大模型語言：整合LLM的技術根本

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將大模型語言整合到應用程式中，涉及技術和概念兩個層面的挑戰。在技術層面，AI協調器（AI Orchestrators）扮演了至關重要的角色，它們是一系列輕量級函式庫，能夠簡化LLM的嵌入和協調過程。

AI協調型應用的核心元件

當我分析現代LLM驅動的應用架構時，發現它們通常包含以下關鍵元件：

模型層

模型是整個應用的核心引擎，根據其開放程度可分為兩大類別：

  • 專有LLMs：由特定公司或組織擁有的模型，如OpenAI的GPT-3/GPT-4或Google的Bard。這些模型的原始碼和架構通常不公開，雖然無法從頭訓練，但部分允許針對特定需求進行微調。

  • 開放原始碼LLMs：程式碼和架構公開可用的模型，如阿布達比技術創新研究所（TII）開發的Falcon LLM或Meta的LLaMA。這類別模型可以在自定義資料上從頭訓練。

選擇哪種型別的模型，取決於應用的具體需求、資源限制和隱私考量。在實際專案中，我經常需要權衡模型效能與佈署成本之間的關係。

記憶系統

LLM應用通常採用對話式介面，這要求系統能夠參考對話中的早期資訊。這是透過「記憶」系統實作的，它允許應用儲存並檢索過去的互動。

記憶系統不僅儲存對話歷史，還可以作為模型的補充知識來源。為了有效實作這一點，必須將所有過去的對話正確地向量化，並儲存在向量資料函式庫（VectorDB）中。

向量資料函式庫的關鍵作用

向量資料函式庫是一種專門儲存和檢索向量化嵌入的資料函式庫，這些嵌入是捕捉文字含義和上下文的數值表示。透過向量資料函式庫，我們可以根據語義相似性而非關鍵字進行搜尋和檢索。

在實踐中，向量資料函式庫能夠幫助LLM生成更相關、更連貫的文字，提供上下文理解並豐富生成結果。常見的向量資料函式庫包括Chroma、Elasticsearch、Milvus、Pinecone、Qdrant、Weaviate和Facebook AI相似性搜尋（FAISS）。

FAISS是向量資料函式庫領域的先驅之一，最初是Facebook（現Meta）於2017年開發的內部研究專案。它專為高效的相似性搜尋和密集向量聚類別而設計，特別適用於多媒體檔案和密集嵌入。FAISS的主要目標是更好地利用GPU來識別與使用者偏好相關的相似性。經過發展，它已成為最快的相似性搜尋函式庫，能夠處理十億級規模的資料集，為推薦引擎和AI助手系統開創了新可能。

外掛系統

外掛可以視為LLM的擴充套件模組，用於擴充套件其功能或使其適應特定任務。這些外掛作為附加元件，增強了LLM核心語言生成或理解能力之外的功能。

外掛的核心理念是使LLM更加多功能和適應性強，讓開發者和使用者能夠根據特定需求定製語言模型的行為。在設計AI系統時，我發現適當的外掛架構能夠顯著提升系統的靈活性和功能豐富度。

提示機制

提示可能是LLM驅動應用中最有趣也最關鍵的元件。正如Andrej Karpathy所說：「英語是最熱門的新程式設計語言」。提示機制可以分為兩個層級：

  • 前端提示（使用者可見）：指使用者輸入的內容，是使用者與應用互動的方式，通常使用自然語言提問。

  • 後端提示（使用者不可見）：自然語言不僅是使用者與前端互動的方式，也是我們「程式設計」後端的方式。在使用者提示之上，還有許多自然語言指令（元提示），用於引導模型正確處理使用者查詢。

例如，如果我們希望限制應用只回答與提供檔案相關的問題，可以在元提示中指定：「僅在問題與提供的檔案相關時回答」。

主流AI協調框架解析

隨著LLM在2022年底迅速走紅，市場上湧現了許多AI協調框架。以下是三個主要的框架：LangChain、Semantic Kernel和Haystack。

LangChain：靈活的AI應用開發框架

LangChain由Harrison Chase於2022年10月推出，支援Python和JS/TS雙語言開發。它是一個專為語言模型驅動應用而設計的框架，使模型具備資料感知能力（透過接地）和代理性（能夠與外部環境互動）。

LangChain的核心模組

LangChain具有以下核心元件：

  • 模型：作為應用引擎的LLM或LFM。LangChain支援專有模型（如OpenAI和Azure OpenAI提供的模型）和開放原始碼模型（如HuggingFace提供的模型）。

  • 提示範本：用於構建提示的工具，支援從簡單的字元串插值到更複雜的組合。

  • 索引：專為處理自定義資料而設計，包括檔案載入器、文字分割器和向量儲存。

  • 記憶：管理對話歷史的元件，支援多種記憶型別，如對話歷史、實體記憶等。

  • 鏈：將多個元件連線成一個應用的工具，從簡單的順序鏈到更複雜的組合。

  • 代理：能夠使用工具並根據使用者輸入決定採取哪些操作的系統。

from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain.llms import OpenAI

# 初始化語言模型
llm = OpenAI(temperature=0.7)

# 建立提示範本
prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["product"],
    template="為{product}寫一個吸引人的廣告語，突出其環保特性。"
)

# 建立LLM鏈
chain = LLMChain(
    llm=llm,
    prompt=prompt_template
)

# 執行鏈並取得結果
result = chain.run(product="竹製餐具套裝")
print(result)

這段程式碼展示了LangChain的基本使用方式。首先匯入必要的元件，包括PromptTemplate（提示範本）、LLMChain（語言模型鏈）和OpenAI（語言模型）。然後初始化OpenAI模型，設定temperature引數為0.7，這控制了生成文字的創意程度。

接著建立了一個提示範本，定義了一個變數「product」和範本文字。這個範本用於生成廣告語，會將傳入的產品名稱插入到指定位置。

然後將語言模型和提示範本組合成一個鏈，形成完整的處理流程。最後執行這個鏈，傳入「竹製餐具套裝」作為產品名稱，並輸出生成的結果。

這種鏈式設計是LangChain的核心特點，它允許開發者靈活組合不同元件，建立複雜的AI處理流程。

Semantic Kernel：微軟的AI整合方案

Semantic Kernel是微軟開發的開放原始碼框架，旨在將AI大模型語言整合到傳統應用程式中。它支援多種程式設計語言，包括C#、Python和Java，使開發者能夠輕鬆地將AI功能嵌入到現有應用中。

在使用Semantic Kernel時，我發現它的強項在於與微軟生態系統的無縫整合，特別是對Azure AI服務的原生支援。這使它成為企業環境中的理想選擇，尤其是那些已經深度使用微軟技術堆積積疊的組織。

using Microsoft.SemanticKernel;

// 初始化Semantic Kernel
var kernel = Kernel.Builder.Build();

// 設定OpenAI服務
kernel.Config.AddOpenAITextCompletionService(
    "davinci", // 服務ID
    "text-davinci-003", // 模型ID
    "your-openai-api-key" // API金鑰
);

// 建立語義函式
string skPrompt = @"
提供{{$input}}的三個創意命名建議。
命名應該簡潔、獨特與容易記住。
";

var promptConfig = new PromptTemplateConfig
{
    Completion = new PromptCompletionConfig
    {
        MaxTokens = 100,
        Temperature = 0.7,
        TopP = 1.0,
    }
};

var promptTemplate = new PromptTemplate(skPrompt, promptConfig, kernel);
var namingFunction = kernel.RegisterSemanticFunction("CreativeNaming", "GenerateNames", promptTemplate);

// 執行函式
var result = await kernel.RunAsync("新款人工智慧咖啡機", namingFunction);
Console.WriteLine(result);

這段C#程式碼展示了Semantic Kernel的基本使用方式。首先建立一個Kernel例項作為核心執行環境，然後設定OpenAI的文字完成服務，指定使用「text-davinci-003」模型。

接著定義了一個語義函式的提示範本，該範本接受一個輸入引數，並要求生成三個創意命名建議。提示設定中設定了最大令牌數為100，溫度為0.7（控制創意程度），以及TopP為1.0（控制取樣範圍）。

然後將這個提示範本註冊為一個名為「GenerateNames」的語義函式，最後執行該函式，傳入「新款人工智慧咖啡機」作為輸入，並輸出生成的命名建議。

Semantic Kernel的獨特之處在於它的函式序號產生器制和強型別API，這使得與現有.NET應用的整合變得更加自然和型別安全。

Haystack：專注於生產級NLP的框架

Haystack是由deepset開發的開放原始碼框架，專注於構建生產級自然語言處理應用。它特別適合開發問答系統、語義搜尋引擎和檔案分析工具。

LLM應用框架的崛起：掌握人工智慧應用開發的根本

隨著大模型語言（LLMs）的爆炸性發展，一系列專為簡化AI應用開發的框架也應運而生。這些框架不僅提供了標準化的介面與元件，更大幅降低了將尖端AI技術整合到實際應用中的門檻。在實際開發過程中，我發現選擇合適的框架能讓開發效率提升數倍，同時也能確保應用的可擴充套件性與穩定性。

在這篇技術分析中，我將探討三個主流的LLM應用開發框架：LangChain、Haystack和Semantic Kernel。這些框架各有特色，理解它們的核心設計理念和功能特點，對於開發高效的AI驅動應用至關重要。

Hugging Face：AI社群的核心樞紐

在深入框架之前，必須先提及Hugging Face這個關鍵平台。Hugging Face不僅是一家公司，更是一個活躍的AI社群，致力於構建和分享最先進的自然語言處理和機器學習模型與工具。

Hugging Face Hub作為該公司的核心產品，已成為機器學習模型、LLM、資料集和演示的中央儲存函式庫。目前，該平台已託管超過12萬個模型、2萬個資料集以及5萬個涵蓋音訊、視覺和語言等多個領域的演示。這個生態系統為LLM應用開發提供了堅實的基礎，許多框架（包括我們即將討論的）都與Hugging Face有著緊密的整合。

LangChain：LLM應用開發的全能工具箱

核心元件與功能

LangChain是目前最流行的LLM應用開發框架之一，它提供了一系列模組化元件，使開發者能夠輕鬆構建複雜的AI應用。在實際開發過程中，我發現LangChain最大的優勢在於其元件的靈活性和可組合性。

LangChain的核心元件包括：

  1. 資料聯結器（Data Connectors）：這些是檢索外部知識所需的基本構建塊，特別適用於RAG（檢索增強生成）場景。例如，檔案載入器或文字嵌入模型就屬於這類別元件。

  2. 記憶（Memory）：允許應用保留使用者互動的短期和長期參考。這通常根據儲存在向量資料函式庫（VectorDB）中的向量化嵌入實作。

  3. 鏈（Chains）：預定義的動作序列和LLM呼叫，使開發者能夠輕鬆構建需要將LLM與其他元件或其他LLM串聯的複雜應用。例如，一個典型的鏈可能是：接收使用者查詢、將其分割成更小的片段、嵌入這些片段、在VectorDB中搜尋類別似的嵌入、使用VectorDB中最相似的前三個片段作為上下文來提供答案，最後生成回應。

  4. 代理（Agents）：代理是驅動LLM驅動應用中決策的實體。它們可以存取一套工具，並根據使用者輸入和上下文決定呼叫哪個工具。代理具有動態性和適應性，能根據情況或目標調整其行動。

LangChain的優勢

LangChain提供了以下主要優勢：

  • 模組化抽象：為處理語言模型所需的元件（如提示、記憶和外掛）提供模組化抽象，使開發者能夠專注於應用邏輯而非底層實作。

  • 預建鏈：提供結構化的元件串聯，這些鏈可以針對特定使用案例預先構建，也可以自定義。在實際開發中，這大加速了原型設計和迭代。

開發一個根據RAG的問答系統時，我曾比較過手動實作和使用LangChain的效率差異。使用LangChain，我僅用了不到100行程式碼就完成了一個功能完整的原型，而手動實作則需要300多行程式碼，與還存在許多需要最佳化的細節問題。

Haystack：專注於NLP應用的強大框架

Haystack是由Deepset開發的Python框架，這家成立於2018年的柏林初創公司由Milos Rusic、Malte Pietsch和Timo Möller創立。Deepset為開發者提供構建根據自然語言處理的應用工具，而Haystack則將這些工具提升到了一個新的水平。

Haystack的核心元件

Haystack的主要元件包括：

  1. 節點（Nodes）：執行特定任務或功能的元件，如檢索器、閱讀器、生成器、摘要器等。節點可以是LLM或與LLM或其他資源互動的其他工具。在LLM方面，Haystack支援專有模型（如OpenAI和Azure OpenAI提供的模型）和可從Hugging Face Hub使用的開放原始碼模型。

  2. 管道（Pipelines）：對節點的一系列呼叫，執行自然語言任務或與其他資源互動。管道可以是查詢管道或索引管道，取決於它們是在一組檔案上執行搜尋還是準備檔案以供搜尋。管道是預定義和硬編碼的，這意味著它們不會根據使用者輸入或上下文而改變或適應。

  3. 代理（Agent）：使用LLM生成對複雜查詢的準確回應的實體。代理可以存取一組工具（可以是管道或節點），並根據使用者輸入和上下文決定呼叫哪個工具。代理是動態和適應性的，可以根據情況或目標改變或調整其行動。

  4. 工具（Tools）：代理可以呼叫的函式，用於執行自然語言任務或與其他資源互動。工具可以是代理可用的管道或節點，它們可以分組為工具包，這是一組可以完成特定目標的工具。

  5. 檔案儲存（DocumentStores）：儲存和檢索檔案以供搜尋的後端。檔案儲存可以根據不同的技術，包括向量資料函式庫（如FAISS、Milvus或Elasticsearch）。

Haystack的優勢

Haystack提供了以下優勢：

  • 易用性：Haystack使用者友好與直接。它經常被選用於較輕量級的任務和快速原型設計。在一個需要快速驗證概念的專案中，我發現Haystack的API設計非常直觀，使團隊能在短時間內建立功能性演示。

  • 檔案品質：Haystack的檔案被認為品質很高，幫助開發者構建搜尋系統、問答、摘要和對話式AI。

  • 端對端框架：Haystack涵蓋了LLM專案的整個生命週期，從資料預處理到佈署。它非常適合大規模搜尋系統和訊息檢索。

  • 佈署便利性：Haystack可以佈署為REST API，可以直接被消費，這在微服務架構中特別有用。

Semantic Kernel：微軟的函式組合框架

Semantic Kernel是我們探討的第三個開放原始碼SDK，由微軟開發，最初使用C#，現在也提供Python版本。

框架命名與核心理念

這個框架的名稱源自"核心（kernel）“的概念，這在一般意義上指的是系統的核心或本質。在這個框架的上下文中，核心旨在作為引擎，透過將一系列元件連結和連線成管道來處理使用者的輸入，鼓勵函式組合。

函式組合的數學基礎

函式組合是數學中將兩個函式組合以建立新函式的方法。其思想是使用一個函式的輸出作為另一個函式的輸入，形成函式鏈。兩個函式f和g的組合表示為(f∘g)，其中函式g首先應用，然後是函式f：(f∘g)(x) = f(g(x))。

在電腦科學中，函式組合是一個強大的概念，允許透過將較小的函式組合成較大的函式來建立更複雜和可重用的程式碼。它增強了模組化和程式碼組織，使程式更容易閱讀和維護。

Semantic Kernel的主要元件

Semantic Kernel具有以下主要元件：

  1. 模型（Models）：這些是將成為應用引擎的LLM或LFM。Semantic Kernel支援專有模型（如OpenAI和Azure OpenAI提供的模型）和可從Hugging Face Hub使用的開放原始碼模型。

  2. 記憶（Memory）：允許應用保留使用者互動的短期和長期參考。在Semantic Kernel框架內，可以透過三種方式存取記憶：

    • 鍵值對：這包括儲儲存簡單訊息（如名稱或日期）的環境變數。
    • 本地儲存：這包括將訊息儲存到可以透過其檔案名檢索的檔案中，如CSV或JSON檔案。
    • 語義記憶搜尋：這類別似於LangChain和Haystack的記憶，因為它使用嵌入來表示和搜尋根據其含義的文字訊息。

  3. 函式（Functions）：函式可以被視為混合LLM提示和程式碼的技能，目的是使用者的請求可解釋與可操作。有兩種型別的函式：

    • 語義函式：這是一種範本化提示，是一種自然語言查詢，指定LLM的輸入和輸出格式，還包含設定LLM引數的提示設定。
    • 原生函式：這指的是可以路由語義函式捕捉的意圖並執行相關任務的原生電腦程式碼。

舉例來說，語義函式可以要求LLM寫一個關於AI的短段落，而原生函式可以實際上將其發布到社交媒體上。

這種區分語義函式和原生函式的方式非常實用。語義函式處理人類語言與AI的互動層面，而原生函式則負責執行具體的計算任務或系統操作。這種分離使開發者可以專注於最佳化各自領域，並根據需要靈活組合它們。

框架選擇：如何為你的AI專案選擇最佳工具

在選擇LLM應用開發框架時，需要考慮幾個關鍵因素：

應用複雜度與開發資源

  • LangChain：適合從簡單到複雜的各類別應用，特別是需要靈活組合多種AI能力的場景。其豐富的預建元件使其成為快速原型設計的理想選擇。

  • Haystack：特別適合檔案檢索和問答系統，如果你的應用主要圍繞這些功能，Haystack可能是最直接的選擇。

  • Semantic Kernel：如果你的團隊熟悉C#或.NET生態系統，或者你的應用需要緊密整合到微軟產品中，這可能是最佳選擇。

技術整合考量

選擇框架時，還需考慮與現有技術堆疊的相容性：

  • 如果你的應用已經使用Python，LangChain和Haystack會更容易整合。
  • 對於根據.NET的系統，Semantic Kernel提供了最自然的整合路徑。
  • 如果你需要處理大量非結構化資料，Haystack的檔案處理能力可能更有優勢。

效能與擴充套件性

在實際佈署中，效能和擴充套件性至關重要：

  • LangChain在處理複雜鏈和代理時有很好的彈性，但在極高負載下可能需要額外最佳化。
  • Haystack的管道架構在大規模檔案處理時表現出色，特別是當與高效能向量資料函式庫結合時。
  • Semantic Kernel的函式組合方法在某些情況下可能提供更好的效能特性，特別是對於計算密集型任務。

實際應用案例分析

為了更具體地理解這些框架的差異，我們可以考慮一些實際應用場景：

客戶支援機器人

  • **使用LangChain

AI協調框架的核心元件與選擇

在開發AI驅動的應用程式時，選擇合適的框架和大模型語言(LLM)至關重要。我們先來深入分析目前主流的AI協調框架及其獨特性，幫助開發者做出最佳選擇。

框架核心元件解析

Semantic Kernel的關鍵元素

Semantic Kernel作為Microsoft開發的框架，提供了幾個獨特的元件：

  • 外掛模組(Plug-ins): 這些聯結器用於連線外部資源或系統，提供額外資訊或執行自主動作的能力。Semantic Kernel提供現成的外掛，如Microsoft Graph連線工具包，但開發者也可以透過利用原生函式、語義函式或兩者混合來建立自定義外掛。

  • 規劃器(Planner): 大模型語言可視為推理引擎，因此也可以用來自動建立鏈或管道來滿足使用者的新需求。規劃器就是一個接收使用者任務作為輸入，然後產生達成目標所需的一系列動作、外掛和函式的功能。

Semantic Kernel的主要優勢包括：

  1. 輕量級與支援C#: 相較於其他框架，它更輕量與包含C#支援，非常適合C#開發者或使用.NET框架的團隊。

  2. 廣泛的使用案例: Semantic Kernel非常多功能，支援各種與LLM相關的任務。

  3. 由業界長官: 由Microsoft開發，這也是該公司用來構建自己的協作工具(copilots)的框架。因此，它主要由業界需求和要求驅動，使其成為企業級應用的堅實工具。

如何選擇合適的框架

三大框架（LangChain、Haystack和Semantic Kernel）提供了相似的核心元件，有時使用不同的術語，但都涵蓋了協作系統概念中的所有模組。自然會有人問：“我應該使用哪一個來構建我的LLM驅動應用？”

實際上，沒有絕對正確或錯誤的答案，三者都非常有效。然而，某些特性可能對特定使用案例或開發者偏好更為相關。以下是一些值得考慮的標準：

程式語言適配性

不同框架支援不同的程式語言，與它們的相容性或整合程度也不同：

  • Semantic Kernel支援C#、Python和Java
  • LangChain和Haystack主要根據Python（雖然LangChain也引入了JS/TS支援）

選擇一個與你現有技能或偏好比對的框架，或允許你使用最適合你的應用領域或環境的語言。

自然語言任務型別與複雜度

不同框架在處理各種自然語言任務方面可能有不同的能力或特性：

  • LangChain和Haystack提供協調和執行自然語言任務的工具和元件
  • Semantic Kernel允許使用自然語言語義函式呼叫LLM和服務

根據應用目標或場景，選擇能提供所需功能和靈活性的框架。

客製化程度與控制需求

各框架提供不同的方式來存取、設定和微調LLM及其引數：

  • Semantic Kernel提供聯結器，使向AI應用增加記憶和模型變得容易
  • LangChain和Haystack允許為檔案儲存、檢索器、閱讀器、生成器、摘要器和評估器插入不同的元件

根據對LLM及其引數的客製化和控制需求選擇適當的框架。

三大框架比較摘要

下表簡要總結了這些協調工具之間的差異：

功能LangChainHaystackSemantic Kernel
LLM支援專有和開放原始碼專有和開放原始碼專有和開放原始碼
支援語言Python和JS/TSPythonC#、Java和Python
流程協調鏈節點管道函式管道
佈署無REST APIREST API無REST API

總體而言，這三個框架都提供了廣泛的工具和整合來構建LLM驅動的應用，明智的方法是使用最符合你當前技能或公司整體方法的框架。

為應用選擇合適的LLM

在決定了AI協調框架後，另一個關鍵步驟是決定要將哪些LLM嵌入到應用程式中。在開發根據LLM的應用時，我發現模型選擇直接影回應用程式的效能、品質和成本。

市場中最有前景的LLM概覽

過去一年見證了LLM研究和開發的前所未有的激增。各種組織發布或宣佈了多個新模型，每個都有其獨特的特性和能力。有些模型是有史以來最大、最先進的，超越了之前的最先進水平（SOTA）數個數量級。其他則更輕量但更專注於特定任務。

在選擇模型時，我通常會考慮以下幾個關鍵因素：

  1. 模型規模與效能權衡：較大的模型通常效能更好，但也需要更多計算資源和更高的成本

  2. 專有模型vs開放原始碼模型：專有模型通常效能更好，但開放原始碼模型提供更大的靈活性和自主控制

  3. 多模態支援：某些模型能處理文字之外的資料型別，如影像或音訊

  4. 專業領域適應性：某些模型在特定領域（如醫療、法律或金融）表現更好

  5. 佈署需求：考慮模型是否需要在雲端執行或可在本地裝置上佈署

在評估這些模型時，我發現透過在實際應用場景中測試它們是最有效的方法，因為基準測試結果並不總是能完全反映特定使用案例的實際效能。

選擇LLM的主要標準和工具

選擇合適的LLM時，需要考慮多種因素：

效能與規模的平衡

較大的模型通常在複雜任務上表現更好，但可能需要更多的計算資源和更高的成本。較小的模型可能在某些特定任務上足夠好，同時提供更快的推理速度和更低的成本。

在我的實踐中，我發現為不同複雜度的任務選擇不同規模的模型是一種有效策略。例如，對於簡單的文字分類別或情感分析，小型專用模型通常就足夠了；而對於需要深度推理的複雜任務，則可能需要更大的模型。

評估工具與方法

評估LLM效能的常用工具和方法包括：

  • 標準基準測試：如MMLU（大規模多工語言理解）、HumanEval（程式碼生成）和GSM8K（數學推理）
  • 特定任務評估：根據應用的特定需求設計評估方法
  • 人工評估：工作者審查模型輸出，特別是對於複雜或主觀任務

透過這些工具的組合，可以全面瞭解模型的優勢和限制，從而做出更明智的選擇。

實際應用考量

除了技術效能外，還需要考慮：

  • 成本效益：模型使用的金融成本與其帶來的業務價值
  • 延遲要求：應用是否需要快速回應
  • 隱私與安全：資料處理的安全性和隱私問題
  • 可靈活調整性：模型是否可以根據特定領域進行微調

這些實際因素往往與純技術效能一樣重要，在某些情況下甚至更為關鍵。

規模與效能的權衡

在LLM的世界中，規模與效能之間存在明顯的關係，但這種關係並非總是線性的。

較大的模型通常在廣泛的任務上表現更好，特別是那些需要深度推理、世界知識或複雜指令遵循的任務。然而，它們也帶來更高的計算成本、更長的推理時間和更大的佈署挑戰。

另一方面，較小的模型可能在特定任務上表現得足夠好，同時提供更快的推理速度、更低的計算成本和更簡單的佈署選項。它們也可能更適合資源受限的環境，如邊緣裝置或移動應用。

在選擇模型規模時，應該考慮：

  1. 任務複雜性：任務越複雜，可能需要越大的模型
  2. 資源限制：可用的計算資源和預算
  3. 延遲要求：應用的回應時間需求
  4. 精確度vs速度：對精確結果的需求與快速推理的需求之間的平衡

在實踐中，我發現採用混合方法通常是最有效的：對於不同的任務使用不同規模的模型，甚至在同一應用中組合使用多個模型。例如，可以使用一個小型模型進行初步篩選或簡單任務，然後在需要時呼叫更大的模型進行更複雜的推理。

LLM選擇的實用策略

在實際應用中選擇LLM時，我發現以下策略特別有效：

分層模型方法

不同任務使用不同規模的模型，形成一個模型層次結構：

  1. 第一層：輕量級模型用於簡單、高頻任務（如初步分類別、實體識別）
  2. 第二層：中型模型處理中等複雜度的任務（如摘要、基本問答）
  3. 第三層：大型模型用於複雜任務或需要深度推理的情況

這種方法可以最佳化成本和效能，確保每項任務都使用最適合的模型。

持續評估與更新

LLM領域發展迅速，新模型不斷出現。建立一個持續評估和更新策略至關重要：

  1. 定期基準測試：定期對當前使用的模型和新發布的模型進行基準測試
  2. A/B測試：在實際應用中比較不同模型的效能
  3. 使用者反饋：收集和分析使用者對模型輸出的反饋
  4. 成本監控：追蹤模型使用成本，識別最佳化機會

這種持續改進的方法確保應用始終使用最適合的模型，同時控制成本和維持效能。

專用模型與通用模型的結合

根據任務性質結合使用專用模型和通用模型：

  • 通用模型：處理廣泛的任務和查詢
  • 專用模型：處理特定領域或任務（如程式碼生成、醫學診斷、法律分析）

例如，在開發一個醫療助手應用時，我發現使用通用LLM處理對話流程和基本查詢，同時使用醫療專用模型處理診斷相關任務，能夠顯著提高整體效能和準確性。

在實際開發中，模型選擇不是一次性決策，而是一個持續最佳化的過程。隨著應用的發展和使用者需求的變化，模型選擇策略也應相應調整。

LLM應用開發的未來趨勢

隨著LLM技術的快速發展，我觀察到幾個值得關注的趨勢：

模型蒸餾與效率最佳化

大型模型的知識被「蒸餾」到更小、更高效的模型中，使其在保持相當效能的同時大幅降低計算需求。這將使LLM在更多裝置和環境中變得實用。

多模態模型的崛起

整合文字、影像、音訊和影片的多模態模型將改變我們構建

為應用選擇合適的大模型語言：2024年市場分析

隨著人工智慧技術的快速發展，大模型語言(LLM)已成為許多應用的核心元件。在2024年的AI生態系統中，模型種類別繁多，每種都有其獨特的特性、優勢和侷限性。作為開發者或企業決策者，選擇適合特定應用的LLM變得至關重要。這篇技術將探討目前市場上最具影響力的LLM，分析它們的架構特點、效能表現，並提供實用的選型建議。

專有模型與開放原始碼模型的抉擇

在開始評估具體模型前，我們需要先了解市場上LLM的兩大類別：專有模型和開放原始碼模型。這兩類別模型在使用許可權、效能和應用場景上有著顯著差異。

專有模型的優勢與限制

專有模型由私人企業開發並擁有，它們通常不公開原始碼，使用時需支付費用。從技術角度看，專有模型提供了幾個關鍵優勢：

  1. 更完善的支援與維護 - 由於有公司持續投入資源，這些模型通常有更穩定的更新週期和技術支援
  2. 安全性與對齊度更高 - 商業公司通常會投入大量資源確保模型輸出安全與符合道德標準
  3. 泛化能力更強 - 得益於更龐大的訓練資料集和更複雜的模型架構，專有模型往往在處理多樣化任務時表現更佳

然而，專有模型也存在明顯的侷限性。最主要的問題是它們是「黑盒子」，開發者無法檢視或修改原始碼，這限制了模型的可定製性和透明度。此外，使用成本較高也是一個不可忽視的因素，特別是對於初創公司和小型開發團隊。

在評估專有模型時，我發現它們在需要高精確度和強大泛化能力的企業級應用中表現最佳，尤其是當應用需要處理敏感訊息與需要可靠的技術支援時。

接下來，讓我們深入分析當前市場上最受歡迎的幾個專有LLM，探討它們的技術特性和實際表現。

GPT-4：OpenAI的旗艦模型解析

GPT-4於2023年3月發布，與其後續升級版本GPT-4 Turbo一起，代表了OpenAI在大模型語言領域的最新成就。在撰寫這篇文章時，GPT-4仍是市場上效能最強的模型之一，而據OpenAI的CEO Sam Altman透露，該公司已經在開發GPT-5。

解析GPT-4的架構設計

GPT-4屬於生成式預訓練變換器(Generative Pretrained Transformer)模型家族，採用瞭解碼器(decoder)架構。這種架構的特點是僅包含變換器的解碼器部分，而沒有編碼器元件。

從技術角度分析，解碼器架構包含了變換器的核心元素：位置嵌入(Positional Embeddings)、多頭注意力機制(Multi-Head Attention)和前饋神經網路層(Feed Forward layers)。與編碼器-解碼器架構不同，解碼器架構沒有專門的編碼器來總結輸入訊息，而是將訊息隱式地編碼在解碼器的隱藏狀態中，並在生成過程中的每一步進行更新。

在實際應用中，我發現這種架構特別適合文字生成任務，因為它能夠根據先前生成的內容持續預測下一個詞元，從而產生連貫與上下文相關的文字。

GPT-4的訓練創新：RLHF的應用

GPT-4的訓練過程涉及兩個關鍵階段：首先是在公開和OpenAI授權的資料集上進行預訓練（雖然OpenAI並未披露確切的訓練集組成）；其次，為了使模型更好地與使用者意圖對齊，訓練過程還包括了人類反饋的強化學習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)。

RLHF是一種利用人類反饋作為評估指標，並用這些反饋進一步最佳化模型的技術。實施RLHF通常包括兩個主要步驟：

  1. 根據人類偏好訓練獎勵模型 - 收集人類對模型不同輸出的偏好評價，訓練一個能夠預測人類偏好的獎勵模型
  2. 根據獎勵模型最佳化LLM - 使用強化學習技術，讓LLM學習最大化獎勵模型給出的分數

RLHF如何改變模型行為

以ChatGPT為例，該模型整合了多種訓練方法，包括無監督預訓練、監督微調、指令調整和RLHF。RLHF環節涉及訓練模型預測人類偏好，具體做法是讓人類訓練師審查模型的回應並提供評分或修正，引導模型生成更有幫助、更準確與更符合期望的回應。

從技術實作角度看，如果語言模型最初產生的輸出不夠有幫助或準確，人類訓練師可以提供反饋，指出更理想的輸出。然後模型使用這些反饋調整其引數，提高未來回應的品質。這一過程不斷迭代，模型從一系列人類判斷中學習，以更好地符合人類認為有幫助或適當的標準。

在設計使用RLHF訓練的系統時，我發現關鍵挑戰在於確保反饋的多樣性和代表性，避免模型只學習到特定群體的偏好。

GPT-4的效能評估與基準測試

GPT-4在常識推理和分析能力方面表現出色。它在多項基準測試中都取得了領先成績，包括我們之前提到的大規模多工語言理解(MMLU)測試。在MMLU測試中，GPT-4不僅在英語上超越了之前的模型，在其他語言上也表現優異。

值得注意的是，GPT-4是一個多模態模型，能夠接受影像和文字輸入。上圖中顯示了兩個版本的GPT-4：vision(視覺)和no vision(無視覺)，以及用於基準比較的GPT-3.5。

GPT-4的幻覺問題改進

GPT-4相較於前代模型(GPT-3.5和GPT-3)的另一個重大改進是顯著減少了幻覺風險。

幻覺(Hallucination)是指LLM生成看似合理或連貫但實際上不正確、無意義或不真實的文字的現象。例如，LLM可能會產生與來源或常識相矛盾的事實、不存在的名稱或沒有意義的句子。

從技術角度分析，幻覺產生的原因在於LLM本質上是統計模型，它們從海量文字資料中學習並根據學到的模式和機率生成輸出。這些模式和機率可能無法反映真相或現實，因為資料可能不完整、有雜訊或存在偏見。此外，LLM的上下文理解和記憶能力有限，它們一次只能處理一定數量的詞元並將其抽象為潛在表示，因此可能生成不受任何資料或邏輯支援但從提示中看最有可能或相關的文字。

在實際應用中，我發現處理幻覺問題的有效策略包括：使用更多的事實檢查機制、增加模型的上下文視窗大小，以及實施更嚴格的輸出過濾。

雖然GPT-4仍不能100%可靠，但它在TruthfulQA基準測試（測試模型區分事實與錯誤陳述的能力）上取得了顯著進步。

GPT-4的安全性與對齊度

OpenAI在GPT-4的開發過程中特別注重安全性和對齊度，從一開始就組建了一個由50多名工作者組成的團隊，涵蓋AI對齊風險、隱私和網路安全等領域，目標是理解這種強大模型的風險範圍並如何預防它們。

對齊度(Alignment)是指LLM行為符合人類使用者期望的程度。例如，如果LLM生成準確、相關、連貫和尊重的文字，則可能是對齊的。如果它生成虛假、誤導、有害或冒犯的文字，則可能是未對齊的。

在評估企業級AI解決方案時，我發現對齊度越來越成為關鍵考量因素，尤其是在涉及客戶互動和敏感訊息處理的應用場景中。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。