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2025年4月9日 16:02 33 Comments
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在构建生成AI应用程序时，组织越来越多地使用多种大型语言模型（LLM）。尽管单独的LLM可以具有很高的能力，但它可能无法最佳地解决广泛的用例或满足各种性能要求。多LLM方法使组织能够有效地为每个任务选择正确的模型，并适应不同的[…]

来源:亚马逊云科技 _机器学习
在构建生成AI应用程序时，组织越来越多地使用多种大型语言模型（LLM）。尽管单独的LLM可以具有很高的能力，但它可能无法最佳地解决广泛的用例或满足各种性能要求。多LLM方法使组织能够有效地为每个任务选择正确的模型，并适应不同的域，并针对特定的成本，延迟或质量需求进行优化。这种策略会产生更强大，多功能和高效的应用程序，可以更好地满足各种用户需求和业务目标。驱逐多个LLLM应用程序会带来挑战，即挑战将每个用户提示路由到适当的LLM来完成预期的任务。路由逻辑必须准确地将提示解释为预定义的任务之一，然后将其引导到该任务的分配的LLM。在这篇文章中，我们概述了常见的多LLM应用程序。然后，我们探索在这些应用程序中实施有效的多LLM路由的策略，讨论影响选择和实施此类策略的关键因素。最后，我们提供示例实现，您可以将其用作自己的多LLLM路由部署的起点。浏览常见的多数LLM应用程序以下是您可能选择在应用程序中使用多LLLM方法的常见方案：多个任务类型：许多任务类型 - 许多用途案例需要在同一应用程序中处理不同的任务类型。例如，营销内容创建应用程序可能需要执行任务类型，例如文本生成，文本摘要，情感分析和信息提取，作为生产高质量的个性化内容的一部分。每种不同的任务类型都可能需要单独的LLM，也可能对自定义数据进行微调。多名任务复杂度级别 - 某些应用程序旨在处理单个任务类型，例如文本摘要或问题答案
选择 任务 信息提取 单独的 例如 任务类型 预期的 性能要求 应用程序 不同的 自己的 可能 特定的 质量 质量的 LLLM 文本 常见 适当的 高质量的 预定义 有效的 多功能 多用途 LLM 多任务 路由 需要 广泛的 需求 正确的 分配的 进行 策略的