Kuidas valida sobiv LLM (suur keelemudel) oma AI projekti jaoks

Kuna tehisintellekti (AI) kiire areng, eriti suurte keelemudelite (LLM) tõus, on üha rohkem ettevõtteid ja arendajaid hakanud uurima, kuidas seda tehnoloogiat oma projektides rakendada. Siiski võib sobiva LLM-i valimine olla keeruline ülesanne. Käesolev artikkel pakub teile praktilisi tööriistu ja näpunäiteid, et aidata teil teha teadlik valik paljude LLM-ide seas.

1. Mõista LLM-i aluseid

Enne LLM-i valimist on oluline mõista erinevaid mudelitüüpe. Siin on mõned põhikontseptsioonid:

• LLM (Large Language Models): Suured keelemudelid, mis on tavaliselt koolitatud tohutu hulga tekstandmete põhjal, suudavad tegeleda loomuliku keele töötlemise ja genereerimisega.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Otsingu täiustatud genereerimine, mudel, mis ühendab teadmiste otsingu ja loomuliku keele genereerimise.
• AI Agents: Iseseisvad intelligentsed süsteemid, mis suudavad keskkonna põhjal otsuseid teha ja reageerida.
• Agentic AI: Teadlik tehisintellekt, mis suudab teha keerulisi otsuseid ja käitumisi.

2. Hinnata LLM-i vajadusi

Sobiva LLM-i valimiseks on oluline selgelt määratleda oma konkreetsed vajadused. Siin on mõned võtmepunktid, mida arvesse võtta:

• Rakenduse stsenaarium: Kas teie projekt on mõeldud teksti genereerimiseks, küsimustele vastamiseks või vestlemiseks?
• Tõhususe nõuded: Kui kiiresti peate mudelilt tulemusi saama? Kui palju samaaegseid päringuid peab see töötlema?
• Eelarve kaalutlused: Kui palju raha saate mudeli kasutamiseks või koolitamiseks investeerida?

3. Erinevate LLM-ide võrdlemine

Praeguste arutelude põhjal on turul mitmeid LLM-e, millest igaühel on oma omadused ja rakendusskeemid. Valimisel võivad järgmised mudelid olla abiks:

• GPT (Generative Pre-trained Transformer): Sobib laiaulatuslikeks tekstigeneratsiooni ülesanneteks, toetab keerulisi vestlusi.
• Claude: Kujundatud konteksti mõistmisega keele genereerimise ülesannete jaoks, sobib tehniliste ja ärirakenduste jaoks.
• Gemini: Keskendub mitmekeelsele toele ja tekstide töötlemisele, sobib rakendustele, mis vajavad mitmekeelseid interaktsioone.

Tavaliste mudelite võrdlustabel

4. Rakendamise sammud

Pärast sobiva mudeli valimist on järgmine samm rakendamine. See hõlmab järgmisi aspekte:

4.1. Arenduskeskkonna seadistamine

• Valige arendusraamistik: Vastavalt oma projekti vajadustele võite kasutada selliseid raamistikke nagu TensorFlow või PyTorch.
• Konfigureerige mudeli juurdepääs: Vastavalt valitud LLM-i teenusepakkujale seadistage API juurdepääs. Näiteks seadistage päringu URL ja autentimisandmed.

import requests

API_URL = "https://api.example.com/v1/llm"
API_KEY = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
    response = requests.post(API_URL, headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}, json={"prompt": prompt})
    return response.json()

4.2. Ülesannete voogude kavandamine

Vastavalt oma rakenduse vajadustele kavandage töövoog, mis suhtleb LLM-iga. Veenduge, et töövoos oleksid järgmised osad:

• Sisendi töötlemine: Kasutaja sisendi nõuetekohane puhastamine ja töötlemine, et parandada mudeli vastuste täpsust.
• Väljundi formaat: Määrake genereeritud teksti formaat, et see sobiks teie rakenduse stsenaariumiga.

4.3. Näidiste inseneritöö (Prompt Engineering) optimeerimine

Parimate tulemuste saavutamiseks peate pidevalt testima ja optimeerima oma näidiseid (prompt). Mõned tõhusad näidiste inseneritöö näpunäited hõlmavad:

• Kasutage selget ja lühikest keelt.
• Määrake selgelt ülesanne ja oodatud väljundi formaat.
• Kasutage näiteid mudeli genereerimise suunamiseks.

prompt = "Genereeri lühike tekst masinõppe tutvustamiseks."
response_text = generate_text(prompt)
print(response_text)

5. Jälgimine ja hindamine

Rakendamise käigus on mudeli jõudluse jälgimine väga oluline. Saate hindamist teha järgmistel viisidel:

• Kasutajate tagasiside: Koguge kasutajate tagasisidet genereeritud sisu kohta, et aidata teil mudelit või näidiseid kohandada.
• Regulaarsed testid: Tehke regulaarselt A/B teste, et võrrelda erinevate näidiste efektiivsust.
• Jõudluse jälgimine: Määrake mudeli vastuse aeg ja täpsus, et tagada selle vastavus ärinõuetele.

6. Viidatud ressursid

Siin on mõned kasulikud ressursid, et süveneda LLM-i:

• OpenAI GPT dokumentatsioon
• Hugging Face mudeli keskus
• Turing Post - 13 põhiliiki AI mudeleid

Nende sammude ja näpunäidete abil saate kindlamalt valida ja kasutada LLM-i, et edendada oma AI projekti edu. Loodan, et need teave on teile abiks!