LLM分類：如何為您的應用程序選擇最佳LLM

瀏覽大語模型（LLMS）的世界：實用指南> LLM景觀正在迅速發展，新車型和專業公司不斷出現。 為應用程序選擇合適的模型可能具有挑戰性。本指南提供了一個實用的概述，重點介紹交互方法和關鍵功能，以幫助您選擇最適合項目的方法。 對於LLM新移民，請考慮審查有關AI基礎知識和LLM概念的入門材料。

與LLMS

接口

存在幾種與LLM互動的方法，每種方法都有其自身的優勢和缺點：>

1。遊樂場界面

>用戶友好的瀏覽器接口（例如Chatgpt和Google的雙子座）提供簡單的交互。 這些通常提供有限的自定義，但為測試基本任務的模型提供了一種簡便的方法。 Openai的“遊樂場”允許進行一些參數探索，但是這些接口不適合嵌入應用程序中。

2。本機API訪問 API提供無縫集成到腳本中，從而消除了基礎架構管理。 但是，使用使用情況量表，您仍然依賴外部服務。 圍繞API調用的結構良好的包裝器功能可改善模塊化並減少錯誤。 例如，OpenAI的API使用方法與模型名稱和格式的提示作為關鍵參數。

。

> OpenAI的GPT API的樣本包裝器功能：>

請記住，大多數API提供商都提供有限的免費信用。 將API調用在功能中確保應用程序獨立於特定提供商。 openai.ChatCompletion.create3。本地模型託管

>本地託管該模型（在您的計算機或服務器上）提供了完整的控制，但顯著提高了技術複雜性。 Meta AI的Llama模型由於其相對較小的尺寸而是當地託管的流行選擇。

ollama平台

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簡化了本地LLM部署，支持MacOS，Linux和Windows上的各種模型（Llama 2，Code Llama，Mismtral）。 這是一個命令行工具，可輕鬆下載和運行模型。

>

ollama還為腳本集成提供了Python和JavaScript庫。 請記住，模型性能隨大小增加而增加，需要更多的資源才能為大型模型提供更多資源。 Ollama支持Docker的可伸縮性。

4。第三方API

Llama API（例如Llama API）（例如，在不管理基礎架構的情況下，都可以訪問各種型號的第三方提供商。 成本仍然隨使用量而擴大。 他們託管模型並揭露API，通常比本地提供商更廣泛選擇。

>

> Llama API的樣品包裝器功能：

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"]

擁抱面是另一個著名的第三方提供商，提供各種接口（Space Playground，模型託管，直接下載）。 Langchain是用擁抱臉構建LLM應用程序的有用工具。 >

llm分類和模型選擇

>下面總結了幾個關鍵模型及其特徵。 請注意，這不是一個詳盡的列表，而新的模型則不斷出現。

>

(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 AI models （Mistral，Mixtral）將在此處插入這些表的長度和復雜性。 選擇正確的llm

>沒有單一的“最佳” llm。 考慮以下因素：

1. 接口方法：

   確定要如何進行交互（Playground，API，本地託管，第三方API）。這大大縮小了選項。

2. 任務：

   定義LLM的目的（聊天機器人，摘要，代碼生成等）。 針對特定任務進行了優化的預訓練模型可以節省時間和資源。

   >
上下文窗口：該模型可以立即處理的文本量至關重要。 選擇一個帶有足夠窗口的模型滿足您應用程序的需求。

3. 定價：考慮初始投資和持續成本。 培訓和微調可能是昂貴且耗時的。

   >

4. >通過仔細考慮這些因素，您可以有效地瀏覽LLM景觀並為您的項目選擇最佳模型。

以上是LLM分類：如何為您的應用程序選擇最佳LLM的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！