บล็อกเทคนิค
สำรวจ AI โมเดลขนาดใหญ่ การพัฒนา API และแนวโน้มเทคโนโลยี前沿 — การแบ่งปันเทคนิคจากทีม SiCore TokenWorks
มุมมองแนวโน้ม token8341: การเลือก API ของโมเดลขนาดใหญ่ ทำไมถึงไม่ดูแค่กระดาษอันดับอีกต่อไป
สองปีก่อนผมช่วยทีมที่ทำระบบบริการลูกค้าข้ามพรมแดนทำ architecture review บนไวท์บอร์ดในห้องประชุมเต็มไปด้วยตารางเปรียบเทียบคะแนนของโมเดลแต่ละเจ้า MMLU, CEval
วิธีสลับผู้ให้บริการ LLM โดยไม่ต้องแก้โค้ดของคุณ
คนส่วนใหญ่ไม่ได้เริ่มต้นโปรเจกต์ด้วยการคิดเรื่องความย้ายผู้ให้บริการได้ พวกเขาหยิบคีย์จากผู้ขายที่สมัครง่ายที่สุด เขียนการเชื่อมต่อ แล้วก็ปล่อยขึ้น product
เปรียบเทียบราคา LLM API: Aggregator ช่วยคุณประหยัดเงินได้อย่างไร
หากคุณเคยใช้ผู้ให้บริการ LLM เพียงรายเดียว ราคาที่แสดงบนหน้าราคาของผู้ให้บริการรายนั้นอาจดูเหมือนเป็นราคาที่แท้จริง แต่ไม่ใช่ นั่นคือราคาขายปลีก และเช่นเดี
API Key เดียวสำหรับทุกโมเดล: เหตุผลที่ควรใช้ LLM Gateway
ผู้ให้บริการทุกรายมอบ key ให้คุณ หลังจากรายที่สาม key ต่าง ๆ ก็ไม่ใช่ความสะดวกอีกต่อไป แต่กลายเป็นระบบที่คุณต้องสร้างและดูแลรักษา คุณมีผู้ให้บริการ N ราย แ
Green AI: Running LLM Inference on Clean Energy
เรื่องราวคาร์บอนของ AI มักมุ่งเน้นไปที่การฝึกโมเดล ซึ่งก็เข้าใจได้ เพราะการฝึกโมเดลขนาดใหญ่หนึ่งครั้งอาจใช้พลังงานหลายเมกะวัตต์ชั่วโมงต่อเนื่องกันหลายสัปดา
สิ่งที่ควรพิจารณาในผู้ให้บริการ LLM API: เช็กลิสต์
การเลือกผู้ให้บริการ LLM จากคะแนน benchmark ก็เหมือนกับการเลือกร้านอาหารจากรูปในเมนู ตัวโมเดลสำคัญ แต่ทุกสิ่งรอบๆ โมเดลก็สำคัญเช่นกัน และสิ่งที่อยู่รอบๆ นั