大模型語言：解碼器架構的技術實作與應用

為了更好地理解GPT-4等解碼器架構模型的工作原理，讓我們看一個簡化的Python實作範例，展示解碼器架構的核心元件：

import torch
import torch.nn as nn
import math

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        
        # 建立位置編碼矩陣
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        
        # 應用正弦和餘弦函式
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0)
        
        # 註冊為非引數緩衝區
        self.register_buffer('pe', pe)
        
    def forward(self, x):
        # 將位置編碼增加到輸入嵌入
        return x + self.pe[:, :x.size(1)]

class DecoderOnlyTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward):
        super(DecoderOnlyTransformer, self).__init__()
        
        # 詞嵌入層
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.positional_encoding = PositionalEncoding(d_model)
        
        # 解碼器層
        decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(
            d_model=d_model,
            nhead=nhead,
            dim_feedforward=dim_feedforward,
            batch_first=True
        )
        self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers)
        
        # 輸出層
        self.output_layer = nn.Linear(d_model, vocab_size)
        
        self.d_model = d_model
        
    def forward(self, x, mask=None):
        # 嵌入和位置編碼
        x = self.embedding(x) * math.sqrt(self.d_model)
        x = self.positional_encoding(x)
        
        # 建立注意力掩碼以確保自迴歸性質
        if mask is None:
            mask = nn.Transformer.generate_square_subsequent_mask(x.size(1)).to(x.device)
        
        # 透過解碼器
        output = self.decoder(x, x, tgt_mask=mask)
        
        # 產生詞彙分佈
        return self.output_layer(output)

這

主流大模型語言的技術特性與應用價值

近年來，大模型語言(LLMs)在人工智慧領域取得了突破性發展，為各種應用帶來新的可能性。在眾多模型中，GPT-4、Gemini 1.5和Claude 2代表了目前技術的最高水平，各自具備獨特的技術特性與應用優勢。透過深入瞭解這三款頂尖模型的架構、能力和使用方式，開發者能夠更明智地為自己的應用選擇最適合的技術方案。

GPT-4的風險緩解與進步

GPT-4作為OpenAI的旗艦模型，在訓練過程中融入了大量的風險評估資料，這使其相較於前身GPT-3.5在安全性方面有顯著提升。玄貓觀察到，OpenAI在模型開發過程中特別注重潛在風險的識別與緩解，這種方法有效減少了模型產生有害或不當內容的可能性。

在實際應用中，這種風險緩解機制使GPT-4在處理敏感話題或複雜查詢時表現得更加謹慎和平衡，為企業級應用提供了更高的可靠性保障。

Gemini 1.5：Google的多模態工作者混合模型

Google於2023年12月發布的Gemini 1.5代表了多模態AI領域的重要突破。作為一名長期關注AI架構演進的技術工作者，玄貓認為Gemini 1.5最引人注目的特點在於其根據工作者混合(Mixture-of-Experts, MoE)的變形器架構，這使其在處理多種模態資料時展現出優異的效能。

MoE架構的技術原理與優勢

在變形器架構的背景下，MoE指的是一種整合多個專門子模型（即"工作者"）的設計。每個工作者都是針對特定型別的資料或任務最佳化的神經網路。當系統接收輸入時，MoE透過一個閘道機制或路由器來決定哪個工作者最適合處理該輸入，實作資源的動態分配。

# MoE架構的簡化範例
class MixtureOfExperts(nn.Module):
    def __init__(self, num_experts, input_size, output_size):
        super().__init__()
        # 建立多個工作者網路
        self.experts = nn.ModuleList([
            nn.Linear(input_size, output_size) 
            for _ in range(num_experts)
        ])
        # 閘道網路決定使用哪個工作者
        self.gate = nn.Linear(input_size, num_experts)
        
    def forward(self, x):
        # 計算閘道權重
        gate_outputs = F.softmax(self.gate(x), dim=-1)
        
        # 取得每個工作者的輸出
        expert_outputs = torch.stack([expert(x) for expert in self.experts])
        
        # 根據閘道權重加權組合工作者輸出
        final_output = torch.sum(gate_outputs.unsqueeze(-1) * expert_outputs, dim=0)
        return final_output

這段程式碼展示了MoE架構的基本實作方式。系統建立多個工作者網路（這裡簡化為線性層），以及一個閘道網路。當輸入資料進入時，閘道網路會計算每個工作者的權重，決定哪些工作者應該處理這個輸入。最終輸出是各工作者輸出的加權組合。這種設計允許模型在不同輸入上動態呼叫不同的工作者，大幅提高處理效率和專業性。

這種架構的關鍵優勢在於：

計算效率提升：雖然整體模型規模可能很大，但每次推理只啟用部分工作者，降低了實際計算成本
專業化處理：不同工作者可以專注於特定型別的輸入或任務，提高整體效能
可擴充套件性增強：模型大小可以顯著增加而不會導致推理成本的等比例增長

Gemini的版本與佈署選項

Gemini系列提供了不同規模的版本，包括Ultra、Pro和Nano，以滿足從資料中心到移動裝置的各種計算需求：

Gemini Ultra：最大規模版本，提供最高效能，但需要強大的計算資源支援
Gemini Pro：平衡效能與資源需求的中間版本，適合大多數應用場景
Gemini Nano：針對移動裝置最佳化的輕量版，可直接在高階Android裝置上執行

開發者可以透過Google提供的API存取不同版本的Gemini，將其功能整合到應用中。

Gemini 1.5的效能突破

根據Google發布的測試報告，Gemini 1.5在文字、視覺和音訊任務方面顯著超越了其前身Gemini 1.0。尤其值得注意的是，Gemini 1.5 Pro在多項基準測試中甚至超過了規模更大的Gemini 1.0 Ultra，這表明架構最佳化比簡單增加引數量更為重要。

在數學、科學、推理、程式設計和多語言處理等領域，Gemini 1.5同樣展現出卓越的能力。這種全面的效能提升使其成為一個真正的通用AI系統，能夠處理各種複雜任務。

Gemini的使用方式

目前，開發者和使用者可以透過多種方式存取Gemini：

Gemini Pro：可在gemini.google.com網站免費試用
Gemini Ultra：透過月費訂閱方式使用
Gemini Nano：透過Google AI Edge SDK for Android在支援的Android裝置上執行（截至2024年4月仍處於早期存取預覽階段）
API存取：開發者可透過Google AI Studio的REST API使用Gemini Pro和Ultra

Claude 2：以安全對齊為核心的創新模型

Claude 2是由前OpenAI研究人員建立的Anthropic公司開發的大模型語言，於2023年7月發布。作為一個專注於AI安全和對齊的研究團隊，Anthropic在Claude 2中引入了獨特的憲法AI(Constitutional AI, CAI)技術，這是該模型最顯著的特色之一。

憲法AI：實作安全對齊的創新方法

CAI是Anthropic在2022年12月發布的論文《Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback》中提出的技術。在研究多種對齊技術後，玄貓發現CAI提供了一種全新的模型安全控制方法，不同於傳統的人類反饋機制。

CAI的核心目標是建立一個有用、誠實與無害的AI系統，能夠：

防止產生有毒或歧視性輸出
拒絕協助使用者進行非法或不道德活動
提供符合人類價值觀和意圖的回應

為實作這些目標，CAI使用一系列原則指導模型的行為和輸出，這些原則來源廣泛，包括：

聯合國人權宣言
信任和安全最佳實踐
其他AI研究實驗室提出的原則
非西方視角
實證研究結果

CAI的訓練過程

CAI在模型訓練過程中使用這些原則進行兩階段訓練：

# 憲法AI訓練流程的概念性範例
def constitutional_ai_training(model, principles, training_data):
    # 第一階段：自我批評與修正
    for example in training_data:
        initial_response = model.generate_response(example.prompt)
        critique = model.critique_response(initial_response, principles)
        revised_response = model.revise_response(initial_response, critique)
        model.learn_from_revision(initial_response, revised_response)
    
    # 第二階段：根據原則的強化學習
    for example in training_data:
        response_a = model.generate_response(example.prompt)
        response_b = model.generate_response(example.prompt)
        
        # 使用根據原則的AI反饋而非人類反饋
        feedback_a = model.evaluate_harmlessness(response_a, principles)
        feedback_b = model.evaluate_harmlessness(response_b, principles)
        
        # 強化更符合原則的回應
        if feedback_a > feedback_b:
            model.reinforce(response_a)
        else:
            model.reinforce(response_b)
    
    return model

這段程式碼展示了CAI訓練的兩個關鍵階段。在第一階段，模型學習如何使用預設原則對自己的回應進行批評和修正。模型會生成初始回應，然後根據原則對這個回應進行評估，提出批評並生成修正版本，最後從這個過程中學習。

第二階段使用根據原則的強化學習。模型為同一提示生成兩個不同回應，然後使用根據原則的AI反饋（而非人類反饋）評估哪個回應更"無害"，並強化更符合原則的回應。這種方法使模型能夠持續改進其符合預設安全原則的能力。

這種訓練方式的獨特之處在於它不依賴人類反饋資料，而是使用根據原則的AI生成反饋，從而實作更一致、可擴充套件的安全對齊。

Claude 2的超長上下文能力

除了安全對齊特性外，Claude 2還具備高達100,000個標記的上下文長度，這是其另一個顯著優勢。這意味著使用者可以輸入更長的提示，例如整頁技術檔案甚至一本章，而無需進行嵌入處理。同時，模型還能生成比其他LLM更長的輸出。

在實際應用中，這種超長上下文能力使Claude 2特別適合需要處理大量文字的任務，如檔案分析、長篇內容生成和複雜問題解答。

Claude 2的程式碼能力

值得注意的是，Claude 2在處理程式碼方面也表現出色，在HumanEval基準測試中取得了71.2%的成績。HumanEval是一個評估LLM程式碼生成能力的基準測試，包含164個人工編寫的Python程式設計問題，涵蓋資料結構、演算法、邏輯、數學和字元串處理等多個主題。

這一成績表明Claude 2在理解程式設計概念和生成功能正確、語法有效的程式碼方面具備強大能力，使其成為開發者的有力工具。

三大模型的比較分析

透過對GPT-4、Gemini 1.5和Claude 2的深入研究，玄貓總結了這三款頂級LLM的主要差異：

開發機構與發布時間

GPT-4：由OpenAI開發，首次發布於2023年3月
Gemini 1.5：由Google開發，首次發布於2023年12月
Claude 2：由Anthropic開發，首次發布於2023年7月

架構特點

GPT-4：根據Transformer的僅解碼器架構，引數量未官方公佈
Gemini 1.5：根據Transformer的混合工作者(MoE)架構，提供不同規模版本
Claude 2：根據Transformer架構，結合憲法AI技術，引數量未官方公佈

版本與變體

GPT-4：提供兩種上下文長度變體：GPT-4 8K標記和GPT-4 32K標記
Gemini：提供三種規模，從小到大依次為Nano、Pro和Ultra
Claude 2：引數規模未官方公佈，但上下文長度達100,000標記

使用方式

GPT-4：
- 透過OpenAI開發者平台的REST API
- 在https://platform.openai.com/playground使用OpenAI Playground
Gemini 1.5：
- 透過Google AI Studio的REST API
- 在https://gemini.google.com/使用Gemini網頁應用
Claude 2：
- 填寫表單後透過https://www.anthropic.com/claude取得REST API存取許可權
- Anthropic提供的測試版聊天體驗（截至2023年8月僅限美國和英國使用者）

開放原始碼與專有模型的差異

與這三款專有模型相比，

大模型語言評估框架與選型

在人工智慧快速發展的當下，為應用選擇合適的大模型語言(LLM)已成為許多開發團隊面臨的關鍵挑戰。每個模型都有其獨特的架構、訓練方式和效能特點，這些差異直接影響其在特定應用場景的適用性。本文將探討主流開放原始碼LLM的核心特性，並提供實用的選型框架。

LLM評估的核心基準測試

開放LLM排行榜(Open LLM Leaderboard)使用四項主要評估基準來衡量模型效能：

AI2推理挑戰(ARC)：評估模型解決小學科學問題和複雜自然語言理解任務的能力
HellaSwag：測試模型的常識推理能力
MMLU：跨領域任務評估，涵蓋數學、電腦科學和法律等多個領域
TruthfulQA：評估模型在生成答案時的真實性和可靠度

雖然這些只是眾多LLM基準測試中的一小部分，但由於其被廣泛採用，玄貓將以此作為本文的參考評估框架，幫助我們比較不同模型的優劣勢。

LLaMA-2：Meta的開放原始碼力作

模型架構與基本特性

LLaMA-2 (Large Language Model Meta AI 2) 是Meta於2023年7月18日向公眾開放的模型系列，採用完全開放原始碼免費的方式提供（其第一版僅限研究人員使用）。

從技術角度看，LLaMA-2是一個自迴歸模型，採用最佳化過的僅解碼器(decoder-only)的Transformer架構。在自迴歸模型中，模型會根據所有先前的標記來預測序列中的下一個標記。這是透過在輸入中遮蔽未來的標記實作的，使模型只能關注過去的標記。例如，如果輸入序列是「天空是藍色的」，模型會先預測「天」，然後是「空」，接著是「是」，最後是「藍色的」，使用遮罩來隱藏每個預測之後的標記。

LLaMA-2模型有三種規格：70億、130億和700億引數。所有版本都在2萬億標記上進行訓練，上下文長度為4,092個標記。

聊天版本與特殊最佳化

除了基礎模型外，所有規格都有對應的「聊天」版本，稱為LLaMA-2-chat，相比基礎模型LLaMA-2，這個版本在通用對話場景中更加多才多藝。

在LLM領域，基礎模型和「聊天」或助手模型的區別主要在於它們的訓練方式和預期用途：

基礎模型：這類別模型在大量文字資料上訓練，通常來源於網際網路，其主要功能是預測給定上下文中的下一個詞，使它們擅長理解和生成語言。但它們可能並不總是精確或專注於特定指令。
助手模型：這些模型以基礎LLM為起點，但透過包含指令和模型嘗試遵循這些指令的輸入-輸出對進行進一步微調。它們通常採用根據人類反饋的強化學習(RLHF)來最佳化模型，使其更有幫助、誠實和無害。

LLaMA-2-chat的開發涉及兩個主要的微調步驟：

監督式微調：這一步驟涉及在公開可用的指令資料集和超過100萬人工註解上微調模型，使其在對話使用案例中更有幫助與更安全。微調過程使用精選的提示列表來引導模型輸出，並使用鼓勵多樣性和相關性的損失函式。
根據人類反饋的強化學習(RLHF)：這是一種旨在使用人類反饋作為LLM生成輸出的評估指標，然後使用該反饋進一步最佳化模型的技術。

模型取得與資源

要取得LLaMA-2模型，需要在Meta的網站上提交請求。一旦提交，你將收到一封包含GitHub儲存函式庫的電子郵件，你可以在那裡下載以下資源：

模型程式碼
模型權重
使用者
負責任使用
許可證
可接受使用政策
模型卡片

Falcon LLM：輕量級高效模型的代表

輕量化趨勢與設計理念

Falcon LLM代表了LLM的一個新趨勢：構建更輕量的模型（引數更少）並更專注於訓練資料集的品質。事實上，像GPT-4這樣擁有萬億引數的複雜模型在訓練和推理階段都極為龐大，這意味著需要高昂的計算能力（GPU和TPU支援）和漫長的訓練時間。

在開發Falcon模型時，玄貓注意到一個關鍵趨勢：引數量並不是決定性因素，資料品質同樣重要。這啟發了我對模型架構設計的思考，特別是在資源有限的環境中。

技術特點與效能表現

Falcon LLM是由阿布達比技術創新研究所(TII)於2023年5月推出的開放原始碼模型。它是一個自迴歸、僅解碼器的Transformer，在1萬億標記上訓練，擁有400億引數（雖然它也有一個較輕的70億引數版本）。與LLaMA類別似，Falcon LLM也有一個經過微調的變體，稱為「Instruct」，專為遵循使用者指令而設計。

指令模型專門用於短形式指令遵循。指令遵循是一項任務，模型必須執行自然語言命令或查詢，例如「寫一首關於貓的俳句」或「告訴我巴黎的天氣」。Instruct微調模型在大量指令及其相應輸出的資料集上訓練。

根據Open LLM排行榜，自推出以來，Falcon LLM一直位於全球前列，僅次於某些版本的LLaMA。

資料品質的關鍵作用

那麼，一個「僅有」400億引數的模型怎能表現如此出色？答案在於資料的品質。Falcon使用專門工具開發，並結合了獨特的資料管道，能夠從網路資料中提取有價值的內容。該管道透過採用廣泛的過濾和去重技術來提取高品質內容。由此產生的資料集，稱為RefinedWeb，已由TII以Apache-2.0許可證發布。

透過將卓越的資料品質與這些最佳化結合，Falcon在使用約GPT-3 75%和PaLM-62B 80%的訓練計算預算的同時，實作了卓越的效能。

Mistral：創新架構的新星

團隊背景與發展歷程

Mistral是由Mistral AI開發的第三個也是最後一個開放原始碼模型系列。Mistral AI成立於2023年4月，由一組曾在Meta Platforms和Google DeepMind工作的AI科學家組成。這家總公司位於法國的公司透過籌集大量資金並釋放開放原始碼LLM，迅速為自己贏得了聲譽，強調了AI開發中透明度和可及性的重要性。

技術創新與模型架構

Mistral模型，特別是Mistral-7B-v0.1，是一個僅解碼器的Transformer，擁有73億引數，專為生成文字任務而設計。它以創新的架構選擇而聞名，如分組查詢注意力(GQA)和滑動視窗注意力(SWA)，這些創新使其在基準測試中超越了其他模型。

GQA和SWA是旨在提高LLM效率和效能的機制：

分組查詢注意力(GQA)：這是一種技術，與標準的完全注意力機制相比，允許更快的推理時間。它透過將注意力機制的查詢頭分成組，每組分享一個鍵頭和值頭來實作這一點。
滑動視窗注意力(SWA)：用於高效處理較長的文字序列。它將模型的注意力延伸到固定視窗大小之外，允許每一層參考前一層的一系列位置。這意味著一層中某個位置的隱藏狀態可以關注前一層中特定範圍內的隱藏狀態，從而使模型能夠存取更遠距離的標記。

相較於其他模型的優勢

當玄貓評估Mistral模型時，最令我印象深刻的是其在處理長文字和高效推理方面的能力。這些特性使其在資源受限的環境中特別有價值，例如邊緣裝置或需要實時回應的應用。

以下是Mistral相較於其他開放原始碼模型的主要優勢：

在相同引數規模下效能優越（特別是在長文字理解方面）
推理效率高，適合佈署在計算資源有限的環境
創新的注意力機制，提高了模型處理長序列的能力
開放原始碼許可靈活，適合商業應用

模型選型實用框架

應用需求評估

在選擇LLM時，首先需要明確應用的具體需求：

任務型別：是需要通用對話、專業領域問答、內容生成還是其他特定任務？
佈署環境：可用的計算資源如何？是雲端佈署還是邊緣裝置？
效能要求：對回應時間、準確性和上下文理解的要求有多高？
資源限制：預算和計算資源的約束是什麼？
專業領域：應用是否需要特定領域的專業知識？

模型對比與選擇策略

根據上述評估，以下是選擇適合模型的策略框架：

def select_llm_model(task_type, compute_resources, response_time_req, domain_specificity):
    """
    根據應用需求選擇最適合的LLM模型
    
    引數:
    task_type (str): 'conversation', 'content_generation', 'qa', 'reasoning'
    compute_resources (str): 'high', 'medium', 'low'
    response_time_req (str): 'real_time', 'batch'
    domain_specificity (str): 'general', 'specific'
    
    回傳:
    str: 推薦的模型名稱
    """
    
    # 通用對話任務
    if task_type == 'conversation':
        if compute_resources == 'high':
            return "LLaMA-2-70B-chat"
        elif compute_resources == 'medium':
            return "LLaMA-2-13B-chat"
        else:
            return "Mistral-7B-Instruct"
    
    # 內容生成任務
    elif task_type == 'content_generation':
        if domain_specificity == 'specific':
            return "領域微調的Falcon-40B"
        else:
            if compute_resources != 'low':
                return "LLaMA-2-70B"
            else:
                return "Falcon-7B"
    
    # 問答任務
    elif task_type == 'qa':
        if response_time_req == 'real_time':
            return "Mistral-7B-Instruct" if compute_resources == 'low' else "LLaMA-2-13B-chat"
        else:
            return "Falcon-40B-Instruct"
    
    # 推理任務
    elif task_type == 'reasoning':
        if compute_resources == 'high':
            return "LLaMA-2-70B"
        else:
            return "Mistral-7B"
    
    return "需要更多訊息來做出推薦"

這個函式設計為一個模型選擇輔助工具，它根據四個關鍵引數來推薦最適合的LLM：

task_type定義了應用的主要用途，例如對話、內容生成等
compute_resources反映了可用的計算資源限制
response_time_req指定了是否需要實時回應
domain_specificity表明應用是需要通用知識還是特定領域

探索現代大模型語言生態系統

近年來，大模型語言（LLM）的發展如火如荼，各家科技公司和研究機構不斷推出更強大、更專業的模型。在這個競爭激烈的領域中，選擇適合自己應用的模型變得越來越複雜。本文將探討Mistral、LLaMA和Falcon等主流開放原始碼模型的特點與差異，並提供選擇合適模型的決策框架。

Mistral：新銳開放原始碼模型的崛起

Mistral是由Mistral AI於2023年9月發布的開放原始碼大模型語言，以其卓越的效能和效率迅速在市場上嶄露頭角。目前，Mistral提供了通用能力的微調變體——Mistral-7B-instruct，截至2024年4月，它在MT-Bench評估框架（一種使用LLM作為評判的評估方法）上的表現超越了所有其他同等規模的70億引數LLM。

與許多開放原始碼模型一樣，開發者可以透過Hugging Face Hub下載和使用Mistral。值得注意的是，Mistral AI與微軟在2024年2月達成了多年合作夥伴關係，以加速AI創新。這項合作將利用微軟的Azure AI超級運算基礎設施，支援Mistral AI的LLM開發和佈署。Mistral AI的模型，包括其進階模型Mistral Large，將透過Azure AI Studio和Azure Machine Learning模型目錄提供給客戶使用。

在實際應用中，玄貓發現Mistral模型在處理複雜指令和多語言任務時表現出色，特別是在理解上下文和生成連貫回應方面。其7B引數規模在效能和資源消耗之間取得了良好平衡，使其成為資源受限環境中的理想選擇。

LLaMA：Meta的開放原始碼野心

Meta（前Facebook）在2023年7月發布了LLaMA，這是一個具有多種規模的開放原始碼語言模型家族。LLaMA提供三種主要尺寸：7B、13B和70B引數，以及經過微調的聊天版本。LLaMA採用自迴歸轉換器架構，僅包含解碼器部分。

與Mistral不同，LLaMA使用自定義商業許可證，需要透過Meta的官方網站提交請求表單才能取得使用許可權。由於其強大的效能和開放原始碼特性，LLaMA已經成為學術研究和商業應用中的熱門選擇。

實際使用過程中，玄貓觀察到LLaMA模型在處理知識密集型任務和長文字生成方面表現出色。特別是70B引數的版本，在複雜推理和知識檢索任務上接近一些專有模型的表現，但需要更多的計算資源。

Falcon：中東的AI先鋒

Falcon LLM由技術創新研究院（TII）開發，於2023年5月首次發布。與LLaMA類別似，Falcon也採用自迴歸轉換器架構，提供7B和40B兩種引數規模，以及經過指令微調的版本。

Falcon的一個顯著優勢是其採用Apache 2.0許可證，允許商業使用，這使得它在實際應用佈署中更具靈活性。開發者可以直接從Hugging Face Hub下載或使用其推理API/端點。

在評估Falcon時，玄貓發現其40B模型在生成高品質、連貫的文字方面表現優異，特別是在處理阿拉伯語等非英語內容時具有獨特優勢。然而，與其他模型相比，Falcon在某些特定任務的指令遵循方面可能需要更精確的提示工程。

主要開放原始碼LLM比較

下表總結了LLaMA、Falcon和Mistral三種模型的主要差異：

特性	LLaMA	Falcon LLM	Mistral
開發機構	Meta	技術創新研究院 (TII)	Mistral AI
首次發布	2023年7月	2023年5月	2023年9月
架構	自迴歸轉換器，僅解碼器	自迴歸轉換器，僅解碼器	轉換器，僅解碼器
規模與變體	三種規模：7B、13B和70B，以及微調版本(chat)	兩種規模：7B和40B，以及微調版本(instruct)	7B規模及其微調版本(instruct)
許可證	自定義商業許可證	商業Apache 2.0許可證	商業Apache 2.0許可證
使用方式	需提交申請表並下載GitHub倉函式庫，也可在Hugging Face Hub使用	下載或使用Hugging Face Hub推理API/端點	下載或使用Hugging Face Hub推理API/端點或Azure AI Studio

超越語言：多模態基礎模型

雖然本文主要關注語言模型，但在AI驅動的應用程式中，值得一提的是還有其他能處理不同於文字資料的基礎模型，這些模型可以被嵌入和協同工作。

當代多模態模型概覽

現今市場上有許多大型基礎模型（LFM）處理非文字資料：

Whisper：語音識別與翻譯

Whisper是由OpenAI開發的通用語音識別模型，能夠轉錄和翻譯多種語言的語音。它根據大量多樣化的音訊資料集訓練，是一個多工模型，能執行多語言語音識別、語音翻譯、口語言識別和語音活動檢測。

在實際應用中，Whisper的準確度和穩定性令人印象深刻。當玄貓將其用於會議記錄和多語言內容處理時，發現即使在嘈雜環境中，其轉錄品質也遠超傳統語音識別系統。

Midjourney：藝術創作引擎

Midjourney由同名獨立研究實驗室開發，根據序列到序列的轉換器模型，接受文字提示並輸出四張比對提示的影像。Midjourney專為藝術家和創意專業人士設計，可用於藝術概念的快速原型設計、靈感取得或實驗。

在創意專案中使用Midjourney時，玄貓發現其生成的影像具有獨特的藝術風格和驚人的細節，特別適合概念藝術和視覺設計的早期階段。

DALL-E：文字到影像的先驅

與Midjourney類別似，OpenAI開發的DALL-E能從自然語言描述生成影像，使用經過文字-影像對資料集訓練的120億引數GPT-3版本。

DALL-E的優勢在於其對細節描述的精確理解。在建立技術插圖和概念視覺化時，玄貓發現DALL-E能準確捕捉複雜的技術規格和空間關係，這在技術檔案和教學材料製作中非常有價值。

多模態模型協作的力量

多模態模型的真正威力在於它們的協同工作能力。想像一個場景：撰寫關於年輕廚師訪談的評論並發布到Instagram。這個過程可能涉及以下模型協作：

Whisper將訪談音訊轉換為文字記錄
如Falcon-7B-instruct的LLM配合網頁外掛，提取年輕廚師的名字並在網上搜尋其傳記
另一個LLM如LLaMA處理文字記錄，生成Instagram風格的評論，並建立提示來指導下一個模型生成圖片
DALL-E根據LLM生成的提示建立配圖

最後，透過Instagram外掛，整個評論包括插圖都能發布到個人檔案上。

GPT-4：多模態模型的未來

值得注意的是，有些新興的大型基礎模型本身就是多模態的，意味著它們能用單一架構處理多種資料格式。GPT-4就是一個典型例子。

早期的GPT-4視覺實驗展示了它理解影像中有趣元素的能力。例如，它能詳細解釋圖表，並解決複雜的數學問題同時提供相應的解題思路。GPT-4只是大型多模態模型（LMM）的一個例子，代表了未來幾年可能出現的技術趨勢。

在實際測試中，玄貓發現GPT-4的多模態能力極大地擴充套件了AI應用的可能性。例如，在分析技術圖表和診斷程式碼錯誤時，能夠同時處理視覺訊息和文字內容的能力帶來了顯著的效率提升。

選擇適合應用的LLM決策框架

在瞭解了市場上的主要LLM後，關鍵問題是：我應該在應用中使用哪一個？事實上，這個問題沒有一個直接的答案。

選擇模型的關鍵考量因素

選擇LLM時需要考慮多種因素，這些因素在專有和開放原始碼LLM兩種情境中各有不同。以下是一些值得考慮的因素和權衡：

規模與效能

我們看到更複雜的模型（即具有較多引數的模型）往往表現更好，特別是在引數化知識和泛化能力方面。然而，模型越大，處理輸入和生成輸出所需的計算和記憶體就越多，這可能導致更高的延遲和成本。

在實驗中，玄貓發現70B級別的模型確實在複雜任務上表現優異，但在許多實際應用場景中，經過良好微調的7B模型往往能提供足夠好的結果，同時大幅降低資源需求。例如，對於客服自動回覆系統，經過領域資料微調的Mistral-7B-instruct模型能夠提供接近GPT-3.5的使用者經驗，但佈署成本僅為其一小部分。

成本與託管策略

在應用中整合LLM時，需要考慮兩類別成本：

模型消費成本：這是指支付使用模型的費用。專有模型如GPT-4或Claude 2需要收費，通常與處理的令牌數量成正比。而開放原始碼模型如LLaMA或Falcon則可免費使用。
模型託管成本：這與託管策略有關。專有模型通常託管在私有或公共超大規模計算環境中，可透過REST API使用，無需擔心底層基礎設施（例如，GPT-4託管在微軟Azure雲中的超級電腦上）。對於開放原始碼模型，由於可以本地下載，通常需要提供自己的基礎設施。當然，模型越大，所需的計算能力就越強。

值得注意的是，對於開放原始碼模型，另一個選擇是使用Hugging Face推理API。免費版本允許在Hugging Face託管的分享基礎設施上以有限速率測試和評估所有可用的LLM。對於生產使用案例，Hugging Face還提供推理端點，使你可以在專用與完全代管的基礎設施上輕鬆佈署LLM，並可設定區域、計算能力和安全級別等引數以適應你的限制。

在實際佈署中，玄貓發現混合策略通常最為有效：對於需要最先進能力的核心功能，使用API存取專有模型；而對於高頻但較簡單的任務，本地佈署經過微調的開放原始碼模型可以顯著降低營運成本。

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。