Wie wählen Sie das richtige LLM für Ihr Unternehmen aus?

Einführung

Mit der wachsenden Zahl von LLMs wie GPT-4o, LamaUnd ClaudeDa viele weitere schnell auftauchen, stellt sich für Unternehmen die entscheidende Frage, wie sie die beste Lösung für ihre Bedürfnisse auswählen können. Dieser Leitfaden bietet einen einfachen Rahmen für die Auswahl des am besten geeigneten LLM für Ihre Geschäftsanforderungen. Es deckt entscheidende Faktoren wie Kosten, Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit ab. Darüber hinaus basiert dieser Artikel auf Rohan Raos Aktueller Vortrag unter DataHack Summit 2024 über das Framework zur Auswahl des richtigen LLM für Ihr Unternehmen.

Sie können außerdem auf einen kostenlosen Kurs zugreifen, der zum selben Vortrag entwickelt wurde: Rahmen zur Auswahl des richtigen LLM für Ihr Unternehmen.

Überblick

• Der Artikel stellt ein Framework vor, das Unternehmen bei der Auswahl des richtigen LLM (Massive Language Mannequin) unterstützt, indem Kosten, Genauigkeit, Skalierbarkeit und technische Kompatibilität bewertet werden.
• Bei der Wahl eines LLM wird betont, dass Unternehmen ihre spezifischen Bedürfnisse ermitteln sollten – etwa Kundensupport, technische Problemlösung oder Datenanalyse.
• Das Framework umfasst detaillierte Vergleiche von LLMs basierend auf Faktoren wie Feinabstimmungsfähigkeiten, Kostenstruktur, Latenz und Sicherheitsfunktionen, die auf verschiedene Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
• Fallstudien aus der Praxis, wie z. B. Bildungstools und Automatisierung des Kundensupports, veranschaulichen, wie verschiedene LLMs effektiv eingesetzt werden können.
• In der Schlussfolgerung wird Unternehmen empfohlen, LLMs mit realen Daten zu experimentieren und zu testen. Dabei wird darauf hingewiesen, dass es kein „Einheitsmodell“ gibt, das Framework jedoch dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Warum sind LLMs für Ihr Unternehmen wichtig?

Unternehmen in vielen verschiedenen Branchen profitieren bereits davon Großes Sprachmodell Fähigkeiten. Sie können Zeit und Geld sparen, indem sie Inhalte erstellen, den Kundenservice automatisieren und Daten analysieren. Außerdem müssen Benutzer keine speziellen technischen Fähigkeiten erlernen; Sie müssen lediglich die natürliche Sprache beherrschen.

Aber was kann LLM tun?

LLMs können Mitarbeiter dabei unterstützen, Daten aus einer Datenbank abzurufen, ohne dass Programmier- oder Fachkenntnisse erforderlich sind. Somit schließen LLMs erfolgreich die Qualifikationslücke, indem sie Benutzern Zugang zu technischem Wissen ermöglichen und so eine möglichst reibungslose Integration von Geschäft und Technologie ermöglichen.

Ein einfacher Rahmen für die Auswahl eines LLM

Die Auswahl des richtigen LLM ist kein Patentrezept. Es hängt von Ihren spezifischen Zielen und den Problemen ab, die Sie lösen müssen. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Was kann es? (Fähigkeit)

Ermitteln Sie zunächst, wofür Ihr Unternehmen LLM benötigt. Nutzen Sie es beispielsweise, um beim Kundensupport zu helfen, technische Fragen zu beantworten oder etwas anderes zu tun? Hier sind weitere Fragen:

• Kann das LLM genau auf Ihre spezifischen Bedürfnisse abgestimmt werden?
• Funktioniert es mit Ihren vorhandenen Daten?
• Verfügt es über genügend „Speicher“, um lange Eingaben zu verarbeiten?

Leistungsvergleich

Hier könnten wir beispielsweise LLM 2 wählen, wenn uns die Feinabstimmung nicht wichtig ist und wir uns mehr auf ein größeres Kontextfenster konzentrieren.

2. Wie genau ist es?

Genauigkeit ist der Schlüssel. Wenn Sie ein LLM suchen, das Ihnen zuverlässige Antworten liefern kann, testen Sie es mit einigen realen Daten, um zu sehen, wie intestine es funktioniert. Hier sind einige Fragen:

• Kann das LLM durch Tuning verbessert werden?
• Funktioniert es konstant intestine?

Genauigkeitsvergleich

Hier könnten wir LLM 3 wählen, wenn wir der Genauigkeit bei benutzerdefinierten Daten Priorität einräumen, auch wenn die allgemeine Genauigkeit etwas geringer als die von LLM 1 ist.

3. Was kostet es?

LLMs können teuer werden, insbesondere wenn sie sich in der Produktion befinden. Einige berechnen professional Nutzung (wie ChatGPT), während bei anderen Vorabkosten für die Einrichtung anfallen. Hier sind einige Fragen:

• Handelt es sich um eine einmalige Gebühr oder um eine fortlaufende Gebühr (wie bei einem Abonnement)?
• Sind die Kosten die geschäftlichen Vorteile wert?

Kostenvergleich

Wenn die Minimierung der laufenden Kosten Priorität hat, könnte LLM 2 aufgrund seiner einmaligen Hardwarekosten die beste Wahl sein, auch wenn LLM 1 möglicherweise mehr Flexibilität mit Pay-per-Use-Preisen bietet.

4. Ist es mit Ihrer Technologie kompatibel?

Stellen Sie sicher, dass das LLM zu Ihrem aktuellen technischen Setup passt. Die meisten LLMs verwenden Pythonaber Ihr Unternehmen verwendet möglicherweise etwas anderes, wie Java oder Node.js. Hier sind einige Fragen:

• Funktioniert es mit Ihrem vorhandenen Technologie-Stack?

5. Ist es leicht zu warten?

Die Wartung wird oft übersehen, ist aber ein wichtiger Aspekt. Einige LLMs benötigen mehr Updates oder verfügen über eine begrenzte Dokumentation, was die Sache auf lange Sicht erschweren könnte. Hier sind einige Fragen:

• Verfügt das LLM über eine gute Unterstützung und eine klare Dokumentation?

Wartungsvergleich

Wenn beispielsweise eine einfache Wartung im Vordergrund steht, wäre LLM 1 aufgrund seines geringen Wartungsbedarfs und der hervorragenden Dokumentation die beste Wahl, auch wenn andere Modelle möglicherweise mehr Funktionen bieten.

6. Wie schnell ist es? (Latenz)

Latenz ist die Zeit, die ein LLM benötigt, um zu antworten. Geschwindigkeit ist für einige Anwendungen (z. B. den Kundenservice) wichtig, während sie für andere möglicherweise keine große Rolle spielt. Hier sind einige Fragen:

• Wie schnell reagiert das LLM?

Latenzvergleich

Wenn beispielsweise die Reaktionsgeschwindigkeit von entscheidender Bedeutung ist, beispielsweise bei Kundendienstanwendungen, wäre LLM 1 aufgrund seiner geringen Latenz und des Potenzials für weitere Optimierungen die beste Possibility.

7. Kann es skaliert werden?

Wenn Ihr Unternehmen klein ist, ist die Skalierung möglicherweise kein Drawback. Wenn Sie jedoch viele Benutzer erwarten, muss das LLM mehrere Personen oder viele Daten gleichzeitig verarbeiten können. Hier sind einige Fragen:

• Kann es skaliert werden, um mehr Benutzer oder Daten zu verarbeiten?

Skalierbarkeitsvergleich

Wenn Skalierbarkeit ein Schlüsselfaktor ist und Sie mit einer hohen Anzahl von Benutzern rechnen, wären sowohl LLM 1 als auch LLM 3 die geeignete Wahl. Beide bieten eine hohe Skalierbarkeit zur Unterstützung von bis zu 1000 Benutzern.

8. Infrastrukturbedarf

Verschiedene LLMs haben unterschiedliche Infrastrukturanforderungen – einige sind für die Cloud optimiert, während andere leistungsstarke {Hardware} wie GPUs erfordern. Überlegen Sie, ob Ihr Unternehmen sowohl für die Entwicklung als auch für die Produktion über die richtigen Voraussetzungen verfügt. Hier sind einige Fragen:

• Läuft es effizient auf Einzel- oder Mehrfachbasis? GPUs/CPUs?
• Unterstützt es die Quantisierung für die Bereitstellung auf geringeren Ressourcen?
• Kann es vor Ort oder nur in der Cloud bereitgestellt werden?

Wenn es Ihrem Unternehmen beispielsweise an Excessive-Finish-{Hardware} mangelt, könnte ein cloudoptimiertes LLM die beste Wahl sein, wohingegen eine On-Premise-Lösung für Unternehmen mit bestehender GPU-Infrastruktur geeignet wäre.

9. Ist es sicher?

Sicherheit ist wichtig, insbesondere wenn Sie vertrauliche Informationen verarbeiten. Stellen Sie sicher, dass das LLM sicher ist und den Datenschutzgesetzen entspricht.

• Verfügt es über eine sichere Datenspeicherung?
• Entspricht es Vorschriften wie der DSGVO?

Sicherheitsvergleich

Wenn beispielsweise Sicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oberste Priorität haben, wäre LLM 1 die beste Possibility, da es im Gegensatz zu LLM 2 hohe Sicherheit bietet und DSGVO-konform ist.

10. Welche Artwork von Help ist verfügbar?

Guter Help kann über Erfolg oder Misserfolg Ihres LLM-Erlebnisses entscheiden, insbesondere wenn Sie auf Probleme stoßen. Hier sind einige Fragen:

• Bieten die Macher des LLM Unterstützung oder Hilfe?
• Ist die Verbindung einfach, wenn Hilfe bei der Implementierung des LLM benötigt wird?
• Wie hoch ist die Verfügbarkeit des bereitgestellten Helps?

Ziehen Sie den LLM in Betracht, der über eine gute Neighborhood oder kommerziellen Help verfügt.

Beispiele aus der Praxis (Fallstudien)

Hier sind einige Beispiele aus der Praxis:

Beispiel 1: Bildung

Drawback: Lösen von IIT-JEE-Prüfungsfragen

Wichtige Überlegungen:

• Erfordert eine Feinabstimmung für bestimmte Datensätze
• Genauigkeit ist entscheidend
• Sollte für Tausende von Benutzern skalierbar sein

Beispiel 2: Automatisierung des Kundensupports

Drawback: Kundenanfragen automatisieren

Wichtige Überlegungen:

• Sicherheit ist von entscheidender Bedeutung (keine Datenlecks)
• Datenschutzangelegenheiten (Kundendaten müssen geschützt werden)

Vergleich von LLM 1, 2 und 3

Wenden wir dies auf die Fälle an:

1. Fallstudie 1: Bildung (Lösen von IIT-JEE-Prüfungsfragen) LLM 1 wäre aufgrund seiner starken Feinabstimmungsfähigkeiten für bestimmte Datensätze, seiner hohen Genauigkeit und seiner Skalierbarkeit für Tausende von Benutzern die ideale Wahl, was es perfekt für die Handhabung umfangreicher Bildungsanwendungen macht .
2. Fallstudie 2: Auch hier eignet sich Buyer Help AutomationLLM 1 dank seiner hohen Sicherheitsfunktionen und der DSGVO-Konformität am besten. Diese Funktionen stellen sicher, dass Kundendaten geschützt sind, was für die Automatisierung sensibler Kundenanfragen von entscheidender Bedeutung ist.

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Auswahl des richtigen LLM für Ihr Unternehmen von mehreren Faktoren wie Kosten, Genauigkeit, Skalierbarkeit und der Artwork und Weise abhängt, wie es in Ihr technisches Setup passt. Dieses Framework kann Ihnen dabei helfen, das richtige LLM zu finden und sicherzustellen, dass Sie das LLM mit realen Daten testen, bevor Sie es festlegen. Denken Sie daran, dass es kein „perfektes“ LLM gibt, aber Sie können das finden, das am besten zu Ihrem Unternehmen passt, indem Sie Ihre Optionen erkunden, testen und bewerten.

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Häufig gestellte Fragen