انتخاب مدل زبان بزرگ (LLM) مناسب برای هر کاری که روی آن کار می کنید می تواند گردش کار شما را تقویت کند. این در مورد استفاده از یک مدل برای همه چیز نیست – بلکه استفاده از بهترین مدل برای هر شغل خاص است. به آن به عنوان انتخاب ابزار مناسب از جعبه ابزار فکر کنید. با Domo.AI می توانید LLM ها را ترکیب کنید تا سرعت، هزینه، دقت و امنیت را به طور کامل متعادل کنید.
جرمی راجرز در قسمت 3 مجموعه پخش زنده ما در هوش مصنوعی، ما را در انتخاب بهترین LLM برای نیازهای شما راهنمایی می‌کند. ما دیدگاه های او را در وبلاگ مرور می کنیم و می توانید گفتگوی کامل را اینجا ببینید (نکته: سخنرانی جرمی از ساعت 22:40 شروع می شود).
LLM چیست و چرا باید به آن اهمیت دهید؟
بیایید با اصول اولیه شروع کنیم: LLM چیست؟ LLM یا مدل زبان بزرگ یک سیستم هوش مصنوعی پیشرفته است که قادر به درک و تولید متن انسانی بر اساس داده هایی است که با آن آموزش داده شده است.
به آن به عنوان یک تصحیح خودکار سوپرشارژ فکر کنید که می تواند تایپ کند، اطلاعات را خلاصه کند، به سوالات پاسخ دهد و حتی کد تولید کند. LLM می تواند گردش کار شما را با به عهده گرفتن وظایف و دادن سریع اطلاعات مفید به شما بهبود بخشد.
کلید انتخاب LLM مناسب: چه کاری باید انجام دهید؟
اولین چیزی که باید به آن فکر کنید، نوع کاری است که می خواهید LLM انجام دهد. مدل های مختلف در وظایف مختلف برتری دارند. به عنوان مثال، برخی از LLM ها در نوشتن خلاقانه عالی هستند، در حالی که برخی دیگر در درک و خلاصه کردن اطلاعات پیچیده بهتر هستند.
در اینجا برخی از وظایف رایج وجود دارد:
- تولید متن: محتوای جدید را بر اساس یک درخواست ایجاد کنید
- خلاصه متن: متراکم کردن حجم زیادی از اطلاعات در خلاصه‌های کوتاه‌تر.
- پاسخ به سوال: ارائه پاسخ دقیق به سوالات خاص.
- تولید کد: کدنویسی بر اساس توضیحات
دانستن اینکه مدل قرار است چه کاری انجام دهد به شما کمک می کند تا گزینه های خود را محدود کنید.
دقت اهمیت دارد: نحوه مقایسه LLM ها
دقت در انتخاب LLM بسیار مهم است. شما مدلی می خواهید که بتواند نتایج قابل اعتماد و دقیقی به شما بدهد. دقت اغلب با استفاده از معیارها اندازه‌گیری می‌شود – تست‌های استانداردی که میزان عملکرد یک مدل در وظایف مختلف را آزمایش می‌کنند.
به عنوان مثال، معیار MMLU مجموعه متنوعی از آزمون‌ها است که برای اندازه‌گیری دانش سطح کارشناسی از یک مدل زبان در چندین موضوع استفاده می‌شود. مشاهده بنچمارک ها می تواند به شما ایده خوبی از مقایسه مدل های مختلف از نظر عملکرد بدهد.
هوش مصنوعی بودجه: با توجه به هزینه یک توکن
قیمت یکی دیگر از عوامل مهم است. LLM ها بر اساس تعداد توکن های پردازش شده شارژ می شوند که شامل متن ورودی و خروجی می شود. توکن ها تکه هایی از متن هستند – آنها را به عنوان تکه هایی از کلمات در نظر بگیرید. قیمت ها می تواند بین مدل ها بسیار متفاوت باشد.
به عنوان مثال، استفاده از یک مدل بسیار پیچیده مانند GPT-4 می تواند 75 دلار برای هر میلیون توکن هزینه داشته باشد، در حالی که یک مدل کمتر پیچیده می تواند تنها 1.25 دلار برای هر میلیون توکن هزینه داشته باشد. برای انتخاب مدلی که برای شما مقرون به صرفه است، بودجه و مقدار متنی را که پردازش می کنید در نظر بگیرید.
افزایش سرعت: چرا پهنای باند مهم است
Throughput به این اشاره دارد که LLM با چه سرعتی می تواند متن را پردازش کند. اگر سرعت برای برنامه شما حیاتی است – مانند یک چت ربات بلادرنگ – به مدلی نیاز دارید که بتواند تعداد زیادی توکن در ثانیه پردازش کند. مدل های بزرگتر اغلب متن را کندتر از مدل های کوچکتر پردازش می کنند.
به عنوان مثال، یک مدل کوچکتر مانند هایکو می تواند 111 توکن در ثانیه پردازش کند، در حالی که مدل بزرگتر مانند Opus فقط می تواند 24 توکن در ثانیه را پردازش کند. بسته به نیازتان، ممکن است نیاز داشته باشید سرعت و پیچیدگی را متعادل کنید.
طرح را از دست ندهید: طول پنجره زمینه
طول پنجره زمینه تعیین می کند که LLM چه مقدار متن را می تواند همزمان پردازش کند. اگر با اسناد بزرگ کار می کنید یا نیاز به نظارت بر مکالمات طولانی دارید، به مدلی با یک پنجره زمینه بزرگ نیاز دارید.
به عنوان مثال، GPT-4 دارای یک پنجره زمینه 8000 توکن است که ممکن است برای متون بسیار بزرگ کافی نباشد. مدل‌هایی با پنجره‌های زمینه بزرگتر، مانند GPT-4Turbo، می‌توانند متن بیشتری را بدون از دست دادن آگاهی از زمینه مدیریت کنند.
حفاظت از داده های شما: امنیت داده ها یک اولویت است
امنیت اولویت اصلی است، به خصوص در هنگام برخورد با داده های حساس. Domo با مدل‌های DomoGPT خود یک مزیت منحصربه‌فرد ارائه می‌دهد که می‌تواند در ابر شخصی Domo شما میزبانی شود. این بدان معنی است که داده های شما هرگز از محیط امن Domo خارج نمی شوند و همه چیز را ایمن نگه می دارد. اگر حریم خصوصی و امنیت داده برای سازمان شما حیاتی است، استفاده از DomoGPT ممکن است بهترین گزینه باشد.
نتیجه گیری: قدرت انتخاب در Domo
در Domo، شما این امکان را دارید که هر LLM را متناسب با نیاز خود انتخاب کنید. خواه روی دقت، هزینه، سرعت، مدیریت زمینه یا امنیت تمرکز کرده باشید، مدلی وجود دارد که برای شما مناسب است. ما از اینکه شما شروع به بهینه سازی کار هوش مصنوعی خود کنید و مزایای باورنکردنی را که LLM مناسب می تواند برای پروژه های شما به ارمغان بیاورد، هیجان زده هستیم.
با در نظر گرفتن این عوامل و استفاده از قابلیت های قدرتمند Domo، می توانید تصمیمی آگاهانه بگیرید که بهره وری شما را افزایش داده و نیازهای خاص شما را برآورده کند. انتخاب خوبی است و به آینده کار مبتنی بر هوش مصنوعی با Domo خوش آمدید.
اگر می خواهید عمیق تر به دنیای Domo.AI بروید، می توانید:
- ما را بررسی کنید راهنمای آمادگی هوش مصنوعیدر انجمن های انجمن ما ارسال شده است. این یک چک لیست برای آماده سازی مجموعه داده های شما برای آماده شدن برای هر مورد استفاده از هوش مصنوعی است.