如何为您的用例选择合适的 LLM
让我们深入了解如何轻松地为模型设置端点、探索和比较 LLM 并安全地部署它们，同时在生产中启用强大的模型监控和维护功能。文章“如何为您的用例选择合适的 LLM”首先出现在 DataRobot AI 平台上。
来源:DataRobot博客保持战略互操作性和灵活性
保持战略互操作性和灵活性在快速发展的生成式 AI 领域，为您的 AI 解决方案选择正确的组件至关重要。由于可用的大型语言模型 (LLM)、嵌入模型和向量数据库种类繁多，因此必须明智地选择，因为您的决定将对后续产生重要影响。
特定的嵌入模型可能对您的特定应用程序来说太慢。您的系统提示方法可能会生成过多的令牌，从而导致更高的成本。其中涉及许多类似的风险，但经常被忽视的是过时的风险。
随着越来越多的功能和工具上线，组织需要优先考虑互操作性，因为他们希望利用该领域的最新进展并停止使用过时的工具。在这种环境下，设计允许无缝集成和评估新组件的解决方案对于保持竞争力至关重要。
对 LLM 在生产中的可靠性和安全性的信心是另一个关键问题。实施措施以减轻毒性、安全漏洞和不适当响应等风险对于确保用户信任和遵守监管要求至关重要。
除了性能考虑因素外，许可、控制和安全性等因素也会影响开源和商业模型之间的另一种选择：
- 商业模型提供便利性和易用性，特别是对于快速部署和集成开源模型提供更大的控制和自定义选项，使其成为敏感数据和特殊用例的首选