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前言

在过去的一年里，人工智能领域不断涌现出各种大语言模型(LLMs)，每个模型都在不断突破生成式人工智能的极限。这些模型支持的参数越来越多，训练集越来越庞大，实现的性能也越来越高。

然而，在面对这些优秀的LLMs时候，应该如何明智地进行选择？

除了对比基准测试的结果，还要综合考虑模型的质量、速度和成本。

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为什么选择开源模型而不是商业模型?

在对比各个开源模型之前，先回答一个问题：为什么不选商业模型？

实际上，究竟是选择开源模型还是商业模型，需要根据自身的具体需求而定。不可否认的是，开源模型具有以下几个显著的优点：

1. 可控性高：用户可以对开源模型进行精细控制和优化，从而满足特定需求，而商业模型可能无法做到这一点。
2. 数据更安全：开源模型可以在本地运行，也可以在私有云中运行，因此能够更好地保障数据安全。而商业模型，可能存在数据隐私问题，因为数据通常需要发送到供应商的服务器进行处理。
3. 成本更低：相比商业模型的API调用或token的成本，开源模型的累计使用成本更低。但是，不要忽略基础设施投入和维护的成本。
4. 社区力量：得益于社区的集体智慧，开源模型可以快速进行改进、修复问题，以及开发新特性。
5. 无供应商绑定：依赖开源模型，消除了对特定供应商的绑定，不依赖其路线图、价格变化，以及相关服务。

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开源模型对比

Llama 2

Llama 2的发布标志着Meta AI在LLMs领域取得了重大突破。

Llama 2是一个预训练的文本生成模型，可提供70亿、130亿和700亿个参数。它可广泛用于各种任务，包括聊天机器人和各种自然语言生成应用程序。Meta AI还提供了定制化的Llama 2，如Llama Chat和Code Llama。

Llama 2的优点：

• 性能更好：基于Meta AI的基准测试，在理解、推理和通用智能方面， Llama 2比其它开源模型的性能更好。
• 支持微调：用户可以对它进行微调，以满足特定任务或行业的独特需求。经过微调的模型为开发人员节省了大量的时间和资源。
• 安全性：它在拒绝不合理请求方面表现良好，是企业和面向公众的应用程序的理想选择。在Meta的评估中报告中，具有70亿、130亿和700亿参数的Llama 2的安全违反率(3%和4%)明显低于Falcon和ChatGPT(7%)。

Llama 2的缺点：

• 编码能力：Llama 2在编码任务方面的能力不如Code Llama等一些专用模型先进，特别是对于复杂的编程任务而言。
• 预防机制：Llama 2在安全方面比其它模型更为保守，对于内容生成场景来说，这可能过于严格，并且限制了动态交互性。
• 多语言限制：Llama 2主要在英语数据上进行训练，在处理非英语语言任务方面能力有限，这可能会影响其在多语言环境中的使用。

Mixtral 8x7B

Mistral AI于2023年12月发布了Mixtral 8x7B，它在各种文本生成任务(包括代码生成)中展现出卓越的多功能性，同时它也为聊天应用程序提供了一个微调版本：Mixtral 8x7B Instruct。

Mixtral 8x7B的优点：

• 最佳性能：在多项基础测试中，Mixtral 8x7B性能优于诸如Llama 2 70b和GPT-3.5等其它模型。
  
• 长上下文窗口：Mixtral 8x7B拥有32k-token的下文窗口，显著增强了处理冗长对话和复杂文档的能力。这使得模型能够处理各种任务，从详细的内容创建到复杂的检索增强生成，使其在研究和商业应用中都具有很高的通用性。
• 优化效率：尽管它的参数数量很大，但是它的推理成本能与更小的模型相媲美。
• 通用语言支持：Mixtral 8x7B支持多种语言处理(法语、德语、西班牙语、意大利语和英语)，成为全球性应用的理想选择。
  

以上数据源自: https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/

Mixtral 8x7B的缺点：

• 缺乏内置的审核机制：如果原生不支持审核，就可能生成不适当或有害的内容，特别是给模型输入敏感或有争议的提示时显得尤为明显。针对内容敏感场景，这一点需要格外注意。
• 硬件要求：需要大量的RAM进行处理，无法在低端系统上使用。

Zephyr 7B

Zephyr 7B是在Mistral 7B的基础上建造的，为了更好地理解人类的意图而做了微调，在特定任务和基准测试中表现优异。在发布的时候，Zephyr-7B-β是MT-Bench和AlpacaEval基准测试中排名最高的7B聊天模型。

Zephyr 7B经过大量的语言模式和上下文的训练，能够理解复杂的查询，并生成连贯的、与上下文相关的文本，成为内容创建和客户支持等应用的理想选择。

Zephyr 7B的优点：

• 效率和性能：与GPT-3.5或Llama-2-70B等巨人相比，Zephyr 7B的体积更小，却拥有相当或更好的性能，特别是在需要深入理解人类意图的任务中。
• 多语言能力：Zephyr 7B支持跨多种语言的文本生成和理解，包括但不限于英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语、荷兰语、俄语、中文、日语和韩语。
• 任务灵活性：Zephyr 7B在执行通用的语言相关任务方面表现出色，包括文本生成、摘要、翻译和情感分析，很好支撑跨用途场景。

Zephyr 7B的缺点：

• 意图一致：虽然Zephyr 7B在理解人类意图方面取得了一些进展，但仍需要持续地评估和调整，才能确保输出符合特定用户需求的以及符合道德准则的结果。
• 针对特定任务的适应性：为了实现特定应用场景下的最佳性能，Zephyr 7B需要进行额外的微调。

SOLAR 10.7B

SOLAR 10.7B是一个拥有107亿个参数的大型语言模型，采用简化的scaling 过程，无需复杂的训练或推理调整。

SOLAR 10.7B的优点：

• 多功能性：支持微调版本，如SOLAR 10.7B-Instruct提供增强的指令处理能力，支持更广泛的应用场景。
• 卓越的NLP性能：SOLAR 10.7B在NLP任务中表现出色，优于其它预训练模型，如Llama 2和Mistral 7B。
• 微调：SOLAR 10.7B是一个能在稳固基线能力上进行微调的理想模型。

SOLAR 10.7B的缺点：

• 资源需求：模型可能需要大量的计算资源来进行训练和微调。
• 偏见问题：模型的输出可能并不总是合理或符合道德原则。

Code Llama

Code Llama是在Llama 2上做了微调，是一个专门针对编码任务的高级LLM。它旨在理解和生成几种流行的编程语言代码，包括Python、c++、Java、PHP、Typescript (Javascript)、c#和Bash，是开发人员的理想工具。

该模型有四种尺寸，分别是7B、13B、34B和70B参数。7B和13B模型的支持低延时实时生成代码，34B和70B模型提供了更全面的代码辅助功能。

Code Llama的优点：

• 大型输入上下文：Code Llama可以处理多达100,000个tokens的输入，可以更好地理解和处理大型代码库。
• 多样化的应用程序：它可以处理软件开发生命周期中的各种任务，例如代码生成、代码补全、调试，甚至代码讨论。
• 性能：通过在大量数据集上进行训练(70B模型多达1万亿个tokens )，Code Llama可以提供更准确的代码建议。“Code Llama - Instruct 70B”在“HumanEval”测试中获得了67.8分，超过了GPT 4(67.0分)。

Code Llama的缺点：

• 硬件需求：为实现最佳性能，这类较大的模型(34B和70B)可能需要大量的计算资源，这对于硬件条件有限的个人或组织来说不太友好。
• 不一致的风险：虽然做了微调并增强了安全性，但如果没有适当的监督，总是存在生成不当或恶意代码的风险。
• 不适合一般的自然语言任务：Code Llama针对编码任务进行了优化，因此不推荐将其用于更通用的自然语言处理应用程序。

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专用 Vs. 通用

像Code Llama这样的专用的LLMs，在特定的专用场景下，可以提供更准确、更相关和更有用的输出。

相比之下，像Llama 2这样的通用LLMs是为处理通用任务而构建的。虽然在专用领域，它们无法与专用LLMs相媲美，但因为拥有广泛的知识基础和适应性，所以更适合多用途场景。

专用LLMs 和通用LLMs 之间的选择取决于具体需求。专用模型更适合高风险或小众的任务，精度更重要，而通用模型提供了更好的灵活性和实用性。

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生产环境部署LLMs 的注意事项

在生产环境中部署LLMs 是一个微妙的过程。以下是一些可以考虑的策略：

• 选择合适的模型大小：根据应用程序的延迟和吞吐量要求，选择大小合适的模型十分必要。较小的模型可以提供更快的响应和更低的计算成本，而较大的模型可以提供更准确和细致的输出。
• 基础设施考虑事项：确保基础设施有足够的资源处理计算负载。使用支持GPU的云服务或使用相关优化技术可以帮助管理资源。对于没有基础设施专业知识的团队来说，具有自动伸缩功能的无服务器平台是一个不错的选择。
• 可伸缩性：应该允许根据需求的变化，进行垂直或水平扩展。使用Docker等容器技术和Kubernetes等编排系统可以实现弹性部署。
• 可观测性：完整地记录系统日志，利用观测性工具监视系统的健康状况，有助于快速诊断问题。
• 使用API实现模块化：API可以抽象并管理复杂性，可以实现与现有系统集成，使得更新和维护更容易。
• 考虑模型服务框架：像BentoML、TensorFlow、TorchServe或ONNX Runtime这样的框架可以简化部署，提供版本控制，并通过批处理提高效率。

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