Возможности, преимущества и варианты использования

Большие языковые модели (LLM) широко используются для решения различных задач, таких как ответы на вопросы, обобщение информации и генерация текста. В последнее время местные LLM приобрели популярность, поскольку они позволяют пользователям запускать модели непосредственно в своих системах, обеспечивая больший контроль и конфиденциальность.

В этой статье мы рассмотрим лучшие инструменты LLM, включая их основные функции, преимущества и способы их эффективного использования в различных сценариях.

12 лучших программ LLM

Теперь давайте взглянем на 12 лучших программ LLM, изучим их особенности, способы их использования и преимущества, которые они предлагают:

1. Лангчейн

LangChain — это платформа, которая позволяет инженерам искусственного интеллекта интегрировать любой LLM с любыми данными или другим LLM. Он оптимизирует процесс создания интеллектуальных агентов, способных выполнять несколько действий и решать проблемы, осознавая контекст. Таким образом, разработчики могут использовать LangChain для разработки сложных приложений на основе искусственного интеллекта, которые интегрируют языковые модели с внешним контентом для более сложных приложений.

Ключевые особенности

Вы можете разрабатывать более сложные процедуры, подключив множество подсказок к LangChain. Это обеспечивает сложную логику и многоэтапные действия, позволяя вам установить последовательность, в которой выходные данные одной модели становятся входными данными для последующей.

Его плавная интеграция с различными базами данных, API и даже другими моделями искусственного интеллекта — одно из его наиболее примечательных качеств. Это создает несколько возможностей для разработки масштабируемых и разнообразных приложений.

С LangChain вы можете изменять настройки для каждого этапа вашего рабочего процесса. У вас есть полный контроль над обработкой текста, управлением базами данных и интеграцией нескольких технологий.

Начать

Прежде чем вы сможете начать использовать LangChain, необходимо установить пакет с помощью pip. После этого вы можете узнать, как объединить свой первый набор заданий, углубившись в документацию. Хотя учебные пособия предназначены для начинающих, некоторое знакомство с Python и API будет полезно.

Преимущества

Гибкость — главное преимущество LangChain. Поскольку LangChain позволяет эффективно создавать эти рабочие процессы, он упрощает работу над сложными системами искусственного интеллекта, которые включают в себя множество процессов, источников данных или моделей. Это фантастический инструмент для создания сервисов на основе искусственного интеллекта, требующих обработки данных на разных этапах.

2. Модели искусственного интеллекта

Модели искусственного интеллекта обычно создаются для понимания и создания письма, похожего на человеческое. От чат-ботов и алгоритмов рекомендаций до автоматизированной генерации контента — они становятся важным компонентом многих приложений. Благодаря алгоритмам машинного обучения, обученным на больших наборах данных, эти модели способны создавать текст, понимать лингвистические нюансы и даже интерпретировать сложные концепции.

Ключевые особенности

• Понимание естественного языка

Модели искусственного интеллекта превосходно справляются с задачами, требующими человеческого понимания, поскольку они могут интерпретировать и обрабатывать вводимые пользователем данные на естественном языке.

Они способны создавать творческие произведения в различных жанрах. Эти модели могут создавать любой тип контента, включая технические руководства, подписи в социальных сетях и сообщения в блогах.

Одновременная многозадачность, обобщение текста, ответы на вопросы, языковой перевод и многое другое возможны с помощью моделей искусственного интеллекта.

Начать

Обычно такая платформа, как OpenAI, предоставляет вам доступ к моделям ИИ, чтобы вы могли начать их использовать. Разработчики могут легко интегрировать удобные API этих платформ в свои приложения. Вы можете использовать предварительно обученные модели или модифицировать их для конкретных задач в зависимости от ваших потребностей.

Преимущества

Модели искусственного интеллекта приносят огромные преимущества, такие как экономия времени и средств, особенно когда дело касается создания контента. Они устраняют необходимость написания вручную, повышают производительность и обеспечивают высококачественный результат, который звучит естественно и привлекательно.

Повысьте свой опыт в области искусственного интеллекта и произведите революцию в отраслях. Зарегистрируйтесь на нашу специализацию «Прикладной генеративный искусственный интеллект», чтобы использовать возможности LLM и создавать передовые решения.

3. Согласованность

Cohere — ведущая платформа искусственного интеллекта, специализирующаяся на обработке естественного языка (NLP). Он предоставляет набор мощных инструментов и API, которые позволяют разработчикам создавать сложные приложения искусственного интеллекта. Цель Cohere — сделать искусственный интеллект доступным для предприятий любого размера, позволяя им использовать возможности языковых моделей для улучшения своих продуктов и услуг.

Ключевые особенности

Cohere предоставляет множество передовых языковых моделей, которые могут создавать тексты человеческого качества, переводить языки, обобщать контент и многое другое.

Разработчики могут легко включить API-интерфейсы Cohere в свои приложения для таких действий, как семантический поиск, генерация текста, обобщение и классификация.

Cohere предоставляет инструменты для точной настройки моделей на основе конкретных наборов данных, что позволяет разработчикам создавать индивидуально настраиваемые решения.

Начать

Вы можете начать экспериментировать с API Cohere, создав учетную запись. Чтобы помочь вам настроить встраивание или создать конкретные приложения, использующие их модели, существует ряд учебных пособий.

Преимущества

Ключевые преимущества Cohere включают простоту интеграции, масштабируемость и настраиваемость. Он идеально подходит для компаний, которым нужна высокопроизводительная и гибкая языковая модель, которую можно адаптировать к их потребностям и при этом обеспечить обработку огромных объемов данных.

4. Сокол

Falcon LLM — это семейство мощных моделей больших языков (LLM), разработанных Институтом технологических инноваций (TII) в Абу-Даби. Эти модели разработаны с учетом высокой производительности и эффективности решения широкого спектра задач обработки естественного языка (НЛП), в том числе:

Ключевые особенности

Модели Falcon разработаны таким образом, чтобы быть эффективными, что позволяет им работать на различных аппаратных платформах.

Благодаря открытому исходному коду модели Falcon доступны исследователям и разработчикам во всем мире.

Модели Falcon подходят для применения по всему миру, поскольку поддерживают большое количество языков.

Начать

Вы можете начать использовать Falcon LLM, загрузив модели с веб-сайта TII, программно взаимодействуя с ними с помощью данного API или интегрируя модели Falcon с известными платформами НЛП, такими как Hugging Face Transformers, для плавной разработки.

Преимущества

Falcon отлично подходит для предприятий и разработчиков, которые ищут экономичное решение без ущерба для производительности. Открытый исходный код обеспечивает гибкость, а скорость делает его подходящим для сред с высокими требованиями, таких как системы обслуживания клиентов.

5. Тонкая настройка базовой модели

Базовые модели, такие как GPT, BERT и T5, служат основой для многих специализированных моделей. Точная настройка базовой модели включает в себя адаптацию этих больших предварительно обученных моделей для более эффективного выполнения конкретных задач, сокращения объема необходимых обучающих данных и улучшения результатов.

Ключевые особенности

Чтобы специализировать предварительно обученную модель для новых задач, точная настройка использует ее знания и использует меньше данных. Таким образом экономятся вычислительные ресурсы и время.

Точная настройка позволяет моделям выполнять весьма специфические задачи, такие как анализ настроений, проверка юридических документов или медицинский диагноз, с повышенной точностью.

Поскольку в качестве отправной точки используется предварительно обученная модель, точная настройка более рентабельна по сравнению с обучением новой модели с нуля.

Начать

Для точной настройки базовой модели вы можете использовать такие платформы, как Hugging Face, которая предоставляет предварительно обученные модели и удобный интерфейс для их точной настройки в соответствии с вашими конкретными потребностями.

Преимущества

Точная настройка обеспечивает баланс высокой производительности с меньшими требованиями к ресурсам. Он идеально подходит для предприятий, которым нужен индивидуальный LLM для специализированной задачи, но у которых нет ресурсов для обучения модели с нуля.

6. Стог сена

Haystack — это платформа с открытым исходным кодом, которая помогает легко создавать системы ответов на вопросы. Он обеспечивает гибкий и настраиваемый подход, поэтому вы можете настроить его в соответствии со своими потребностями. Haystack упрощает сложную технологию, лежащую в основе этих систем, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании основных функций.

Ключевые особенности

• Интеграция хранилища документов

Вы можете эффективно сохранять и извлекать нужные документы благодаря интеграции с такими известными хранилищами документов, как Elasticsearch, FAISS и Weaviate.

• Расширенные методы поиска

Haystack предоставляет ряд методов поиска, гарантирующих точный и эффективный поиск документов, в том числе гибридные подходы, разреженный поиск и плотный поиск.

Чтобы помочь вам оценить эффективность вашей системы вопросов и ответов, Haystack предлагает различные меры оценки, включая точное соответствие и показатель F1.

Начать

Чтобы начать работу с Haystack, сначала установите его с помощью pip install haystack. Затем выберите и настройте хранилище документов для хранения ваших документов. Затем создайте конвейер, указав компоненты хранилища документов, средства извлечения и чтения. После индексирования ваших документов вы можете использовать конвейер, чтобы задавать вопросы и получать ответы.

Преимущества

Haystack упрощает разработку благодаря модульной архитектуре и удобному API. Он обеспечивает точные ответы благодаря передовым методам поиска, эффективно справляется с крупномасштабными задачами и обеспечивает гибкость интеграции с другими инструментами, обеспечивая настраиваемое решение.

7. Лама 2

Llama 2, улучшенная версия оригинальной модели Llama от Meta, предлагает оптимизированную архитектуру для высокой производительности в задачах обработки естественного языка (NLP). Он обеспечивает баланс между мощностью и эффективностью, что делает его сильным соперником как для исследований, так и для практического внедрения.

Ключевые особенности

Модели Llama 2 идеально подходят для условий с ограниченными вычислительными ресурсами, поскольку они созданы быстрее и меньше по размеру без ущерба для производительности.

Llama 2 обеспечивает большую точность в задачах, связанных с генерацией и пониманием текста, благодаря улучшениям по сравнению с оригинальной Llama.

Он подходит для различных случаев использования, включая суммирование текста, анализ настроений и языковой перевод.

Начать

Доступ к Llama 2 можно получить через такие платформы, как Hugging Face или собственные предложения Meta. Вы можете начать с тестирования демонстрационных моделей, прежде чем настраивать их для своего конкретного приложения.

Преимущества

Эффективность и точность Llama 2 делают его отличным выбором для предприятий и разработчиков, которым нужна мощная модель, не требующая чрезмерных ресурсов, особенно в мобильных приложениях или приложениях IoT.

8. Ламафиле

Llamafile был создан, чтобы упростить совместное использование и запуск LLM с помощью всего лишь одного файла. Это упрощает процесс распространения и запуска моделей, гарантируя, что все будет просто и без проблем.

Ключевые особенности

• Совместное использование и запуск LLM в один клик

Llamafile позволяет вам делиться и запускать большие языковые модели одним щелчком мыши, что упрощает процесс и экономит время.

• Невероятно простая настройка и использование

Фреймворк прост в настройке и не требует особых усилий, что делает его конструкцию простой. Пользователям не нужны сложные настройки, чтобы начать работу.

Вы можете выбрать лучшую среду для выполнения своих моделей, поскольку Llamafile поддерживает множество серверных систем. Таким образом, гарантируется совместимость с различными конфигурациями инфраструктуры.

Начать

Чтобы начать работу с Llamafile, вы можете установить его с помощью pip. После установки вы можете легко загружать и запрашивать модели из командной строки, предоставив файл и установив нужные параметры, что позволяет быстро и просто взаимодействовать с большими языковыми моделями.

Преимущества

Llamafile идеально подходит для организаций, работающих с большими объемами данных, которые необходимо эффективно обрабатывать. Это особенно полезно для исследований, финансового анализа и любой отрасли, где важны быстрые решения на основе данных.

9. ЛамаИндекс

LlamaIndex — это фреймворк, созданный с целью глубокой интеграции с системами LLM и с упором на парадигму RAG. Он эффективно устраняет разрыв между LLM и соответствующими базами данных, что упрощает создание передовых приложений на основе LLM.

Ключевые особенности

Легко подключайте LLM к различным источникам данных, таким как базы данных и API, без сложной настройки или ручной настройки.

• Настраиваемый для любого варианта использования

Поскольку LlamaIndex предлагает полную настройку, вы можете изменить его в соответствии с потребностями как простых, так и сложных приложений.

• Наборы лам для конкретных задач

Пакеты Llama Packs обеспечивают эффективное развертывание приложений и ускоряют разработку, предоставляя предварительно сконфигурированные удобные решения для частых действий.

Начать

Чтобы начать работу с LlamaIndex, установите платформу и выберите источник данных. Используйте встроенные соединители для интеграции с API или базами данных. Настройте его в соответствии с потребностями вашего приложения и используйте пакеты Llama Packs для получения готовых к использованию решений для конкретных задач, которые ускорят разработку.

Преимущества

LlamaIndex идеально подходит для компаний, которым необходимы расширенные возможности поиска, особенно для компаний с обширными базами знаний или библиотеками данных. Это упрощает поиск информации, что может привести к более быстрому и обоснованному принятию решений внутри команд.

Хотите стать пионером будущего искусственного интеллекта?

Станьте инженером по искусственному интеллекту и используйте возможности передовых языковых моделей.

10. Инструменты LLM

LLM Tools предлагает набор готовых функций, которые позволяют разработчикам более интуитивно улучшать языковые модели и взаимодействовать с ними. Этот набор инструментов особенно полезен для тех, кто хочет поэкспериментировать с различными возможностями LLM, не создавая все с нуля.

Ключевые особенности

LLM Tools предлагает шаблоны подсказок, которые облегчают использование хорошо продуманных структур подсказок для получения последовательных результатов.

Интегрированные аналитические инструменты, которые особенно полезны для текущих проектов, позволяют пользователям оценивать производительность модели, отслеживать ее правильность и при необходимости изменять свои модели.

Благодаря удобному для пользователя дизайну разработчики могут быстро адаптировать набор инструментов к различным видам деятельности и вариантам использования.

Начать

Инструменты LLM часто доступны через удобные для разработчиков API, что позволяет легко интегрировать их в существующие проекты. Вы можете начать с изучения примеров использования и адаптации их к своим потребностям.

Преимущества

LLM Tools идеально подходит для разработчиков, которые хотят максимизировать полезность языковых моделей без создания сложной инфраструктуры. Это упрощает процесс управления LLM, упрощая использование их возможностей в различных приложениях.

11. Быть

Ollama отлично подходит для новичков, поскольку сочетает в себе лучшие большие языковые модели и упрощает их использование. Вы можете запустить Llama 3 локально, а затем подключить его к предпочитаемой вами платформе разработки, такой как Langchain или LlamaIndex, для дальнейшей разработки. Это упрощает выполнение нескольких задач одновременно, упрощая работу с LLM.

Ключевые особенности

• Поддержка нескольких LLM

Легко перемещаться между большими языковыми моделями, которые Ollama предоставляет для различных задач.

• Интеграция с библиотеками и расширениями

Его плавная интеграция с известными библиотеками и платформами, такими как LlamaIndex и Langchain, увеличивает свободу разработки.

• Безболезненное развертывание модели

Ollama облегчает развертывание моделей, позволяя запускать модели локально с минимальными усилиями по настройке.

Начать

Чтобы начать работу с Ollama, просто установите его для своей платформы с их веб-сайта, а затем используйте библиотеку Python для взаимодействия с моделями. После установки с помощью pip install ollama вы можете легко генерировать ответы в своем приложении Python, указав модель и приглашение, а затем распечатать результат для дальнейшего использования.

Преимущества

Ollama идеально подходит для предприятий и разработчиков, которым требуется надежное, настраиваемое и простое в интеграции решение LLM. Он предоставляет ряд функций, отвечающих различным потребностям приложений: от автоматизации поддержки клиентов до создания контента.

12. ВЛЛМ

vLLM — это языковая среда, которая выделяется своей высокой эффективностью и масштабируемостью. Это особенно полезно в тех случаях, когда важны скорость обработки и количество одновременных запросов, например, в случае крупномасштабных систем поддержки клиентов или мгновенной обработки данных.

Ключевые особенности

• Высокопроизводительная обработка

Благодаря своей ориентированной на скорость конструкции vLLM идеально подходит для приложений реального времени, где решающее значение имеет быстрое реагирование.

Платформа подходит для предприятий, управляющих большим объемом взаимодействий на основе искусственного интеллекта, поскольку она облегчает крупномасштабное развертывание.

• Оптимизирован для мультитенантности

vLLM идеально подходит для платформ SaaS, поскольку поддерживает несколько аренд, что позволяет обслуживать различные группы пользователей в одной среде.

Начать

Для начала вам необходимо настроить vLLM в высокопроизводительной среде, например в облачной инфраструктуре. В документации представлены рекомендации по развертыванию и оптимизации, позволяющие добиться максимальной производительности для вашего конкретного случая использования.

Преимущества

Масштабируемость и эффективность vLLM делают его отличным выбором для предприятий, которым нужна быстрая и надежная структура LLM, способная выполнять крупномасштабные операции. Поддержка мультитенантности также делает его подходящим для приложений, обслуживающих разнообразную базу пользователей.