如何選擇正確的 LLM 應用程式開發模型

大型語言模型 (LLM) 改變了我們建構和與 AI 應用程式互動的方式。無論您想開發聊天機器人、自動內容產生器、程式碼助理或特定領域的解決方案，選擇正確的模型都是關鍵的第一步。鑑於模型數量的不斷增加（包括開源模型（例如，8B 參數、13B、70B、176B 等）和閉源模型（例如，基於專有 API 的解決方案）），選擇正確的模型可能具有挑戰性。本文旨在幫助您評估您的要求並有系統地評估不同的 LLM 選項。

1.確定您的用例和要求

申請類型

  • 對話式人工智慧：聊天機器人或虛擬助理可能需要具有強大對話管理和上下文追蹤功能的模型。
  • 文字生成：如果您需要在多個領域產生連貫的文字（例如，行銷文案、創意寫作），那麼您需要一個具有廣泛知識和良好生成品質的模型。
  • 資訊檢索或總結：為了總結文章或檢索事實，尋找以事實準確性和簡潔總結內容的能力而聞名的模型。
  • 特定領域的任務：對於法律、醫療或金融等專業領域，針對特定領域資料微調的模型可以獲得更好的效能和合規性（例如，確保正確的術語）。

性能要求

  • 準確度與速度：較小的模型（例如 7B 或 13B 參數）足以完成需要較低延遲的快速任務，而較大的模型（例如 70B 或更大）可能會以較慢的推理速度為代價提供更好的品質。
  • 複雜性與簡單性：如果您的應用程式需要複雜的推理，那麼更大的模型可能更合適。另一方面，更簡單的任務，如關鍵字提取或基本文字分類，可以由較小或專門的模型來處理。

部署限制

  • 裝置上或本機：如果您打算在具有嚴格資料隱私法規或網路連線有限的環境中部署，則可能需要一個可以在本地部署的較小的開源模型。
  • 基於雲端：如果您擁有可擴展的雲端資源，則可以利用更強大的模型。如果它符合您的合規性和成本要求，您也可以使用閉源 API。

2. 了解模型類型（開源與閉源）

開源模型

  • 靈活性：您可以根據特定用例對其進行微調或自訂。您可以控制模型更新，這對於某些領域（例如法律、醫療保健）或品牌聲音適應至關重要。
  • 擁有成本：雖然該模型是免費提供的，但您將產生運算費用（例如，GPU 或雲端運算）。
  • 透明度：開源模型提供了對訓練方法和架構的洞察，可以幫助您調試和更好地理解模型行為。
  • 社區支持：流行的開源模型往往擁有活躍的社區，分享改進和最佳實踐。

閉源模型（專有 API）

  • 易於整合：託管平台提供簡單的 API，減少了對基礎設施管理和進階 ML 專業知識的需求。
  • 快速上市：許多閉源提供者也提供預先訓練的專門模型（例如，程式碼產生、摘要、對話）。這加快了原型製作速度。
  • 許可限制：您通常按使用付費，並且可能會有速率限製或使用配額。
  • 有限的控制：微調選項可能會受到限制。您可能無法了解更新會如何影響您的應用程式。

3. 型號尺寸考量（8B、13B、70B、175B、405B 等）

較小型號（2B 至 13B）

  • 優點：
    • 推理速度更快
    • 降低資源需求
    • 更容易部署（可以在商用硬體或較小的雲端實例上運行）
  • 缺點：
    • 可能難以完成複雜的推理任務
    • 在廣泛的常識任務中可能表現出較低的準確性
    • 語言生成能力往往較弱

適合人群：

  • 簡單或定義明確的任務
  • 運算資源有限的邊緣或本地部署
  • 快速迭代和實驗

中型型號（13B 至 70B）

  • 優點：
    • 在效能和資源使用之間取得平衡
    • 比小型模型具有更好的語言理解和生成能力
    • 可以處理更多種類的任務
  • 缺點：
    • 仍然需要大量 GPU/TPU 或雲端運算
    • 更大的記憶體佔用

適合人群：

  • 需要中等複雜度的用例
  • 企業希望擁有強大的基礎，但又不想承擔龐大的基礎設施成本

更大型的模型 (70B 至 100B+)

  • 優點：
    • 在許多語言任務中表現出色
    • 增強多步驟推理、細微理解和上下文追蹤的能力
  • 缺點：
    • 硬體需求高
    • 更高的延遲和成本
    • 微調更具挑戰性

適合人群：

  • 具有複雜或開放式任務的高端應用程式
  • 透過準確性或品質改進來證明成本合理的用例
  • 需要最先進語言能力的場景

超大型或「基本」型號（100B+ 至 405B 或更高）

  • 優點：
    • 處理極其多樣化或複雜的任務的能力無與倫比
    • 只需進行少量微調即可適應幾乎任何下游應用
  • 缺點：
    • 運行或微調成本極高
    • 基礎設施複雜性
    • 對於更簡單的應用程式來說可能會過度使用

適合人群：

  • 擁有大量預算和運算資源的組織
  • 需要最高語言能力的尖端研究和企業解決方案

4. 關鍵評估指標

在選擇模型時，請比較以下指標：

  1. 效能：審查與您的用例相符的任務的基準（例如，GLUE、SQuAD、類似 GPT 的基準）。
  2. 推理速度：測量或估計延遲（獲得回應需要多長時間），特別是對於即時應用程式。
  3. 記憶體佔用：了解模型運行需要多少 GPU/CPU RAM。
  4. 易於微調：檢查模型是否支援 LoRA（低秩自適應）、P-Tuning 或其他參數高效方法，使其適合您的領域。
  5. 社群和生態系統：評估社群的活躍程度以及第三方工具、預訓練權重和教程的可用性。
  6. 許可證和成本：對於開源模型，請確認許可證與您的產品的兼容性。對於閉源 API，請查看使用價格、吞吐量或每月成本估算。

5. 實用決策框架

從原型開始：

  • 嘗試使用較小的開源模型或免費層的閉源 API 來驗證您的想法。
  • 此步驟可協助您在擴充功能之前發現任何領域細微差別或意外限制。

評估擴展：

  • 如果性能不足或模型的反應缺乏深度，請考慮中型或更大的模型。
  • 如果延遲或成本太高，請探索更小或更優化的模型。

評估微調與提示：

  • 如果您需要特定領域的語言，您可能需要進行微調（或至少及時工程）。
  • 檢查模型提供者是否允許微調，以及在您的場景中是否具有成本效益。

檢查合規性和資料治理：

  • 對於醫療保健、金融或法律，合規性（例如 HIPAA、GDPR）可以規定您的資料保留在本地或受控環境中。
  • 在這種情況下，現場部署的開源模型可能是更好的選擇。

監控迭代和更新：

  • 法學碩士學位可以快速發展。密切注意提供更好性能或效率的新版本。
  • 保持靈活的部署策略，以便隨著時間的推移切換模型或納入改進。

6.範例場景

小型電子商務聊天機器人

  • 7B 或 13B 開源模型足以處理產品查詢和常見問題。它還可以在中等雲端實例或甚至一些內部部署設定上運行。

企業知識庫搜尋

  • 中型模型（例如 20B 到 70B）透過對內部文件進行微調，可以提供詳細的回應並處理有關產品或公司政策的複雜查詢。

高級研究助理

  • 對於需要跨多個領域和大型上下文視窗進行深度推理的任務，可能需要 70B+ 甚至 100B+ 的模型。

健康診斷助理

  • 可能需要根據臨床數據進行微調的專門開源模型來確保隱私（在醫院伺服器上運行）和遵守法規。

      7. 結論

      為您的應用程式選擇正確的大型語言模型既是一門藝術，也是一門科學。首先明確您的應用程式目標、效能需求和資源限制。根據開源與閉源、成本、模型大小、可用工具和社群支援比較模型。在可能的情況下，對不同的選項進行原型設計和基準測試。這種方法可以幫助您找到平衡準確性、速度和成本的模型——最終提供強大而高效的基於 LLM 的應用程式。

      透過遵循本指南，您可以自信地瀏覽不斷擴展的 LLM 生態系統，並選擇適合您特定需求的模型。隨著該領域的發展，請隨時了解新興技術和新版本——持續的創新將繼續重塑「大型」語言建模的藝術。

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