Вибір Штучного Інтелекту: Ваш Провідник у Світі Моделей
Уявіть собі океан знань, безкрайній і бурхливий. Сьогодні цей океан – це світ великих мовних моделей (Large Language Models, LLMs). З кожним днем з’являються нові, обіцяючи дива. Але як вибрати саме ту, що відповідає вашим потребам? Як не потонути в цьому морі можливостей і зробити правильний вибір? Сподіваюся, що це буде ваша карта, яка дозволить знайти шлях.
Я, як розробник, пройшла через це. І готова поділитися досвідом, як оцінювати різні моделі, як відкриті, так і ті, що належать приватним власникам. А також, як застосовувати їх у різних випадках: від узагальнення інформації до відповідей на ваші запитання.
Перший Крок: Розуміння Потреби
Перш за все – ваші цілі. Не існує універсальної відповіді на питання «яка модель найкраща». Все залежить від задачі, яку ви хочете вирішити. Хоча GPT та інші SaaS-моделі (Software as a Service) дозволяють швидко розпочати прототипування, багато організацій потребують більшого: повного контролю, можливості налаштування та гнучкості. Саме тут на допомогу приходять open-source моделі, як-от Llama або Mistral.
Пам’ятайте про головне – продуктивність, швидкість та ціна. Існує безліч інструментів, щоб допомогти вам у цьому.
Досліджуємо Ландшафт Моделей
Перше місце, де варто почати пошук – платформа Artificial Analysis. Там можна порівняти безліч моделей, як платних, так і тих, що з відкритим кодом. Ви обов’язково побачите знайомі назви. Цікава тенденція: чим вищий інтелектуальний рівень, тим вища ціна. З іншого боку, менші моделі можуть запропонувати швидшу роботу та низькі витрати.
Наприклад, якщо ви збираєтесь обробляти мільйони запитів, вам навряд чи знадобиться модель рівня доктора наук.
Рейтинги та Оцінки: Де Шукати Істину?
Для мене, одним із найкращих джерел оцінювання є Chatbot Arena Leaderboard, створений Університетом Каліфорнії в Берклі та ALM Arena. Цей рейтинг базується на понад мільйоні сліпих голосів користувачів. Він вражає, адже показує, що думає спільнота штучного інтелекту. Він дозволяє зрозуміти, яка модель найкраща за різними параметрами: міркування, математика, написання тощо.
Крім того, ви можете порівнювати між собою різні моделі. Наприклад, я використовувала запит для написання відповіді для банку у форматі JSON, порівнюючи моделі Granite 8 billion та Llama 8 billion.
Для open-source моделей, варто звернути увагу на Open LLM Leaderboard. Там зібрано безліч метрик та фільтрів, які допоможуть вам зрозуміти, яка модель найкраща саме для вашого випадку. Наприклад, ви можете фільтрувати за наявністю GPU (графічного процесора), чи можливістю роботи локально на вашому комп’ютері, або навіть для роботи з реальним часом на мобільних пристроях.
Зручно, що ви можете фільтрувати та одразу бачити модель на Hugging Face. Наприклад, третій результат у рейтингу – Granite. На Hugging Face ви можете знайти мільйони моделей та наборів даних, а також зрозуміти, як їх використовувати.
Практичний Досвід: Тестування на Місцевості
Тепер, коли ви знаєте про загальний ландшафт моделей, час переходити до практики. Давайте розберемось, як протестувати моделі локально, використовуючи власні дані.
Для прикладу візьмемо модель Granite з Hugging Face. Щоб протестувати різні моделі та їх можливості, ми будемо використовувати Ollama. Це інструмент, який дозволяє запустити власні великі мовні моделі на вашому пристрої. Він з відкритим кодом і має репозиторій моделей. Це означає, що ви можете запускати чат, vision моделі, використовувати інструменти та навіть RAG-моделі локально.
Спробуйте запустити Granite 3.1, яку ми бачили на Hugging Face. Вона вже квантована та оптимізована для вашого пристрою. Спробуйте поставити просте питання. Наприклад: “Говори як пірат”. Результат буде смішним і цікавим!
RAG: Розширюємо Можливості за допомогою ваших даних
Тепер, коли модель працює на вашому пристрої, можна використовувати її з вашими даними. Для цього використовуємо RAG (Retrieval Augmented Generation) – генерація, доповнена пошуком. На цей раз ми використовуємо Open WebUI. Він дозволяє використовувати локальну модель (наприклад, Granite) з Ollama, або, можливо, будь-яку сумісну з OpenAI API модель віддалено.
Розглянемо штучний інтелект як додаток. Бекенд – наша модель та сервер моделей; фронтенд – інтерфейс. З його допомогою ви можете використовувати ваші дані, шукати в інтернеті або створювати агентські програми.
Почнемо з RAG, додаючи файл з даними, яких модель традиційно не знає. Наприклад, інформацію про компанію або конкретну людину. Для прикладу візьмемо дані про Марті Макфлая. Тепер поставте питання, яке вимагає інформації з цієї файлу: “Що сталося з Марті Макфлаєм у 1955 році в результаті аварії?”
Традиційно, модель не знала б відповіді. Але використовуючи модель вбудовування у фоновому режимі та векторну базу даних, ми зможемо отримати інформацію з документа та навіть надати посилання на джерело, щоб підкреслити достовірність відповідей.
Ви можете використовувати RAG для ваших власних даних.
AI-асистент для розробників: Спрощуємо Кодування
Потрібен безкоштовний асистент коду в IDE? Зазвичай, потрібно було використовувати SaaS-пропозицію або спеціально налаштовану кодуючу модель. Але тепер одна модель може працювати з різними мовами, в тому числі з вашими.
Я використовую Continue. Це безкоштовне відкрите розширення з VS Code Marketplace або IntelliJ, налаштоване для використання локальної моделі, яка в мене запущена в Ollama, тобто Granite.
Що ми можемо робити? Спілкуватися з кодовою базою, пояснювати цілі файли та вносити необхідні зміни. Наприклад, додати коментарі та документацію до класу, щоб інші розробники краще розуміли, що він робить.
Я попросила додати коментарі Java, які описують сервіс. Вона додала необхідну документацію, що дозволяє зрозуміти що відбувається у проєкті, і запропонувала мені її схвалити або відхилити. Це дуже зручний спосіб використовувати модель ШІ з кодовою базою.
Підсумовуючи:
Тепер ви знаєте, як оцінювати та тестувати моделі – від онлайн-рейтингів та тестів до вашого власного комп’ютера. Але пам’ятайте: все залежить від вашого конкретного випадку. Можна використовувати гібридні підходи, комбінуючи більш потужну модель з невеликою моделлю на пристрої.
Експерименти з моделями – це лише початок. Після цього настає час будувати щось велике. А що саме ви зараз розробляєте? Поділіться своїми ідеями в коментарях!
