LLM 분류 : 응용 프로그램에 가장 적합한 LLM을 선택하는 방법

대형 언어 모델의 세계 탐색 (LLMS) : 실용 가이드 LLM 환경은 빠르게 발전하고 있으며 새로운 모델과 전문 회사가 끊임없이 떠오르고 있습니다. 응용 프로그램에 적합한 모델을 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 이 안내서는 상호 작용 방법 및 주요 기능에 중점을 둔 실질적인 개요를 제공하여 프로젝트에 가장 적합한 것을 선택하는 데 도움이됩니다. LLM 신규 이민자의 경우 AI 기초 및 LLM 개념에 대한 입문 자료를 검토하는 것을 고려하십시오. llms와 인터페이스 LLMS와 상호 작용하는 몇 가지 방법이 존재하며, 각각 고유 한 장점과 단점이 있습니다.

1. 놀이터 인터페이스 Chatgpt 및 Google의 Gemini와 같은 사용자 친화적 인 브라우저 기반 인터페이스는 간단한 상호 작용을 제공합니다. 이들은 일반적으로 제한된 사용자 정의를 제공하지만 기본 작업에 대한 모델을 쉽게 테스트하는 방법을 제공합니다. OpenAi의 "Playground"는 일부 매개 변수 탐색을 허용하지만 이러한 인터페이스는 응용 프로그램 내에 임베딩에 적합하지 않습니다.

2. 네이티브 API 액세스 API는 스크립트에 원활한 통합을 제공하여 인프라 관리를 제거합니다. 그러나 비용은 사용량으로 규모이며 외부 서비스에 의존하고 있습니다. API 호출 주변의 구조화 된 래퍼 기능은 모듈성을 향상시키고 오류를 줄입니다. 예를 들어 OpenAi의 API는 모델 이름과 형식 프롬프트가있는

메소드를 주요 매개 변수로 사용합니다. OpenAi의 GPT API의 샘플 래퍼 ​​함수 :

대부분의 API 제공 업체는 제한된 무료 크레딧을 제공한다는 것을 기억하십시오. 기능에서 API 호출을 래핑하면 특정 제공자와의 응용 프로그램 독립성을 보장합니다.

3. 로컬 모델 호스팅 시스템을 로컬로 호스팅하면 (기계 또는 서버에서) 완전히 제어 할 수는 있지만 기술적 복잡성을 크게 증가시킵니다. Meta AI의 LLAMA 모델은 비교적 작은 크기로 인해 지역 호스팅에 인기있는 선택입니다.

ollama 플랫폼 Ollama는 MacOS, Linux 및 Windows에서 다양한 모델 (LLAMA 2, Code Llama, Mistral)을 지원하는 로컬 LLM 배포를 단순화합니다. 모델을 쉽게 다운로드하고 실행하는 명령 줄 도구입니다.

Ollama는 또한 스크립트 통합을위한 파이썬 및 JavaScript 라이브러리를 제공합니다. 크기에 따라 모델 성능이 증가하므로 더 큰 모델에는 더 많은 리소스가 필요합니다. Ollama는 확장 성을 위해 Docker를 지원합니다 4. 타사 API LLAMA API와 같은 타사 제공 업체는 인프라를 관리하지 않고 다양한 모델에 대한 API 액세스를 제공합니다. 비용은 여전히 ​​사용에 따라 확장됩니다. 그들은 모델을 호스팅하고 API를 노출 시키며, 종종 기본 제공 업체보다 광범위한 선택을 제공합니다.

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Hugging Face는 다양한 인터페이스 (스페이스 놀이터, 모델 호스팅, 직접 다운로드)를 제공하는 또 다른 저명한 타사 제공 업체입니다. Langchain은 포옹을 가진 LLM 애플리케이션을 구축하는 데 유용한 도구입니다.

llm 분류 및 모델 선택

몇 가지 주요 모델과 그 특성이 아래에 요약되어 있습니다. 이것은 철저한 목록이 아니며 새로운 모델이 끊임없이 떠오르고 있습니다.

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"]

(OpenAI 모델 요약 테이블 (GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4 Vision, GPT-3.5 Turbo, GPT-3.5 Turbo Instruct), LLAMA 모델 (Llama 2, Llama 2 Chat, Llama 2 가드, 코드 라마, 코드 LLAMA- 강조, 코드 라마), Google Models (Python), Gemini Models (Gemini). AI 모델 (Mistral, Mixtral) 은이 테이블의 길이와 복잡성으로 인해이 테이블이 포함되어있어서 여기에 삽입됩니다. 오른쪽 선택 단일 "최고의"LLM은 없습니다. 이러한 요소를 고려하십시오 :

인터페이스 메소드 :

상호 작용 방법을 결정합니다 (놀이터, API, 로컬 호스팅, 타사 API). 이것은 옵션을 크게 좁 힙니다.

작업 :

LLM의 목적을 정의합니다 (챗봇, 요약, 코드 생성 등). 특정 작업에 최적화 된 미리 훈련 된 모델은 시간과 리소스를 절약 할 수 있습니다.

1. 컨텍스트 창 : 모델이 한 번에 처리 할 수있는 텍스트의 양이 중요합니다. 응용 프로그램의 요구에 충분한 창이있는 모델을 선택하십시오.

2. 가격 : 초기 투자와 지속적인 비용을 모두 고려하십시오. 훈련과 미세 조정은 비싸고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다

   이러한 요소를 신중하게 고려하여 LLM 환경을 효과적으로 탐색하고 프로젝트의 최적 모델을 선택할 수 있습니다.

위 내용은 LLM 분류 : 응용 프로그램에 가장 적합한 LLM을 선택하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!