LLM’leri değiştirme, tak ve oynatma değildir: Model geçişinin gizli maliyetinin içinde

Büyük dil modellerini (LLMS) takas etmek kolay olmalı, değil mi? Sonuçta, hepsi “doğal dil” konuşuyorsa, GPT-4O ile Claude veya İkizler burcu Bir API anahtarını değiştirmek kadar basit olmalı… değil mi?

Gerçekte, her model istemleri farklı şekilde yorumlar ve yanıtlar, geçişi kesintisiz olmaktan başka bir şey yapar. Model anahtarlamayı “tak ve oynat” işlemi olarak ele alan kurumsal ekipler genellikle beklenmedik gerilemelerle uğraşır: kırık çıkışlar, balon jeton maliyetleri veya akıl yürütme kalitesinde değişimler.

Bu hikaye, Tokenizer tuhaflıklarından ve biçimlendirme tercihlerinden yanıt yapılarına ve bağlam penceresi performansına kadar çapraz model göçün gizli karmaşıklıklarını araştırıyor. Uygulamalı karşılaştırmalara ve gerçek dünya testlerine dayanarak, bu kılavuz Openai’den Antropic’e veya Google’ın İkizleri’ne geçtiğinizde ve ekibinizin izlemesi gerektiğinde neler olduğunu açar.

Model farklılıklarını anlamak

Her AI model ailesinin kendi güçlü ve sınırlamaları vardır. Dikkate alınması gereken bazı önemli yönler şunları içerir:

1. Tokenizasyon varyasyonları –Farklı modeller, giriş istemi uzunluğunu ve toplam ilişkili maliyetini etkileyen farklı tokenizasyon stratejileri kullanır.
2. Bağlam penceresi farklılıkları– Çoğu amiral gemisi modelleri, 128k jetonun bir bağlam penceresine izin verir; Bununla birlikte, Gemini bunu 1m ve 2m jetonlara uzatır.
3. Talimat takip -Akıl yürütme modelleri daha basit talimatları tercih ederken, sohbet tarzı modeller temiz ve açık talimatlar gerektirir.
4. Biçimlendirme PREpheretik – Bazı modeller işaretlemeyi tercih ederken, diğerleri biçimlendirme için XML etiketlerini tercih eder.
5. Model Yanıt Yapısı –Her modelin, dayanak ve olgusal doğruluğu etkileyen kendi yanıtları oluşturma tarzı vardır. Bazı modeller izin verildiğinde daha iyi performans gösterir “Serbestçe konuşun”Yani, bir çıktı yapısına bağlı kalmadan, diğerleri JSON benzeri çıkış yapılarını tercih eder. araştırma etkileşimi gösterir Yapılandırılmış yanıt üretimi ve genel model performansı arasında.

Openai’den Antropik’e göç etmek

GPT-4O’yu karşılaştırdığınız gerçek dünya senaryosu hayal edin ve şimdi CTO’nuz Claude 3.5’i denemek istiyor. Herhangi bir karar vermeden önce aşağıdaki işaretçilere başvurduğunuzdan emin olun:

Tokenizasyon varyasyonları

Tüm model sağlayıcılar son derece rekabetçi bir şekilde rekabetçi maliyetler sunar. Örneğin, bu postalamak GPT-4 için tokenizasyon maliyetlerinin 2023-2024 arasında sadece bir yıl içinde düştüğünü gösterir. Bununla birlikte, bir makine öğrenimi (ML) uygulayıcının bakış açısından, sözlü başına maliyetlere dayalı model seçimleri ve kararlar vermek genellikle yanıltıcı olabilir.

A GPT-4O ve Sonnet 3.5’i karşılaştıran pratik vaka çalışması ortaya çıkarır müstehcenlik Antropik modellerin tokenizatörleri. Başka bir deyişle, antropik tokener aynı metin girdisini Openai’nin tokenöründen daha fazla jeton haline getirme eğilimindedir.

Bağlam penceresi farklılıkları

Her model sağlayıcı, daha uzun ve daha uzun giriş metni istemlerine izin verecek şekilde sınırları zorluyor. Bununla birlikte, farklı modeller farklı hızlı uzunlukları farklı şekilde işleyebilir. Örneğin, Sonnet-3.5, GPT-4’ün 128k bağlam penceresine kıyasla 200K jetona kadar daha geniş bir bağlam penceresi sunar. Buna rağmen, Openai’nin GPT-4’ünün 32K’ya kadar olan bağlamları ele almada en performanslı olduğu, sonnet-3.5’in performansı 8K-16k tokenlerden daha uzun artan istemlerle azalıyor.

Dahası, var Farklı bağlam uzunluklarının farklı muamele edildiğine dair kanıt LLM tarafından aile içi modeller içinde, yani kısa bağlamlarda daha iyi performans ve aynı görev için daha uzun bağlamlarda daha kötü performans. Bu, bir modelin başka bir modelin (aynı veya farklı bir aileden) değiştirilmesinin beklenmedik performans sapmalarına neden olabileceği anlamına gelir.

Biçimlendirme tercihleri

Ne yazık ki, mevcut son teknoloji ürünü LLM’ler bile küçük hızlı biçimlendirmeye karşı oldukça hassastır. Bu, markdown ve XML etiketleri şeklinde biçimlendirme varlığının veya olmamasının, belirli bir görevdeki model performansını yüksek oranda değiştirebileceği anlamına gelir.

Birden çok çalışmadaki ampirik sonuçlar, Openai modellerinin kesit sınırlayıcıları, vurgu, listeler, vb. Bu nüans, veri bilimcileri tarafından yaygın olarak bilinir ve halka açık forumlarda aynı derecede tartışma vardır (Bunu buldu mu Markdown’u istemi kullanmak bir fark yaratır mı?– Markdown’a düz metin biçimlendirme– İstemlerinizi yapılandırmak için XML etiketlerini kullanın).

Daha fazla bilgi için, tarafından yayınlanan resmi en iyi anında mühendislik uygulamalarına göz atın. Openai Ve Antropiksırasıyla.

Model Yanıt Yapısı

Openai GPT-4O modelleri genellikle JSON tarafından yapılandırılmış çıkışların üretilmesine yönelik önyargılıdır. Bununla birlikte, antropik modeller, kullanıcı isteminde belirtildiği gibi, istenen JSON veya XML şemasına eşit olarak yapışma eğilimindedir.

Bununla birlikte, yapıların modellerin çıktılarına uygulanması veya rahatlatılması, altta yatan göreve dayanan modele bağlı ve ampirik olarak yönlendirilmiş bir karardır. Bir model geçiş aşaması sırasında, beklenen çıkış yapısının değiştirilmesi, oluşturulan yanıtların işlenmesinde de küçük ayarlamalar gerektirecektir.

Çapraz model platformlar ve ekosistemler

LLM anahtarlama göründüğünden daha karmaşıktır. Meydan okumayı kabul eden büyük işletmeler giderek daha fazla bununla başa çıkmak için çözümler sunmaya odaklanıyor. Google (Vertex AI), Microsoft (Azure AI Studio) ve AWS (Bedrock) gibi şirketler, esnek model düzenlemesini ve sağlam yönetimi desteklemek için araçlara aktif olarak yatırım yapıyorlar.

Örneğin, Google Cloud gelecek 2025 Son zamanlarda, Vertex AI’nın genişletilmiş bir model bahçesini, birleşik API erişimini ve yeni özellik Autosxs’leri kolaylaştırarak kullanıcıların 130’dan fazla modelle çalışmasına izin verdiğini duyurdu, bu da bir modelin çıktısının neden diğerinden daha iyi olduğu hakkında ayrıntılı bilgiler sağlayarak farklı model çıktılarının kafa kafaya karşılaştırılmasını sağlıyor.

Model ve hızlı metodolojileri standartlaştırmak

AI model aileleri arasında göçmenlik istemleri dikkatli planlama, test ve yineleme gerektirir. Her modelin nüanslarını anlayarak ve rafine edici istemleri buna göre, geliştiriciler çıktı kalitesini ve verimliliğini korurken sorunsuz bir geçiş sağlayabilir.

ML uygulayıcıları, sağlam değerlendirme çerçevelerine yatırım yapmalı, model davranışlarının belgelenmesini sürdürmeli ve model çıktılarının son kullanıcı beklentileri ile uyumlu olmasını sağlamak için ürün ekipleriyle yakın işbirliği yapmalıdır. Nihayetinde, modelin standartlaştırılması ve resmileştirilmesi ve hızlı göç metodolojileri, ekipleri uygulamalarını geleceğe dayanıklı hale getirecek, ortaya çıktıkça sınıfının en iyisi modellerden yararlanacak ve kullanıcılara daha güvenilir, bağlam bilgilendirici ve maliyet verimli AI deneyimleri sunacaktır.