützt Docker für Skalierbarkeit.

4. APIS von Drittanbietern

Anbieter von Drittanbietern wie Lama API bieten API-Zugriff auf verschiedene Modelle ohne die Verwaltung der Infrastruktur. Die Kosten skalieren immer noch mit der Nutzung. Sie veranstalten Modelle und enthüllen APIs, die häufig eine breitere Auswahl bieten als native Anbieter.

Eine Beispiel -Wrapper -Funktion für die Lama -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"]

Umarmung ist ein weiterer prominenter Anbieter von Drittanbietern, der verschiedene Schnittstellen anbietet (Spaces Playplatz, Modellhosting, direkte Downloads). Langchain ist ein hilfreiches Werkzeug zum Erstellen von LLM -Anwendungen mit umarmtem Gesicht.

LLM -Klassifizierung und Modellauswahl

Mehrere Schlüsselmodelle und ihre Eigenschaften sind nachstehend zusammengefasst. Beachten Sie, dass dies keine umfassende Liste ist und neue Modelle ständig entstehen.

(Tabellen, die OpenAI-Modelle zusammenfassen (GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4-Vision, GPT-3,5 Turbo, GPT-3,5-Turbo), Llama-Modelle (Llama 2, Llama 2 Chat, Llama 2 Guard, Code Llama, Code Llama, Codel, Codes, Codes, Codes, Codes, Python), Google (Gamini, Codes Llama-Python). AI -Modelle (Mistral, Mixtral) werden hier eingesetzt. die richtige LLM

Es gibt keine einzige "beste" LLM. Betrachten Sie diese Faktoren:

1. Schnittstellenmethode:

   Bestimmen Sie, wie Sie interagieren möchten (Spielplatz, API, lokales Hosting, API von Drittanbietern). Dies verengt die Optionen erheblich.

2. Aufgabe:

   Definieren Sie den Zweck des LLM (Chatbot, Zusammenfassung, Codegenerierung usw.). Vorausgebildete Modelle, die für bestimmte Aufgaben optimiert sind, können Zeit und Ressourcen sparen.

3. Kontextfenster:

   Die Textmenge, die das Modell sofort verarbeiten kann, ist entscheidend. Wählen Sie ein Modell mit einem ausreichenden Fenster für die Anforderungen Ihrer Anwendung.

4. Preisgestaltung:

   Berücksichtigen Sie sowohl anfängliche Investitionen als auch laufende Kosten. Training und Feinabstimmung können teuer und zeitaufwändig sein.

Wenn Sie diese Faktoren sorgfältig berücksichtigen, können Sie die LLM -Landschaft effektiv navigieren und das optimale Modell für Ihr Projekt auswählen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLLM -Klassifizierung: So wählen Sie die beste LLM für Ihre Anwendung aus. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!