如何选择您的AI模型

我的学生经常问我如何为他们的用例选择合适的模型。随着模型数量的爆炸式增长，这是一个很好的问题。在这里，我将尝试解释一些您可以采取的步骤来选择合适的模型。

1. 理解您的用例。

在深入了解AI模型世界之前，明确定义您项目的用例至关重要。请考虑以下方面：

• 这篇博客文章主要关注使用大型语言模型（LLM）的自然语言处理。
• 识别最重要的关键绩效指标（KPI）。考虑准确性、精确度和速度。如果速度很重要，请不要使用推理模型（因为它们需要更长的时间）。

2. 查看排行榜

排行榜在根据标准化基准比较AI模型方面非常有用。EuroEval 和 lmsys.org 等网站提供了有价值的见解

• EuroEval：专门为包括荷兰语在内的欧洲语言提供基准测试。如果您的应用程序是特定于语言的，这会特别有用。
• LMSYS：还设有一个“竞技场”，模型根据人类评估和算法进行评分，类似于国际象棋或网球等运动中的排名系统。

3. 隐私、伦理和地缘政治

• 隐私：确保模型符合 GDPR 等隐私法规。

• 伦理：考虑使用特定模型的伦理影响。它是否符合您的价值观和您用户的价值观？

• 地缘政治：根据您的用例和/或客户的需求，您可能选择欧洲模型而不是中国模型。

4. 资源：大小、能源和成本

AI模型在资源需求方面差异很大

• 大小：更大的模型可能提供更好的性能，但需要更多的计算资源。
• 能源消耗：考虑运行大型模型对环境的影响。如果可持续性是优先考虑的，请选择节能模型。
• 成本：模型有多昂贵？是按百万个标记付费还是固定费用？许多模型是免费的。您是使用API还是租用GPU空间？您可以在您的设备上本地运行模型吗，比如使用Ollama这样的工具？

5. 测试与验证

无论一个模型看起来多么有前景，用您的特定用例和数据集进行测试至关重要

• 自定义测试：在您的数据集上运行模型，以查看它在您的特定环境中表现如何。
• 可维护性：将您的应用程序设计成灵活的，允许将来轻松更换模型。这确保您可以根据需要升级或更改模型，而无需进行重大修改。

6. 保持领先

人工智能领域发展迅速，新模型通常优于旧模型

结论

正如我们所见，您有许多选择。是的，OpenAI 可能是默认选项，但他们的模型之外还有更多选择。祝您旅途愉快，编码愉快！

本文由AI协助撰写。