7 天免费试用；无需信用卡
快速提示：结构化、可重复的测试过程不仅可以确保更好的模型选择，还可以支持人工智能项目的可扩展性和治理。
选择正确的大型语言模型 (LLM) 取决于评估直接影响性能的指标。通过关注可衡量的因素，团队可以做出更好的决策，避免代价高昂的失误。挑战在于确定对您的特定用例最重要的指标，并了解它们如何转化为实际性能。
在准确性方面，通常使用几个基准来衡量 LLM 的能力：
模型之间的性能差距可能很明显。例如，GPT-4 的准确率达到了 95.3% HellasWag 2024年，GPT-3 在TruthFulQA上的成功率仅为58％，而人类的基线为94％。虽然这些基准测试提供了坚实的起点，但团队还应设计符合其独特业务需求的特定领域的测试。
响应时间和代币成本是影响用户体验和预算的关键指标。需要几秒钟才能做出响应的模型可能适用于内部研究，但可能不适合面向客户的应用程序。同样，高额代币成本可能成为大批量场景中的主要支出。
速度要求取决于应用程序。实时用例通常需要亚秒级的响应时间，而批处理任务可以处理更长的延迟。需要监控的关键指标包括响应时间（获得第一个代币的时间）和每秒令牌数，帮助团队在性能和成本之间取得平衡。
在评估成本时，不要只看代币定价。还要考虑运营费用。诸如此类的工具 prompts.ai 可以帮助实时跟踪这些指标，从而深入了解成本和性能之间的权衡。
除了速度和成本外，上下文容量和自定义选项等其他因素在模型的可用性中也起着重要作用。
上下文窗口的大小决定了模型在一次交互中可以处理多少信息。例如，具有4,000个代币窗口的模型可能适用于简短的对话，但是处理诸如法律合同或研究论文之类的长文件通常需要32,000个代币或更多的窗口。
自定义训练选项允许团队针对特定任务微调预训练模型。这提高了准确性和与给定域的相关性。诸如参数高效微调之类的技术在不牺牲性能的情况下减少了计算需求。其他方法，例如指令调整和强化学习，进一步完善了模型的行为。
对于需要外部数据访问的团队，检索增强生成 (RAG) 提供了另一种解决方案。RAG 整合了外部知识来源，为模型的响应奠定了基础，这有助于减少幻觉并提高准确性。在微调和 RAG 之间做出决定取决于您的需求：当您有足够的标签数据来自定义模型时，微调效果最好，而 RAG 则非常适合数据有限且需要持续更新的场景。
像这样的平台 prompts.ai 可以简化这些指标的测试和验证，从而更容易评估模型在实际环境中的表现。
为了有效地比较大型语言模型 (LLM)，必须遵循结构化的工作流程，进行可重复的测试，以产生清晰、可操作的见解。该过程的关键部分涉及在模型之间使用相同的提示来突出差异。
任何 LLM 比较的核心都在于同时在多个模型中测试相同的提示。这种方法揭示了每个模型如何处理相同的任务，有助于识别幻觉或输出不一致等问题。
例如，如果四个模型提供相似的响应，而一个模型产生的结果明显不同，则异常值可能表示存在错误。既定模型通常与事实信息保持一致，因此偏差通常会凸显不准确之处。
像这样的工具 Prompts.ai 通过使团队能够在超过 35 种领先模型上测试相同的提示来简化此流程，包括 GPT-4、Claude、lLaMa 和 双子座 -全部来自一个界面。用户无需在平台之间手动切换，而是可以实时并排查看结果。
提示美术师尼克·格拉托说：“针对多个模型测试提示是查看哪种模型在特定用例中最适合你的好方法。”
对于更复杂的任务，可以考虑使用以下方法将它们分成较小的子任务 即时链接。这包括将较大的目标划分为按预定义顺序执行的各个提示。通过使用固定提示结构，您可以确保模型之间的公平比较并保持输入格式的一致性。收集回复后，跟踪模型的更新如何随时间推移对结果产生影响。
提供商经常更新其 LLM，这可能会影响性能。为了在这些变化中保持领先地位，请使用基准指标和自动计划记录版本详细信息并监控性能趋势。
Prompts.ai 通过跟踪模型随时间推移的性能的版本化评估来解决这一难题。团队可以设置基准指标，并在更新导致显著的绩效变化时收到警报，从而帮助他们快速适应。自动测试计划提供定期检查点，确保不同模型版本的质量标准得到维护。
图表和表格等可视化工具可以更轻松地发现响应时间、准确性、代币成本和幻觉率等指标的趋势。
例如，假设一个比较不同模型的关键指标的表格：
图表，例如用于跟踪精度变化的折线图或用于成本比较的条形图，为分析趋势和做出明智的决策提供了一种快速的方法。 Prompts.ai 包括内置工具，可根据测试结果自动生成这些可视化效果，从而减少手动工作并加快决策过程。
在比较大型语言模型 (LLM) 时，团队通常必须在独立测试工具和集成平台解决方案之间做出选择。每个选项对测试效率和结果质量都有自己的影响。
专门的工具通常用于评估 LLM 的性能。拿走 LM 安全带，例如，它为在各种模型上运行标准化基准测试提供了一个框架。它对MMLU和ARC等学术基准特别有效。但是，实施它需要扎实的技术背景，这对于某些团队来说可能是一个挑战。
另一个例子是 OpenLLM 排行榜，它根据标准化测试对模型进行公开排名。这些排名可以快速概述模型的整体性能。但问题在于：在公开基准测试中表现良好的模型不一定能满足特定业务用例的需求。
传统测试工具的一个主要缺点是它们依赖于手动的即时改进，这可能导致不一致和效率低下。他们的通用接口通常缺乏灵活性，因此更难适应独特的测试场景。这种分散的方法凸显了独立工具的局限性以及对更加统一的解决方案的需求。
集成平台为应对独立工具带来的挑战提供了一种更简化的方法。例如， Prompts.ai 将测试、成本跟踪和治理整合到一个界面中。它支持超过 35 种领先型号，包括 GPT-4、Claude、LLaMa 和 Gemini，全部都在安全的环境中运行。
集中式平台的关键优势之一是能够在多个模型上同时运行相同的提示。这样可以确保测试条件的一致性并消除猜测。
实时成本监控是另一个改变游戏规则的因素，因为它无需手动跟踪，有助于优化支出。
版本化评估等治理功能可确保一段时间内的合规性和一致性。饰演康纳·凯利，增长负责人 人形回路，说的是：
“投资大型语言模型的企业应认识到，LLM评估指标不再是可选的——它们对于可靠的性能和良好的合规性至关重要”。
好处不止于个人测试环节。杰克·鲍恩，创始人兼首席执行官 Coloop，补充说：
“从长远来看，我认为我们将看到人工智能变成'纯软件'——就像早期的SaaS工具主要是数据库的封装一样。是的，你可以使用Excel、Airtable和Zapier构建任何东西，但人们不能，因为他们珍惜时间、支持和专注”。
专门构建的人工智能工具还有助于减少在研究、设置和维护上花费的时间。对于经常进行评估或管理多个 AI 项目的团队来说，节省的时间通常证明投资是合理的。这是在日益复杂的人工智能环境中保持效率和专注力的实用解决方案。
即使是经验丰富的人工智能团队在比较大型语言模型 (LLM) 时也会跌跌撞撞。这些失误可能导致选择错误的模型，超出预算，甚至部署不力。为了避免这些陷阱，采取严格的测试方法至关重要。让我们深入探讨团队在评估 LLM 时面临的一些常见错误和权衡取舍。
在开源和闭源 LLM 之间进行选择是 AI 团队做出的最重要的决策之一。每个选项都有自己的优势和挑战，这些优势和挑战直接影响您的测试过程。
以像 LLAMA-3-70-B 这样的开源模型为例。它们要便宜得多——输入代币的价格约为每百万美元0.60美元，输出代币的价格为每百万美元0.70美元。相比之下，ChatGPT-4 每百万个输入代币收费约10美元，每百万个输出代币收费约30美元。对于处理繁重文本处理的团队来说，这些成本差异可能会迅速增加。
开源模型还提供无与伦比的透明度和灵活性。您可以完全访问模型的架构和训练数据，从而完全控制部署。但要注意的是：您需要技术专业知识来处理基础架构、安全和维护。另外，你通常依赖开源社区的帮助，而不是供应商的支持。
另一方面，像 GPT-4 和 Claude 这样的闭源模型以其可靠性和易用性而闻名。它们提供稳定的性能，附带服务级别协议，并为您处理安全性、合规性和可扩展性等关键问题。
有趣的是，市场正在发展。闭源模型目前占据主导地位，占80％-90％的份额，但未来看起来更加平衡。实际上，41％的企业计划增加对开源模型的使用，而另有41％的企业如果性能与封闭模型相匹配，则愿意切换。
Barak Or 博士总结得很好：
“在智能可编程的世界中，控制就是策略。而且策略不是开放的或封闭的——从设计上讲，两者兼而有之”。
许多团队现在都在采用混合策略。他们将闭源模型用于可靠性至关重要的面向客户的应用程序，同时为内部工具和探索性项目尝试开源模型。
即使是最好的评估工作，测试中的偏差也会脱轨。很容易陷入这样的陷阱：设计的测试条件有利于一个模型的优势，而忽略其他模型的优势，从而导致结果偏差。
例如，一家初创公司在没有测试其可扩展性的情况下使用基于云的 LLM 启动了聊天机器人。随着用户数量的增长，响应时间急剧放缓，使用户感到沮丧并损害了产品的声誉。更全面的评估（包括可扩展性测试）可能会促使他们选择更轻的模型或混合设置。
完全依赖基准测试分数是另一个常见的错误。在 MMLU 或 ARC 等标准化测试中大放异彩的模型在您的特定场景中可能表现不佳。学术基准通常无法反映专业领域的要求或独特的提示风格。
训练数据偏差是另一个问题。它可能导致某些社区的有害陈规定型观念或不当回应。为了应对这种情况，团队应创建多样化、具有代表性的测试数据集，这些数据集应符合现实用例，包括边缘案例和不同的提示。
别忘了隐性成本，这是团队经常出错的另一个领域。
只关注每个代币的定价会使团队对总拥有成本产生错误的认识。例如，开源模型乍一看可能显得免费，但基础设施成本可能会迅速堆积。GPU、云实例、数据传输和备份系统都增加了账单。
一家SaaS提供商艰难地学到了这一点。他们选择了按代币计费的专有LLM，预计使用量适中。但是，随着他们的应用程序获得关注，每月成本从数百美元猛增至数万美元，吞噬了他们的利润。混合方法——对基本任务使用开源模型，为复杂查询使用高级模型——可能会控制成本。
其他被忽视的因素包括 API 延迟、重负荷下的可靠性问题以及可能拖延部署时间表的集成挑战。许可条款、合规要求和安全措施也可能带来意想不到的开支。
为了避免这些意外，团队需要进行周密的计划。将模型功能映射到您的实际用例，估算实际用户负载，并评估总拥有成本。通过从一开始就解决安全性与合规性问题，您将能够更好地做出经得起时间考验的明智决策。
系统地评估大型语言模型 (LLM) 不仅仅是一项技术练习，它是一项战略举措，可以显著影响团队的发展 投资回报率， 治理，以及 可扩展性。采用结构化评估流程的团队通常会显著降低成本并改善绩效结果。
以下是潜在影响的示例：切换到更优化的模型设置可以每月节省数万美元，同时还可以为对话式 AI 应用程序提供更快的响应和更低的延迟。
治理变得简单得多 当您集中模型性能、成本和使用数据时。您将创建清晰的审计记录，以支持合规性和问责制，而不是依赖不一致的临时决策。对于法规要求详细记录每项人工智能相关决策的行业而言，这尤其重要。
一旦治理得到控制，扩展就会变得容易得多。 系统比较自然支持可扩展性。 随着人工智能工作的增加，你不必为每个新项目重新设计轮子。您已经开发的基准、指标和工作流程可以重复使用，从而加快决策并最大限度地降低风险。新的团队成员可以快速了解选择特定模型的原因以及如何评估替代方案。
可重复的版本化评估是可靠的人工智能策略的基础。在多个 LLM 上运行相同的提示并随着时间的推移跟踪他们的回应，可以积累机构知识。这种方法可以帮助您及早发现性能问题，发现节省成本的机会，并就升级或模型更改做出明智的选择。
立即开始使用 LLM 比较仪表板 通过探索诸如此类的平台 prompts.ai。专注于最关键的用例，建立精度、延迟和每百万个代币成本等基准指标，并对比至少五个模型。诸如此类的工具允许您监控响应、标记幻觉并维护版本控制，从而彻底改变模型选择的方式。这种统一的策略不仅增强了模型选择，还加强了人工智能治理。
现在投资结构化评估方法将使您的团队与众不同。那些当今优先考虑适当的评估基础设施的人将在明天引领行业，从提高准确性、简化治理和轻松扩展中受益。
在评估大型语言模型 (LLM) 时，务必使用 标准化指标 确保公平比较。准确性（例如 MMLU、ARC、TruthFulQA）、延迟、每 100 万个代币的成本和上下文窗口大小等指标为评估性能提供了坚实的基础。除了指标外，测试还应包括 一致且可重复的工作流程，在不同的模型上运行相同的提示以发现不一致或幻觉。
利用专为大规模即时测试而设计的工具可以帮助进行比较 客观且有据可查。避免诸如挑选提示或根据预期设计之外的任务评估模型之类的陷阱至关重要。系统和公平的方法有助于清楚地突出每种模型的优势和局限性。
使用诸如此类的平台 prompts.ai 使测试和比较大型语言模型 (LLM) 变得更加简单。它确保对多个模型的评估是一致和可重复的，从而可以进行公平和公正的比较。通过集中测试流程，您可以轻松监控模型响应，发现幻觉等问题，并评估关键性能指标，包括准确性、响应时间和成本。
这种高效的方法不仅可以节省宝贵的时间，而且还支持在选择适合您需求的模型时做出更好的决策。prompts.ai 等工具具有版本控制评估和管理大规模测试的功能，使人工智能团队能够推出更可靠和更有效的解决方案。
乍一看，开源大型语言模型 (LLM) 可能看起来经济实惠，但它们通常会带来隐性成本。其中包括基础设施设置、持续维护和扩展的费用。团队还可能遇到诸如更高的技术复杂性、有限的支持选项和潜在的安全漏洞等障碍。对此类模型进行故障排除和托管可能会迅速增加运营成本。
另一方面，闭源 LLM 通常提供更强大的支持系统、更快的更新和一致的性能保证。但是，这些好处伴随着许可费。在两者之间做出决定需要仔细考虑团队的技术能力、预算限制和长期目标。
