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張志豪

2024-07-27 21:27:37

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大型語言模型（LLM）的發展進步正在引領人工智慧的變革性突破。 基於先進的神經網路架構和龐大的訓練數據，它們幫助企業推動創新並最大化其人工智慧潛力。 這就是為什麼現在有數十種 LLM 大型語言模型可供商業使用。事實上，到2025年，約有 7.5億個應用程序 將使用 LLM，並自動化50%的數位工作。

為了保持競爭力並最大化人工智慧的使用，利用 LLM 大型語言模型對企業來說是必須的。 因此，本指南列出了 2024 年十大理想的 LLM 大型語言模型，以推動您組織的人工智慧計劃。 最後，本指南還將解釋如何為您的組織定制 LLM。

LLM Tools

第一部分：什麼是 LLM？

大型語言模型（LLM）是一種人工智慧程式，能夠使用基於變壓器架構，並通過大量訓練數據來理解和生成人類語言文本——因此得名「大型」。

簡單來說，LLM 是一個經過大量範例訓練的程式，能夠識別和理解人類語言以及複雜的數據類型。它通常通過互聯網和其他來源收集的數千兆字節數據來餵養。 這裡最好的例子是 LLM ChatGPT，它可以通過解釋用戶輸入來生成用戶所需的內容。

LLM 是基於深度學習技術的機器學習構建的。深度學習以概率方式分析非結構化數據，無需人類參與即可識別不同內容類型的特性。 此外，LLM 還進一步微調以優化其在特定任務上的表現，例如編寫程式碼、翻譯文本、理解蛋白質結構等任務。

LLM 如何運作？

大型語言模型的典型工作流程如下：

  • 預訓練(Pre-training)：通過大量文本數據集進行訓練。
  • 變壓器架構(Transformer Architecture)：使用變壓器架構處理輸入數據。
  • 分詞(Tokenization)：將文本分割成標記，並映射到高維空間中的向量。
  • 層堆疊(Layer Stacking)：組裝多個變壓器塊層，以捕捉文本的位置信息和上下文的細微差別。
  • 微調(Fine-tuning)：進一步微調以處理特定任務。
  • 執行(Execution)：模型設置為理解輸入文本並生成回應。

就是這樣！這樣一個典型的 LLM 從預訓練到交付所需回應的工作流程。

LLM 的應用範圍

今天，LLM 大型語言模型被應用於廣泛的領域，包括：

  • 聊天機器人
  • 編寫程式
  • 客戶服務
  • 線上搜尋
  • 人工智慧虛擬助理
  • 情感分析
  • 還有許多其他...

總的來說，LLM 能夠理解文本數據，並利用其預訓練的智慧根據需求生成新的文本。

第二部分：十大 LLM 大型語言模型推薦

考慮到 LLM 的顛覆性潛力，現在有數十種 LLM 大型語言模型可供企業開發人工智慧解決方案。 以下是憑藉其卓越能力主導市場的十大 LLM 大型語言模型：

1. Llama 3.1 405B

Llama 3.1 405B 是 Meta 於 2024 年 7 月 23 日發布的有史以來最大的開源人工智慧模型。 它擁有 4050 億個參數，並使用來自 Nvidia 的 16,000 多個超昂貴的 H100 GPU 進行訓練。 在許多基準測試中，它的表現超過了 GPT-4o、Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 和其他模型。 它可以用於合成數據生成、研究和實驗等。它還具有多模態能力，能夠處理文本和圖像以生成全面的回應和預測。

Meta 的 CEO 馬克·祖克柏預測，由於開源 Llama 3.1 405B 的推出，到 2024 年底，Meta AI 將成為 最廣泛使用的 AI 助理(most widely used assistant)。 因此，Llama 3.1 是 2024 年部署的最佳 LLM 大型語言模型之一。 你可以在美國通過meta.ai 或 WhatsApp 試用這款大型語言模型。


Llama 3.1

2. GPT

GPT（生成式預訓練變換器）是OpenAI 的 LLM 模型。 GPT 有許多變體，包括 GPT-3.5 Turbo、GPT-4、GPT-4o、GPT-4o mini 等等。 所有這些 LLM 大型語言模型都能處理幾乎任何主題的類人對話。 它們可以通過 API 訪問，並被無數公司使用，包括 Microsoft、Dropbox、Stripe、Zapier 等等。你可以通過公開的 ChatGPT 工具輕鬆使用 GPT。


GPT

3. Gemini

就像 GPT 一樣， Gemini 是 Google 的 LLM 大型語言模型家族。這些大型語言模型包括 Gemini 1.5 Flash、Gemini 1.5 Pro、Gemini 1.0 Pro、Gemini 1.0 Ultra 等等。這些 AI 模型具有先進的能力，可以處理各種任務。例如，Gemini Ultra 擁有 5400 億個參數，擅長處理複雜的任務，如編碼、數學推理和多模態理解。相比之下，Gemini 1.5 Pro 提供了 200 萬字元的上下文窗口來處理大量文件和數據。這些模型可以通過 Google AI Studio 和 Vertex AI 使用。


Gemini

4. Claude 3.5 Sonnet

Claude 3.5 Sonnet 是 Anthropic 最新的 LLM 模型，在編碼、推理和安全性方面提供了更強的性能。在許多基準測試中，它超越了 Gemini Pro 1.5 和 GPT-4o。它有一個 200K 令牌上下文窗口。如果你在尋找編碼能力、研究生級別的推理和本科級別的知識，它是非常出色的選擇。你可以在 Claude.ai 和 Claude iOS 應用上免費訪問。它也可以通過 Google Cloud 的 Vertex AI、Amazon Bedrock 和 Anthropic API 使用。


Claude 3.5 Sonnet

5. BLOOM

BLOOM 是另一個強大的開源 LLM 大型語言模型，擁有 1760 億個參數。它是一個自回歸多語言模型，訓練用來從提供的輸入提示中繼續文本，涵蓋多種主題。它可以輸出 46 種語言和 13 種編程語言的文本。它還可以在您的數據上進行微調以執行特定任務。您可以通過 Hugging Face 的生態系統來部署該模型。


Bloom

6. Cohere

Cohere 是一款 NLP 工具，幫助開發者構建由 LLM 驅動的應用程式。它提供預訓練模型，使開發者能夠輕鬆採用先進的語言模型。其 API 配置和使用都很簡單。您可以用它來創建內容、摘要、翻譯、聊天 機器人等。此外，您還可以自訂這款 LLM 大型語言模型，以提升其性能和擴展性。


Cohere

7. Falcon

Falcon 也是一個開源 LLM 大型語言模型。它擁有約 1800 億個參數，在許多任務中的表現優於 GPT-3.5。它可以幫助完成許多 NLP 任務，如文本生成、翻譯、摘要等。開發者可以從 GitHub 部署該模型。


Falcon

8. Ernie

Ernie 是百度開發的一系列大型語言模型，能提供流暢、準確且合乎邏輯的回應。它在文學創作、數學計算、中文理解、商業寫作和多模態生成方面展現了 卓越的能力。它最適合中文語言。通過其API可以輕鬆訪問。


Ernie

9. Mistral 7B

Mistral 7B 是一個擁有70億參數的預訓練大型語言模型。儘管僅有70億參數，它在大多數基準測試中表現優於Llama 2 13B。它易於部署，並可根據業務需求進行定制。由於其架構中的滑動窗口注意力（SWA）和分組查詢注意力（GQA），它提供了效率與高性能的理想結合。 你可以下載並在本地使用，部署在雲端，或在 HuggingFace 上使用。


Mistral 7B

10. MPT-30B

MPT (Mosaic Pretrained Transformer) 30B 是一個解碼器風格的變壓器。它從頭開始在1兆個英文代碼和文本標記上進行預訓練。與其他大型語言模型不同的是，它擁有8k標記上下文窗口， 通過FlashAttention實現高效推理和訓練，並通過ALiBi支持上下文長度外推。此外，它還展示了出色的程式編碼能力。


MPT 30B

第三部分：如何讓 LLM 大型語言模型為您/您的企業服務

個性化和定制化是商業世界中的流行詞。順應趨勢，您現在可以通過高度可定制的功能來提升 LLM 的性能。這就是 GPTBots 的用武之地。

GPTBots 是一個無需代碼的人工智慧機器人平台，能夠利用大型語言模型（LLM）創建高度定制的 AI 商業應用。它提供了一個強大的介面，讓您選擇所需的 LLM，然後對其進行定制以處理您的業務流程。這樣，您可以擴展 LLM 的功能，使其更好地為您/您的企業服務。

定制 LLM 模型的好處

GPTBots 通過全面的定制功能，幫助您控制 AI 模型的響應，旨在提高其功能性和性能。通過 GPTBots 定制的 LLM 模型，您可以實現以下好處：

  • 為 AI 機器人分配特定的角色和職責。
  • 增強上下文理解，確保對話無誤。
  • 定制敏感詞，確保響應無風險。
  • 使用多個 LLM 滿足業務需求，無需地域限制。

可選：

  • 加載公司數據以自動訓練 AI/LLM。
  • 輕鬆將您的 LLM 與現有系統整合。
  • 使用 AI/LLM 增強公司的現有系統。
  • 使 LLM 大型語言模型適應您不斷變化的業務需求。

簡而言之，通過 GPTBots 定制的 LLM 模型可以擴展應用領域，使 AI 模型在您的業務框架內運行，以提高效率。

為您的業務定制 LLM 的步驟

現在我們已經了解了定制 LLM 大型語言模型的好處，讓我們來討論一下為您的業務定制 LLM 的步驟：

步驟 1. 使用 GPTBots 註冊帳戶並創建新機器人
前往 GPTBots 網站 並創建帳戶。在主屏幕上，點選「空白創建」。然後，設置機器人名稱。


GPTBots Step 1

步驟 2. 選擇合適的模型
在機器人設定視窗中，您現在需要選擇合適的模型。根據您的業務和當地法規，從 OpenAI、Azure、Anthropic、Mistral、Ali、Zhipu 和百度等選項 中選擇合適的 LLM 模型。


GPTBots Step 2

步驟 3. 自訂身份提示詞
在身份提示詞部分提供指示，例如任務描述、目標、格式要求、上下文資訊等。 這將幫助 LLM 模型更好地理解使用者的需求。


GPTBots Step 3

步驟 4. 設定模型參數
現在您需要設定模型參數。這些參數可以影響 LLM 生成內容的格式、多樣性、隨機性和質量。 您可以設定的一些參數包括：


GPTBots Step 4
  • 溫度值(Temperature)：較低的值使 LLM 的回應更具穩定性和準確性，而較高的值則增加隨機性和創造力。
  • 最大回應長度(Maximum Response Length)：控制 LLM 回應中的最大 token 數量（1 token ≈ 1 英文字）。
  • 上下文配置(Context Allocation)：調整提交給 LLM 的不同數據類型的比例，以確保最佳回應。

因此，根據您的 LLM 大型語言模型定制需求來設定模型參數。

步驟 5. 整合工具(Tools)
GPTBots 允許您通過 API 將您的 LLM 與企業數據和服務功能連接，而無需上傳內部業務數據。這樣，您可以將服務和數據打包成 Tools，並發布在 Open Tools 市場中。這使您能夠向其他用戶提供服務並創造利潤。


GPTBots Step 5

除此之外，您還可以利用官方 GPTBots 工具市場中不斷增加的 Open Tools 數量和質量來增強您的機器人功能。 要訪問這些工具，請點選 Tools 部分下的「添加Tools」 按鈕，然後選擇合適的工具。

步驟 6. 輸入內部知識
GPTBots 還允許您使用內部知識庫訓練機器人。例如，如果您正在創建一個客戶服務機器人，您可以以網站 URL、用戶手冊、常見問題等形式提供公司數據。


GPTBots 步驟 6

步驟 7. 整合並啟動機器人
一旦您定制了 LLM 並創建了一個適合您業務的 AI 機器人，您可以利用 GPTBots 廣泛的整合支持，將機器人整合到 WhatsApp、Discord、Zapier 等平台，或通過 API 使用。


GPTBots 步驟 7

結論

LLM 為自然語言處理（NLP）領域開啟了新的大門。這促使 LLM 市場顯著增長並出現了一系列 LLM 大型語言模型。以上我們討論了您可以考慮用於業務的前 10 大 LLM 大型語言模型。因此，請選擇一個與業務需求相符的大型語言模型。

建議的做法是使用您選擇的人工智慧語言模型來創建自訂的 LLM 大型語言模型。這就是您可以通過 GPTBots 達成的目標。其無需代碼的點擊式介面和廣泛的自訂功能，使其成為為特定業務流程量身定制 LLM 的最佳選擇。因此，現在正是使用 GPTBots 創建自訂 LLM 大型語言模型，推動創新與效率的最佳時機。

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