எப்படி உங்களுக்கு ஏற்ற பெரிய மொழி மாதிரியை (LLM) தேர்வு செய்வது: அடிப்படைக் கையேடு

கைரேகை தொழில்நுட்பத்தின் வேகமான வளர்ச்சியுடன், பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLM) பல்வேறு துறைகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. உரை உருவாக்கம், குறியீடு எழுதுதல் அல்லது தரவுப் பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றில் LLM தனது வலிமையை வெளிப்படுத்துகிறது. எனினும், சந்தையில் உள்ள பல LLM களைப் பார்த்தால், உங்களுக்கு மிகவும் ஏற்ற கருவியை எவ்வாறு தேர்வு செய்வது? இந்தக் கட்டுரை உங்களுக்கு ஒரு பயனுள்ள அடிப்படைக் கையேடாக இருக்கும், பெரிய மொழி மாதிரிகளைப் புரிந்து கொள்ளவும் பயன்படுத்தவும் உதவும்.

1. LLM இன் அடிப்படைக் கருத்துக்களைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்

பெரிய மொழி மாதிரிகள் (Large Language Models, LLM) என்பது ஆழ்ந்த கற்றல் அடிப்படையிலான இயற்கை மொழி செயலாக்க (NLP) தொழில்நுட்பமாகும், இது மனித மொழியைப் புரிந்து கொள்ளவும் உருவாக்கவும் முடியும். LLM கள் பெரும்பாலான உரை தரவுகளைப் பயன்படுத்தி பயிற்சி பெறுகின்றன, மொழியின் இலக்கணம், சூழல் மற்றும் பொதுவான அறிவைப் கற்றுக்கொள்கின்றன. முக்கிய LLM களில் OpenAI இன் GPT வரிசை, Google இன் Gemini மற்றும் Meta இன் LLaMA ஆகியவை உள்ளன.

LLM இன் பயன்பாட்டு சூழல்கள்

• உள்ளடக்கம் உருவாக்குதல்: வலைப்பதிவு கட்டுரைகள், சமூக ஊடக பதிவுகள், தயாரிப்பு விளக்கங்கள் போன்றவற்றை உருவாக்குதல்.
• உரையாடல் அமைப்புகள்: உரையாடல் ரோபோட்டுகளை உருவாக்குதல், பயனர் தொடர்பு அனுபவத்தை மேம்படுத்துதல்.
• குறியீடு எழுதுதல்: LLM ஐப் பயன்படுத்தி குறியீட்டை தானாக உருவாக்குதல் மற்றும் சரிசெய்யுதல், மேம்பாட்டு திறனை அதிகரித்தல்.
• தரவுப் பகுப்பாய்வு: பெரும்பாலான உரையிலிருந்து மதிப்புமிக்க தகவல்களைப் பெறுதல்.

2. LLM ஐ தேர்வு செய்யும் முக்கிய அம்சங்கள்

ஒரு பொருத்தமான LLM ஐ தேர்வு செய்யும்போது, நீங்கள் கீழ்காணும் சில அம்சங்களைப் பரிசீலிக்க வேண்டும்:

2.1 செயல்பாட்டு தேவைகள்

வித்தியாசமான LLM கள் செயல்பாட்டில் தனித்துவமான அம்சங்களை கொண்டுள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக:

• முதன்மை செயல்பாடு: உரை உருவாக்கம், உணர்வு பகுப்பாய்வு போன்றவை.
• குறிப்பிட்ட துறை: நிதி, சட்டம் அல்லது மருத்துவம் போன்ற தொழில்களுக்கு உரித்தான LLM.

2.2 வளங்கள் தேவைகள்

LLM ஐப் பயன்படுத்துவதற்கு பொதுவாக சில கணினி வளங்கள் தேவை. இங்கு முக்கியமாகப் பரிசீலிக்க வேண்டியது:

• உள்ளூர் இயக்கம் vs மேக சேவைகள்: உள்ளூர் நிறுவல் உயர் செயல்திறன் கணினிகளைப் பெற வேண்டும், ஆனால் மேக சேவைகள் மாறுபட்ட அளவுக்கு ஏற்ப அடிக்கடி விரிவாக்கம் செய்யலாம்.
• செலவுகள்: வித்தியாசமான LLM களின் பயன்பாட்டு செலவுகள் மாறுபடுகின்றன, சிலவை இலவசமாகவும் உள்ளன.

2.3 எளிதாகப் பயன்படுத்துதல் மற்றும் ஆதரவு

எளிதாக ஒருங்கிணைக்கவும் பயன்படுத்தவும் கூடிய LLM கள் மேம்பாட்டு செலவுகளை குறைக்க உதவுகின்றன:

• API எளிதாகப் பயன்படுத்துதல்: ஆவணங்கள் தெளிவாக உள்ளதா, எடுத்துக்காட்டு குறியீடு வழங்குகிறதா என்பதைப் பார்க்கவும்.
• சமூகமும் ஆதரவும்: செயல்பாட்டில் உள்ள சமூகங்கள் பயனுள்ள வளங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப ஆதரவை வழங்கலாம்.

3. பரிந்துரைக்கப்படும் LLM கருவிகள்

செயல்பாடு மற்றும் பயன்பாட்டில் பலவகையான பலன்களை கொண்ட சில LLM கருவிகள் இங்கே உள்ளன:

3.1 OpenAI GPT வரிசை

• அம்சங்கள்: பல்வேறு மொழி உருவாக்கும் பணிகளை ஆதரிக்கும் சக்திவாய்ந்த செயல்பாடு.
• பயன்பாட்டு சூழல்கள்: உள்ளடக்கம் உருவாக்கம், உரையாடல் அமைப்புகள், நிரலாக்க உதவி போன்றவை.
• பெறுமிடம்: API சேவையை வழங்குகிறது, செலவுகள் பயன்பாட்டின் அடிப்படையில் கணக்கிடப்படுகிறது.

3.2 Google Gemini

• அம்சங்கள்: காரணம் மற்றும் சிக்கலான பகுப்பாய்வில் கவனம் செலுத்துகிறது, நீண்ட ஆவணங்களை கையாள்வதற்கு ஏற்றது.
• பயன்பாட்டு சூழல்கள்: ஆழமான பகுப்பாய்வு, சிக்கலான கேள்விகள் போன்றவை.
• பெறுமிடம்: Google Cloud இல் ஒருங்கிணைக்கப்பட்டுள்ளது, பயன்படுத்தும்போது செலவுகளை கவனிக்க வேண்டும்.

3.3 Qwen மாதிரி

• அம்சங்கள்: "குறைவாக மதிப்பீடு செய்யப்பட்ட" LLM ஆகக் கருதப்படுகிறது, முழுமையான செயல்பாடு மற்றும் இலவசமாக உள்ளது.
• பயன்பாட்டு சூழல்கள்: தொடக்கக் கற்றலாளர்கள் மற்றும் சிறிய திட்டங்களுக்கு ஏற்றது.
• பெறுமிடம்: அதிகாரப்பூர்வ GitHub வளத்தில் கிடைக்கிறது.

3.4 PocketFlow

• அம்சங்கள்: மிக எளிமையான LLM கட்டமைப்பு, மையக் குறியீடு வெறும் 100 வரிகள்.
• பயன்பாட்டு சூழல்கள்: விரைவான பரிசோதனைகள் மற்றும் மாதிரி உருவாக்கத்திற்கு ஏற்றது.
• பெறுமிடம்: திறந்த மூல திட்டம், எப்போது வேண்டுமானாலும் GitHub இல் பெறலாம்.

4. பயனுள்ள பயன்பாட்டு குறிப்புகள்

4.1 LLM செயல்திறனை மேம்படுத்தும் குறிப்புகள்

• சுட்டி பொறியியல் (Prompt Engineering):
  • தெளிவான, குறிப்பிட்ட சுட்டிகள் உருவாக்கப்பட்ட முடிவுகளின் தொடர்பை அதிகரிக்க உதவுகின்றன.
  • எடுத்துக்காட்டு:

    ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு எதிர்கால வேலைகளுக்கு ஏற்படுத்தும் தாக்கம் பற்றிய கட்டுரை எழுதுங்கள்.

4.2 API ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான அடிப்படைக் கட்டுப்பாடுகள்

1. கணக்கு பதிவு செய்யுங்கள்: LLM வழங்குநரின் அதிகாரப்பூர்வ இணையதளத்திற்கு சென்று பதிவு செய்யுங்கள்.
2. API விசையைப் பெறுங்கள்: பயனர் பின்னணி பகுதியில் உங்கள் API விசையை உருவாக்கி சேமிக்கவும்.
3. கோரிக்கையை அனுப்புங்கள்: குறியீட்டைப் பயன்படுத்தி API க்கு கோரிக்கையை அனுப்பி, பதிலைப் பெறுங்கள்.

   import requests
   
   api_key = "உங்கள்APIவிசை"
   url = "https://api.llm-provider.com/generate"
   prompt = "மெஷின் கற்றல் பற்றிய ஒரு சுருக்கமான அறிமுகத்தை உருவாக்குங்கள்."
   
   response = requests.post(url, json={"prompt": prompt}, headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"})
   print(response.json())

4.3 மாதிரி அளவுகளைச் சரிசெய்யுதல்

வித்தியாசமான மாதிரிகள் பல்வேறு அளவீட்டு விருப்பங்களை வழங்குகின்றன, உதாரணமாக, படைப்பாற்றல், நீளம் வரம்புகள் போன்றவை, இவை உருவாக்கப்படும் உள்ளடக்கத்தைப் பாதிக்கலாம்:

• வெப்பநிலை (Temperature): வெளியீட்டின் சீரற்ற தன்மையை கட்டுப்படுத்துகிறது, மதிப்பு அதிகமாக இருந்தால் உள்ளடக்கம் அதிக படைப்பாற்றலாக இருக்கும்.
• அதிகபட்ச உருவாக்க நீளம்: உருவாக்கப்படும் உரையின் அதிகபட்ச எழுத்து எண்ணிக்கையை அமைக்கிறது.

5. முடிவு

சரியான LLM ஐ தேர்வு செய்வது என்பது செயல்பாடு, வளங்கள் மற்றும் எளிதாகப் பயன்படுத்துதல் ஆகியவற்றைப் பரிசீலிக்கும் ஒரு செயல்முறை. இந்தக் கட்டுரை சில பயனுள்ள கருவிகள் மற்றும் குறிப்புகளை வழங்குகிறது, LLM ஐப் பயன்படுத்தும் போது உங்கள் செயல்திறனை அதிகரிக்க உதவும். தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து முன்னேறுவதால், புதிய கருவிகள் மற்றும் முறைகளைப் பற்றிய விழிப்புணர்வை பராமரித்தால், AI இன் அலைகளில் நீங்கள் எப்போதும் முன்னணி நிலையில் இருப்பீர்கள்.

இந்தக் கையேடு உங்களுக்கு LLM ஐ ஆராய்வதற்கான பயணத்தைத் தொடங்க உதவும் என்று நம்புகிறேன்!