Với rất nhiều Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện có, việc lựa chọn LLM phù hợp là rất quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào muốn tích hợp AI vào hoạt động của mình. Cho dù bạn đang phát triển các ứng dụng do AI điều khiển, tự động hóa các tác vụ hay khám phá AI để tạo mã , thì lựa chọn LLM của bạn có thể ảnh hưởng đáng kể đến sự thành công của dự án.
Trước khi đi sâu vào các chi tiết kỹ thuật khi lựa chọn Mô hình ngôn ngữ lớn, điều quan trọng là phải xác định mục tiêu kinh doanh và các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Xác định các tác vụ mà bạn cần mô hình xử lý—cho dù đó là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hỗ trợ khách hàng, nhận dạng giọng nói, mô hình đa phương thức để kết hợp văn bản và hình ảnh hay tạo mã hỗ trợ AI . Bắt đầu bằng cách xác định phương thức cụ thể mà bạn cần. Nếu bạn tập trung vào xử lý văn bản, hãy chọn mô hình văn bản—không cần mô hình hình ảnh hoặc âm thanh. Tuy nhiên, nếu tác vụ của bạn liên quan đến phân tích cú pháp bảng, phân tích hình ảnh hoặc xử lý âm thanh, bạn sẽ cần một mô hình phù hợp với phương thức cụ thể đó.
Một số LLM phù hợp hơn để giải quyết các thách thức kinh doanh cụ thể so với những LLM khác; không có một mô hình nào phù hợp với tất cả. Bằng cách liên kết các khả năng của mô hình với các mục tiêu kinh doanh của bạn, bạn có thể đảm bảo rằng công nghệ bạn chọn sẽ giải quyết hiệu quả các nhu cầu của bạn và mang lại giá trị có thể đo lường được.
Blog này sẽ hướng dẫn bạn những cân nhắc quan trọng khi chọn LLM, đặc biệt là để tạo mã AI, và sẽ so sánh các LLM thương mại và mã nguồn mở để giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt.
LLM thương mại so với LLM nguồn mở
Có hai loại LLM chính: Mô hình ngôn ngữ lớn thương mại và Mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở. LLM thương mại, do các công ty như OpenAI, Google hoặc Microsoft phát triển, là các mô hình độc quyền đi kèm với phí đăng ký. LLM nguồn mở, chẳng hạn như từ Hugging Face hoặc Meta AI, được phát triển và duy trì bởi một cộng đồng những người đóng góp và được cung cấp miễn phí cho bất kỳ ai sử dụng và sửa đổi. Sự lựa chọn giữa LLM thương mại và nguồn mở thường phụ thuộc vào các yếu tố như chuyên môn, ngân sách và các yêu cầu cụ thể của dự án. Bây giờ chúng ta hãy xem xét các yếu tố này và so sánh điểm mạnh và điểm yếu của LLM thương mại và nguồn mở để giúp bạn đưa ra lựa chọn tốt nhất cho nhu cầu của mình.
Chuyên môn và Thiết lập
LLM thương mại: Các mô hình này thường đã sẵn sàng để sử dụng với yêu cầu thiết lập tối thiểu. Ví dụ, GPT-4 của OpenAI cung cấp các khả năng được xây dựng sẵn có thể dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng của bạn, khiến nó trở nên lý tưởng cho các nhóm có chuyên môn AI/ML hạn chế. Cách tiếp cận này hoàn hảo cho những người muốn bắt đầu nhanh chóng mà không cần kiến thức chuyên môn sâu.
LLM được đào tạo trước nguồn mở: Mặt khác, các mô hình như LLaMA hoặc OPT của Meta đòi hỏi chuyên môn đáng kể trong việc tinh chỉnh và triển khai. Các mô hình này linh hoạt hơn và có thể tùy chỉnh để phù hợp với các nhu cầu cụ thể, nhưng chúng đòi hỏi một nhóm có kỹ năng AI/ML mạnh mẽ. Thiết lập này lý tưởng cho các tổ chức có chuyên môn nội bộ có thể quản lý và tối ưu hóa các mô hình này để có được kết quả tốt nhất.
Cân nhắc về ngân sách
LLM thương mại: Nếu bạn muốn giảm thiểu chi phí trả trước, API LLM thương mại là giải pháp phù hợp. Chúng cho phép bạn đưa Sản phẩm khả thi tối thiểu (MVP) của mình vào hoạt động nhanh chóng mà không cần đầu tư lớn vào R&D. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng khi bạn mở rộng quy mô, chi phí có thể tăng đáng kể, đặc biệt là với phí sử dụng API.
LLM được đào tạo trước nguồn mở: Mặc dù khoản đầu tư ban đầu để thiết lập mô hình nguồn mở có thể cao hơn, nhưng hiệu quả về chi phí dài hạn sẽ tốt hơn. Khi mô hình được tinh chỉnh và triển khai, bạn sẽ tránh được các khoản phí API định kỳ, giúp tùy chọn này tiết kiệm chi phí hơn ở quy mô lớn.
Thời gian đưa ra thị trường
LLM thương mại: Nếu tốc độ là ưu tiên của bạn, API LLM thương mại cung cấp con đường nhanh nhất để tiếp cận thị trường. Chúng được thiết kế để triển khai nhanh chóng, cho phép bạn nhanh chóng tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng của mình. Tuy nhiên, việc dựa vào các API này có thể hạn chế lợi thế cạnh tranh của bạn về lâu dài do thiếu sự khác biệt.
LLM được đào tạo trước nguồn mở: Mặc dù mất nhiều thời gian hơn để thiết lập và tinh chỉnh các mô hình nguồn mở, nhưng phần thưởng là xứng đáng. Tùy chỉnh và tối ưu hóa có thể mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh bền vững, đặc biệt là trong các trường hợp sử dụng chuyên biệt như tạo mã AI.
Kiểm soát chất lượng mô hình và tùy chỉnh
LLM thương mại: Với API LLM thương mại, quyền kiểm soát của bạn đối với mô hình bị hạn chế. Các mô hình này thường hoạt động như “hộp đen”, nghĩa là bạn không thể sửa đổi hoạt động bên trong của chúng. Việc thiếu kiểm soát này có thể là một nhược điểm nếu bạn cần mô hình hoạt động theo một cách cụ thể hoặc tuân thủ các tiêu chuẩn cụ thể, chẳng hạn như các hoạt động mã hóa an toàn.
LLM được đào tạo trước nguồn mở: Các mô hình nguồn mở cung cấp khả năng kiểm soát hoàn toàn đối với kiến trúc và hành vi của chúng. Ví dụ, việc tinh chỉnh một mô hình như GPT-J hoặc CodeLlama cho phép bạn tối ưu hóa nó cho các tác vụ tạo mã, đảm bảo mã được tạo ra đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và bảo mật cụ thể của bạn.
Quyền riêng tư dữ liệu
LLM thương mại: Nhiều mô hình thương mại yêu cầu gửi dữ liệu của bạn đến máy chủ của bên thứ ba để xử lý. Điều này có thể là một trở ngại đối với các tổ chức xử lý dữ liệu nhạy cảm hoặc hoạt động trong các ngành được quản lý chặt chẽ.
LLM được đào tạo trước nguồn mở: Với các mô hình nguồn mở, bạn có toàn quyền kiểm soát dữ liệu của mình. Bạn có thể lưu trữ mô hình tại chỗ, đảm bảo rằng tất cả dữ liệu đều nằm trong môi trường an toàn của tổ chức bạn. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các công ty xử lý thông tin bí mật hoặc nhạy cảm.
Tốc độ suy luận
LLM thương mại: Tốc độ suy luận của LLM thương mại thường nhanh, nhưng có thể bị ảnh hưởng bởi sự chậm trễ của API, độ trễ cao hoặc gián đoạn, đặc biệt là khi sử dụng mở rộng. Điều này có thể là nút thắt cổ chai trong các ứng dụng nhạy cảm với thời gian.
LLM được đào tạo trước nguồn mở: Các mô hình nguồn mở cung cấp cho bạn sự linh hoạt để tối ưu hóa độ trễ thấp hơn, cho phép hiệu suất nhanh hơn và nhất quán hơn. Triển khai mô hình cục bộ trên phần cứng chuyên dụng mạnh mẽ, bạn có thể đạt được tốc độ suy luận tốt hơn.
Hiệu quả chi phí ở quy mô lớn
LLM thương mại: Mặc dù LLM thương mại dễ bắt đầu, chi phí có thể tăng lên khi bạn mở rộng quy mô, đặc biệt là với mô hình định giá theo token. Điều này có thể trở thành khoản chi phí đáng kể đối với các dự án quy mô lớn.
LLM được đào tạo trước nguồn mở: Sau khi thiết lập, các mô hình nguồn mở thường cung cấp cấu trúc có thể dự đoán được và chi phí thấp hơn. Ví dụ, các mô hình như CodeParrot có thể chạy trên cơ sở hạ tầng của riêng bạn, giúp chúng tiết kiệm chi phí hơn về lâu dài.
Kích thước của LLM
Kích thước của LLM thường được đo bằng số lượng tham số mà nó chứa. Tham số là các thành phần trong mô hình được học từ dữ liệu trong quá trình đào tạo và chúng đóng vai trò quan trọng trong khả năng hiểu và tạo văn bản của mô hình. Chìa khóa để chọn LLM phù hợp nằm ở việc cân bằng kích thước của mô hình với các yêu cầu cụ thể của ứng dụng, hạn chế về chi phí và môi trường triển khai. Thông thường, việc thử nghiệm với các kích thước và cấu hình mô hình khác nhau có thể giúp xác định sự phù hợp nhất.
LLM thương mại: LLM thương mại, được phát triển bởi các công ty như OpenAI và Google, thường cung cấp các mô hình lớn hơn và tinh vi hơn. Các mô hình này đã được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn và đã trải qua quá trình tinh chỉnh sâu rộng, khiến chúng có khả năng cao nhưng cũng tốn nhiều tài nguyên. Quy mô của các mô hình này thường chuyển thành hiệu suất tốt hơn, đặc biệt là đối với các tác vụ phức tạp, nhưng nó cũng đòi hỏi phần cứng mạnh hơn và đầu tư đáng kể hơn về mặt tài nguyên tính toán.
LLM được đào tạo trước nguồn mở: Các LLM nguồn mở có quy mô rất khác nhau. Mặc dù có một số mô hình nguồn mở lớn có thể cạnh tranh với các sản phẩm thương mại, nhưng nhiều mô hình nguồn mở được thiết kế để nhẹ hơn và dễ tiếp cận hơn, phục vụ cho các nhà phát triển có thể không có quyền truy cập vào phần cứng cao cấp. Các mô hình nhỏ hơn này dễ triển khai hơn và có thể tiết kiệm chi phí hơn, nhưng chúng có thể không cung cấp cùng mức hiệu suất hoặc độ chính xác như các đối tác thương mại lớn hơn của chúng. Tuy nhiên, tính linh hoạt để tùy chỉnh và tối ưu hóa (tinh chỉnh, sử dụng RAG ) các mô hình này cho các tác vụ cụ thể đôi khi có thể bù đắp cho các hạn chế về quy mô.
LLM cho thế hệ mã AI
Việc lựa chọn LLM phù hợp để tạo mã AI liên quan đến việc cân bằng nhiều yếu tố như chất lượng mã, bảo mật, tùy chỉnh, kích thước mô hình và chi phí. Hãy cân nhắc khả năng mở rộng và sự cân bằng giữa chi phí và hiệu suất. Ngoài ra, hãy đảm bảo mô hình phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức của bạn và có sự hỗ trợ mạnh mẽ, cho dù từ nhà cung cấp hay cộng đồng nguồn mở.
Khi chọn chương trình LLM để tạo mã AI, hãy cân nhắc các tiêu chí bổ sung sau:
Ngôn ngữ lập trình được hỗ trợ: Đảm bảo LLM hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình bạn đang sử dụng trong dự án của mình.
Chất lượng mã: Tìm kiếm một LLM tạo ra mã sạch, có cấu trúc tốt và hiệu quả.
Độ chính xác: LLM phải có khả năng tạo ra mã hoạt động chính xác và đáp ứng được yêu cầu của bạn.
Khả năng tích hợp: Xem xét cách LLM tích hợp với quy trình phát triển và các công cụ của bạn.
Một số LLM phổ biến được sử dụng để tạo mã AI bao gồm:
OpenAI Codex (Thương mại): LLM này được thiết kế riêng cho việc tạo mã và có thể dịch các hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên sang Python, Java, JavaScript và các ngôn ngữ lập trình khác.
GitHub Copilot (Thương mại): Trợ lý AI này, được hỗ trợ bởi OpenAI Codex, có thể gợi ý hoàn thành mã và chức năng khi bạn nhập. Nó tích hợp trực tiếp vào môi trường phát triển (IDE) như Visual Studio Code.
TabNine (Thương mại): Trợ lý mã hóa AI này được thiết kế để hoàn thiện và tạo mã. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và tập trung vào việc tích hợp liền mạch vào nhiều IDE khác nhau.
Code LLaMA (Mã nguồn mở): Một biến thể của họ mô hình LLaMA, CodeLlama hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và xuất sắc trong việc tạo và hoàn thiện mã với độ chính xác cao. Với khả năng tinh chỉnh, mô hình này có thể được điều chỉnh cho các tác vụ mã hóa cụ thể, biến nó thành một tùy chọn linh hoạt.
GPT-J (Mã nguồn mở): Một giải pháp thay thế mã nguồn mở, khi tùy chỉnh phù hợp, có thể được thiết kế riêng để tạo ra mã sạch, chất lượng cao.
StarCoder (Mã nguồn mở): Một mô hình mã nguồn mở được đào tạo trên nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau và lý tưởng cho các tác vụ như hoàn thiện, tổng hợp và tái cấu trúc mã.
Đảm bảo chất lượng và bảo mật của mã do AI tạo ra
Mặc dù LLM có thể tăng tốc đáng kể quy trình phát triển phần mềm bằng cách tạo mã nhanh chóng, nhưng chúng cũng đi kèm với những rủi ro tiềm ẩn. Mã do các mô hình này tạo ra có thể chứa lỗi hoặc lỗ hổng bảo mật có thể làm giảm độ tin cậy và an toàn của phần mềm. Để giảm thiểu những rủi ro này, điều cần thiết là phải tiến hành đánh giá mã kỹ lưỡng bằng các công cụ chuyên dụng như SonarQube và SonarCloud . Các công cụ này được thiết kế để tự động phân tích mã của bạn để tìm lỗi phổ biến, lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn và tuân thủ các biện pháp thực hành tốt nhất. Bằng cách tích hợp các kiểm tra này vào quy trình phát triển của mình, bạn có thể đảm bảo rằng mã do LLM tạo ra không chỉ hiệu quả mà còn an toàn và đáng tin cậy. Phương pháp này giúp bạn duy trì các tiêu chuẩn cao trong các dự án phần mềm của mình, giảm khả năng xảy ra các sự cố có thể dẫn đến việc sửa chữa tốn kém hoặc vi phạm bảo mật trong tương lai.
Thông tin chi tiết vui lòng liên hệ contact@smartnet.net.vn