大型语言模型API指南 - Blobr

什么是大型语言模型？

大型语言模型（LLM）是一种人工智能（AI）模型，其显著特征在于其庞大的规模。它是AI加速器技术突破的产物，这些硬件支持如今能够处理海量的文本数据。LLM主要基于从互联网上收集的数据，通过概率方法“学习”如何生成单词和句子。

例如，Mistral AI的7B模型是在包含73亿个参数的数据库上训练的！尽管这一规模令人印象深刻，但与最大规模的模型相比仍有差距。

简而言之，大型语言模型能够通过学习大量的语言模式，对诸如“嘿，你好吗？”的提示生成“我很好，谢谢！”这样的回应。这种能力使得LLM可以将“计算机语言”转化为更贴近人类的自然语言。

然而，这种优势也伴随着一些局限性。由于LLM依赖概率方法，它们并不真正“理解”提示或生成的回答，这可能导致误解或幻觉的出现。

尽管如此，当LLM获得正确的数据和指令时，它们可以完成从API调用到脚本生成的大量任务，从而为几乎所有行业带来巨大的商业机会。

如何使用和配置LLM APIs

通过API，用户可以将LLM集成到自己的应用程序中，从而释放应用程序的全部潜力。用户提供数据和服务，API则提供AI层的支持。

在Blobr，我们利用API构建高性能的AI助手，同时也通过LLM API来自动化业务任务。例如，我们将OpenAI API集成到Google Sheets中，用于分析和分类内容。

尽管每个用户都可以从LLM API中获益，但熟悉API的参数配置可能会有一定难度。然而，掌握如何配置LLM是为特定用例生成最佳结果的关键。

选择模型

每个LLM提供商通常会提供多种型号，价格和性能各不相同。较旧的资源优化型模型价格较低，而最新的高性能模型则更昂贵。

选择模型时，应根据具体用例进行决策。例如，如果需要进行情感分析，较基础的模型可能已经足够。但如果需要更具创造性的输出，则可以选择最新的高性能模型。

配置参数

参数是配置LLM以获得最佳输出的重要工具。以下是一些关键参数的介绍：

系统

某些模式和LLM支持系统角色设置。例如，在OpenAI API的聊天模式中，可以为系统添加角色描述，从而帮助LLM调整回答风格并生成更优质的输出。找到最佳系统提示可能需要多次尝试。

代币数量

LLM的输出是以“代币”为单位的，而不仅仅是单词。通常，一个单词等于一个代币，但较长的单词可能会分解为多个代币。

限制代币数量有两个主要好处：

降低成本：代币是API计费的基本单位，控制代币数量可以有效节省成本。
控制输出长度：对于需要简短回答的用例，例如句子补全或分类，限制代币数量可以避免冗长的输出。

需要注意的是，不同模型的代币限制也各不相同。例如，小型模型通常限制为1024个代币，而Anthropic的高级模型可以支持多达100,000个代币。

温度

温度参数用于控制LLM输出的随机性，范围通常在0到1之间（某些模型可能支持更高值）。

温度为0时，输出简洁且一致。
温度为1时，输出更具创造性和多样性。

Top-P和Top-K

这两个参数用于控制LLM选择输出的方式：

Top-P：设置概率阈值，例如设置为0.5时，LLM仅考虑概率总和达到50%的代币。
Top-K：限制LLM仅选择排名前K的代币，例如设置为3时，仅考虑最可能的3个代币。

这两个参数可以结合温度使用，以调整输出的随机性。

停止序列

停止序列用于定义输出的终止条件，例如句号、逗号或其他特定字符。这对于控制输出长度或实现特定模式非常有用。

出席和频率处罚

出席处罚：限制代币在提示和输出中重复出现的次数。
频率处罚：根据代币的出现频率施加惩罚。

这两个参数可以帮助生成更多样化的输出，但设置过高可能导致无意义的句子。

微调、函数调用与LangChain：定制LLM的方法

如果基础参数配置无法满足需求，可以通过以下方法进一步定制LLM：

微调

微调是通过提供自定义数据集来训练LLM，以提高其对特定用例的适应性。微调的主要用途包括：

设置特定语气或格式。
提高输出准确性，减少幻觉或错误。
扩展LLM对特定领域（如医学或法律）的理解。

微调通常需要大量示例数据，并且随着用例的变化可能需要不断更新数据集。

函数调用

函数调用是OpenAI的一项功能，允许LLM学习如何进行API调用并处理响应。例如，函数调用可以帮助聊天机器人将自然语言请求转换为API调用，或从外部数据源检索信息。

LangChain

LangChain是一个框架，用于将LLM与多个数据源连接。与OpenAI的函数调用类似，LangChain支持多种LLM，并能通过集成不同的数据源实现复杂的应用场景。

领先的LLM APIs

目前市场上有多个领先的LLM API提供商，每个都有其独特的优势。以下是一些主要提供商的对比：

OpenAI

可用型号：GPT-3.5 Turbo、GPT-4等。
代币限制：最高32,768个代币。
价格：GPT-3.5 Turbo为每千代币0.002美元，GPT-4为0.12美元。
功能：支持完成、微调、函数调用。

Anthropic

可用型号：Claude Instant、Claude 2。
代币限制：高达100,000个代币。
价格：每千代币0.0055美元起。
功能：专注于安全性和定制化。

Cohere

可用型号：支持生成、微调和网络搜索。
价格：每千代币0.002美元。
特点：可连接互联网和企业数据。

LLaMA

可用型号：LLaMA 2 7B、13B、70B。
代币限制：4096个代币。
特点：开源模型，可本地托管。

Mistral

可用型号：Mistral 7B。
代币限制：8000个代币。
价格：本地托管免费。
特点：开源模型，支持微调。

总结

大型语言模型API为将AI集成到日常工作中提供了强大的工具。尽管实施过程可能具有挑战性，但其带来的效率提升和商业机会是值得的。选择合适的模型和配置参数是成功的关键。如果需要高度定制化，可以考虑微调或使用开源模型。通过合理的规划和实施，LLM可以为您的业务带来显著的价值。

原文链接: https://www.blobr.io/post/large-language-model-api-guide