Как выбрать LLM в зависимости от задач и требований

Выбор LLM в зависимости от задач и требований

В современном мире выбор большой языковой модели (LLM) становится ключевым фактором в решении различных задач. Хотя многие пользователи знакомы в основном с такими моделями, как ChatGPT и GPT-4, на рынке присутствует множество альтернатив, способных лучше справляться с узкоспециализированными запросами. Проект VseGPT.ru предоставляет доступ к более чем 60 различным моделям, что дает возможность экспериментировать и находить оптимальные решения. Однако важно отметить, что общее количество опенсорсных нейросетей поражает воображение и превышает 33 000, что создает огромный выбор для специалистов и энтузиастов.

При выборе LLM стоит учитывать не только её параметры, такие как число токенов или стоимость, но и специфические требования проекта: от обработки больших объемов информации до качества перевода или создания художественного текста. Каждая модель имеет свои сильные и слабые стороны, и правильный выбор может значительно повысить эффективность работы и улучшить итоговые результаты.

Проприетарные и опенсорсные модели

Языковые модели можно разделить на две категории: проприетарные и опенсорсные. Проприетарные модели, такие как ChatGPT от OpenAI и Claude от Anthropic, предоставляются через API и работают на серверах соответствующих компаний. Пользователи могут получать доступ к этим моделям, но не имеют возможности запускать их самостоятельно или изменять, поскольку исходные коды и веса моделей недоступны. Это упрощает процесс использования, так как разработчики заботятся о технической стороне, однако могут встречаться ограничения по стоимости и условиям использования API.

С другой стороны, опенсорсные модели предлагают большую гибкость. Они доступны для скачивания, и любой желающий может дотюнить их под свои задачи, запустить на собственных серверах и адаптировать под специфические требования. Тем не менее, запуск опенсорсных моделей может потребовать значительных затрат на оборудование с высокими характеристиками, особенно когда речь идет о моделях с большим числом параметров. Более того, настройка и оптимизация таких моделей также может занять considerable больше времени и усилий, что делает выбор между проприетарными и опенсорсными решениями делом серьезной оценки своих ресурсов и потребностей.

Общие принципы выбора модели

При выборе языковой модели важно учитывать несколько ключевых принципов. Во-первых, принцип "больше — лучше" подразумевает, что модели с большим числом параметров, как правило, обеспечивают лучшее качество ответов, но также они и дороже в использовании. Если задачи требуют высококачественных ответов, стоит выбирать наиболее мощные модели, даже если они могут вызвать дополнительные затраты на аренду серверов для их запуска.

Следующей рекомендацией является выбор более свежих моделей. Чем позже была выпущена модель, тем больше данных и оптимизаций она использовала во время тренировки. Поздние версии могут быть дешевле, так как с ними уже разработаны определённые эффективные оптимизации. Тем не менее, стоит относиться с осторожностью к бенчмаркам, так как они могут не всегда адекватно отражать производительность модели в реальных условиях использования. Поэтому рекомендуется проводить собственные тестирования и выбирать модель, которая соответствует конкретным требованиям вашей задачи.

Рекомендации для конкретных задач

Для решения конкретных задач в области обработки естественного языка важно выбирать подходящие модели LLM, исходя из их особенностей и возможностей. Например, для общих задач стоит рассмотреть старые добрые ChatGPT и Google Gemini Pro, которые обеспечивают хороший баланс между качеством и стоимостью. Если ваш бизнес требует обработки данных внутри страны, стоит обратить внимание на локальные решения, такие как YaGPT от Яндекса или GigaChat от Сбера.

При решении программных задач рекомендованным вариантом будет использование GPT-4-Turbo, который демонстрирует высокую эффективность в написании кода. Для обработки больших объемов данных необходимы модели с большим контекстом, например, Claude 3, способная работать с 200К токенов, что значительно упрощает задачу.

В случае перевода текстов рекомендуется использовать Claude 3 Opus, который показывает отличные результаты, или более доступные модели, такие как Google Gemini Pro. Для создания художественного текста или сторителлинга подходящими будут Claude 3 Sonnet и Opus, обладающие высоким уровнем креативности. Если же требуется быстрый доступ к актуальной информации, единственным вариантом на российском рынке остается Perplexity, с моделью pplx-70b-online, которая демонстрирует хорошие результаты на русском языке.

Рекомендации для творческих задач

Для творческих задач, таких как написание художественного текста или ролевое взаимодействие, важна способность модели адекватно обрабатывать сложные и многослойные запросы. Рекомендуется обратить внимание на Claude 3 Sonnet и Opus, так как они продемонстрировали высокое качество генерации художественной прозы. Особенно стоит отметить возможность Claude 3 поддерживать контекст до 200 000 токенов, что позволяет модели лучше запоминать детали длительных диалогов и сохранять последовательность. В случае, если вы столкнетесь с ограничениями по содержанию из-за фильтров в проприетарных моделях, можно рассмотреть опенсорсные нейросети. Но, надо помнить, что большинство из них обучены на английском языке, что может повлиять на качество генерации на русском. В таком случае, оптимальным решением будет переводить входные данные на английский и получать результаты на русском. Это обеспечит лучшее качество взаимодействия и позволит создать более насыщенный и выразительный текст.

Дальнейшее развитие и прогнозы

Согласно текущим прогнозам, в ближайшее время ожидается появление новых и более мощных моделей больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-5 и LLama3. Эти разработки потенциально могут существенно изменить рынок и повлиять на выбор подходящих инструментов для решения конкретных задач. Разработка GPT-5, вероятно, станет ответом на растущую конкуренцию, которую представляет модель Opus от Anthropic, и, судя по времени, которое было потрачено на обучение и оптимизацию, она может превзойти свои предшественники. LLama3, ожидаемая в середине 2024 года, также обещает улучшения, которые позволят энтузиастам и разработчикам создавать новые адаптированные модели на ее базе. В этом контексте базовые принципы выбора моделей — более крупные и более свежие — остаются актуальными и будут важными критериями при принятии решений о том, какую нейросеть использовать для различных задач.