14 分钟阅读 | by Springs | in April 2025 | from Medium
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概述
我们之前已经讨论过 LLM以及它们对 2024 年人工智能产业的影响。今天，让我们来了解如何通过大型语言模型 API 连接在您的软件中技术去使用它们。
根据人工分析排行榜，OpenAI 和微软是当今最受欢迎的 LLM API 提供商，并且看起来它们已经登顶整个 API 市场。该研究比较和排名了人工智能 LLM 模型的 API 提供商在关键指标方面的表现，包括价格、性能/速度（吞吐量和延迟）、上下文窗口和其他指标。
比较的 API 提供商有：OpenAI、Mistral、Microsoft Azure、Amazon Bedrock、Groq、Together.ai、Anthropic、Perplexity、Google、Fireworks、Baseten、Cohere、Lepton AI、Speechmatics、Deepinfra、NVIDIA NGC (Demo)、Runpod、Rev AI、fal.ai、AssemblyAI 和 OctoAI。
正如看到的那样，该表格中遥遥领先的显然是GPT-4、GPT-4 Turbo和LlaMa 2 Chat，这意味着这些 API 目前对全球企业来说是最有用的。
为了更好地理解 LLM API 开发者如何构建软件和 LLM 之间的连接，让我们从 LLM API 及其核心的基础知识开始。
什么是 LLM API？
大型语言模型 API 代表与复杂的 AI 系统进行技术交互，这些系统能够处理、理解和生成人类语言。这些 API 充当 LLM 性能的复杂算法和各种应用程序之间的通道，使语言处理功能能够无缝集成到软件解决方案中。
以下是它们操作背后的关键原则：
- 培训和学习。大型语言模型经过大量文本语料库的广泛训练，采用先进的数据科学技术来掌握语言模式和结构。因此，这些模型可以理解上下文、响应查询、生成内容并参与对话。
- NLU、NLP 和 NLG。这些 API 擅长解释用户输入（自然语言理解）、处理获取的信息（自然语言处理）和生成连贯的响应（自然语言生成）。这种能力使它们成为聊天机器人、内容创作和语言翻译等应用的理想选择。
- 微调、可扩展性和定制。LLM API 具有同时处理大量请求的能力，使其可扩展适用于各种业务应用程序。此外，它们可以针对特定领域或任务进行定制或微调，从而提高其在专业领域的适用性和准确性。
- 集成和可访问性。将 API（如ChatGPT 集成）集成到现有生态系统中非常简单，使企业能够利用先进的 AI 语言功能，而无需深入的 AI 专业知识。
- 持续学习和更新。大型语言模型会定期更新和重新培训以提高其性能。它们适应不断变化的语言环境，确保它们随着时间的推移保持持续的相关性和有效性。
总的来说，LLM API 允许开发人员将文本输入发送到大型语言模型并接收处理后的输出，例如对查询的响应、生成的内容或对输入文本的分析。这促进了自然语言理解和生成功能在各种应用程序中的结合，包括从AI 聊天机器人和 AI 助手到内容创作工具和语言翻译服务。
顶级 LLM API
随着对高级自然语言处理需求的不断增长，许多公司和组织都在努力开发强大的大型语言模型。以下是一些当今市场上可用的顶级 LLM，除非另有说明，所有 LLM 都提供 API 访问。
OpenAI GPT-4 和 GPT-4 Turbo
在这篇文章的开头，我们已经提到 OpenAI 是提供 LLM API 的第一大公司。
GPT-4 和 GPT-4 Turbo 都是 AI 驱动的自然语言处理的缩影，每个都具有不同的优势和能力。
GPT-4以其提高的连贯性和扩大的知识库，为文本生成和理解树立了新的基准。另一方面，GPT-4 Turbo进一步提升了这一标准，拥有无与伦比的速度、精确度和适应性。使用LLM API的定价也不同，这取决于您想要使用的token数量。
了解这两种模型之间的区别对于选择手头特定任务的合适工具至关重要。这可能包括促进有意义的对话、简化内容创作或推动尖端AI应用程序。
Google Gemini 1.5
Google Gemini 1.5 LLM 是由 Google 开发的先进大型语言模型，旨在在各种自然语言处理 (NLP) 任务中表现出色。利用尖端的深度学习技术，Gemini 在文本生成、理解和对话方面提供了最先进的功能。
凭借其广泛的训练数据和复杂的算法，Google Gemini LLM 准备赋能各种应用程序，从内容创作和翻译到对话界面和知识检索。
根据 官方网站，与最新的 OpenAI GPT-4 相比，Gemini LLM 的性能非常出色。让我们来看看。
Gemini 1.5 Pro 实现了突破性的上下文窗口，最多可达 100 万个token，这是迄今为止任何基础模型中最长的。
Google PaLM 2
PaLM 2 是由 Google 开发的先进 开源大型语言模型 (LLM) API，集成了深度学习和双向编码器表示，提供了强大的功能。以下是其主要亮点：
- PaLM 2 基于 Google 的 Pathways AI 架构构建，旨在有效地处理各种语言相关任务。
- PaLM 2 经过大量参数的大规模训练，在众多语言相关任务中表现出熟练性。
- PaLM 2 在各种任务中始终如一地实现了最先进的性能，使其成为开发人员的可靠选择。
其应用范围广泛，涵盖文本理解、完成预测和词义消歧等任务。让我们来看看官方模型 API 属性。
Meta Llama 2
值得一提的是，Llama 是 OpenAI LLM 的最佳替代品之一。Meta AI 的 Llama 2 是一款顶级大型语言模型 (LLM) API，提供人类反馈，非常适合对话应用程序。试想一下，Llama 2 预训练模型在 2 万亿个标记上进行训练，上下文长度是 Llama 1 的两倍。其微调模型已经过 100 多万个人类注释的训练。
训练 Llama Chat。Llama 2 使用公开的在线数据进行训练。然后通过监督微调创建 Llama Chat 的初始版本。接下来，使用人类反馈强化学习 (RLHF) 对 Llama Chat 进行迭代改进，其中包括拒绝采样和近端策略优化 (PPO)。
这样的 LLM 性能表明该模型适用于各种应用，包括对话系统、聊天机器人开发实践 和自然语言理解。
GooseAI
GooseAI 是当今市场上一个新的、有价值的 LLM API 的绝佳例子。它作为一个完全托管的 NLP 即服务平台，可通过 API 访问，提供以无与伦比的速度交付的各种基于 GPT 的语言模型。
此外，GooseAI 通过提供增强的语言模型灵活性和选择而与众不同。用户可以选择各种 GPT 模型并根据其特定要求进行定制。值得注意的是，GooseAI API 旨在与包括 OpenAI 在内的其他相关 API 无缝集成。
正如我们从他们的官方网站上了解到的，他们的 API 可以轻松地在 Python 和 Javascript 编程语言之间切换。
GooseAI 使创意技术人员更容易、更方便地 部署 NLP 服务，他们基于大型语言模型构建产品。简而言之，GooseAI 是通过 API 提供的完全托管的推理服务。凭借与其他知名 API 的功能对等性，GooseAI 通过简单地更改代码中的两行代码，提供了一种即插即用的解决方案，以行业最佳的经济效益提供开源语言模型。
Anthropic Claude 2
Anthropic 的 Claude 2 是一个以其原则性文本生成方法而闻名的顶级大型语言模型 (LLM) API。以下是它的主要亮点：
- 作为“下一代人工智能助手”，Claude 2 提供了各种自然语言处理 (NLP) 功能，包括摘要、编码协助、内容创作和问答。
- 提供两种不同的模式：Claude，代表功能齐全的高性能模型；Claude Instant，优先速度，但会牺牲一些质量。
- Claude 2 的多功能性使其适用于广泛的应用，包括内容生成、代码理解和客户服务任务。
虽然该模型的训练过程和架构尚未公开，但 Claude 2 在各种基准测试中都表现出了卓越的性能，突出了其在现实世界应用中的有效性。
根据他们的官方网站，他们的 API 允许构建和扩展应用程序，使用他们的模型，您可以享受速度和性能的最佳组合，用于企业用例，成本低于市场上的其他模型。
Cohere
Cohere API 作为大型语言模型 API 领域的重要竞争者，提供尖端技术，使开发人员和企业能够利用世界领先的自然语言处理 (NLP) 功能，同时确保数据隐私和安全。
Cohere 帮助各种规模的企业探索信息探索、生成和检索的创新方法。利用预训练的模型，这些模型包含数十亿个单词，Cohere API 提供了一个用户友好的界面，支持无缝定制。这使得强大的技术更易于获取，使小型企业能够在不进行大量财务投资的情况下利用其能力。
Cohere 的 LLM API Command 允许您构建强大的聊天机器人和知识助手。Command 使用 RAG（检索增强生成）来提供基于企业数据的准确对话。
Cohere Command 是一个高度可扩展的语言模型，平衡了高性能和强准确性。超越概念验证并进入生产。
大型语言模型 API 的组件
大型语言模型 API 的架构和主要结构是复杂而多方面的。它旨在处理人类语言的复杂性，促进细致入微的响应的传递。
总的来说，此架构包含以下组件，共同构成了生成式人工智能和提示工程的弹性技术堆栈。让我们看看 LLM API 的主要组件。
- 神经网络：深度神经网络，通常表示为transformer 模型，是 LLM API 的核心组件。它们在理解语言上下文和生成响应方面发挥着关键作用。
- 数据处理层：负责预处理输入数据和后处理模型输出，该层包含诸如标记化、规范化和其他语言处理技术等任务。
- 训练基础设施：为了在大型数据集上有效地训练这些模型，一个包含强大计算资源和高级算法的强大基础设施对于高效学习至关重要。
- API 接口：作为用户与 LLM 交互的网关，API 接口决定如何发起请求、传输数据和构建响应。
- 安全和隐私协议：由于数据的敏感性，LLM API 采用了强大的安全和隐私措施来保护用户数据并确保符合法规。
- 可扩展性和负载管理：大型语言模型必须处理不同的负载并保持一致的性能。因此，它们的架构应包含可扩展性解决方案和负载均衡机制来满足这些要求。
大型语言模型 API 的主要特点和功能
对于所有 LLM 研究人员、人工智能开发者和专家来说，了解它们提供的各种功能和能力至关重要，这使得它们成为自然语言处理的不可或缺的工具。让我们来看看它们。
- 上下文理解。LLM API 在整个对话中保持上下文方面表现出色，并促进连贯和相关的交互。这种上下文感知能力使它们能够理解人类对话中固有的细微差别，从而增强用户体验。
- 多语言支持。许多 LLM API 的一个显著特征是它们能够有效地处理多种语言。这种固有的多语言能力使它们成为全球应用的宝贵资产，超越语言障碍，促进全球范围内的沟通。
- 可定制性。LLM 具有高度的可定制性，允许它们进行微调或适应特定领域或行业。通过细致的微调过程，这些模型可以针对特定环境中的准确性和相关性进行优化，从而满足不同行业的独特需求。
- 内容生成。利用 LLM 的强大功能，企业可以跨各种格式自动生成原创内容，从文章写作到电子邮件撰写。通过提供提示或使用反向提示工程，这些模型可以自主生成连贯且引人入胜的内容，从而简化内容创建流程并释放宝贵的人力资源。
- 情感分析。LLM API 在分析文本以识别潜在情感方面表现出色，这是客户服务和市场分析等领域的关键因素。通过准确地衡量情感，这些模型可以促进明智的决策过程，并使组织能够及时响应客户反馈和市场趋势。
- 翻译。先进的 LLM 提供高质量的语言翻译服务，有效地实时消除语言障碍。此功能有助于促进跨文化交流并将业务扩展到不同的语言区域。例如，我们的基于 LLM 的 AI 聊天机器人使用多语言翻译功能。
- 回答问题。LLM API 擅长回答问题、提供全面信息和协助决策过程。通过利用庞大的知识库，这些模型可以提供准确和信息丰富的答案，使用户能够快速有效地访问相关信息。
- 学习和改进。许多 LLM 经历持续的学习和改进过程，使它们能够动态地适应新数据和不断发展的语言趋势。这种迭代学习方法确保这些模型在不断变化的自然语言环境中保持相关性和有效性，从而随着时间的推移增强其效用和性能。
如何选择合适的 LLM API
LLM 的性能、容量和功能并不是选择适合您项目需求的 LLM API 的唯一参数。选择合适的 API 对于大型语言模型有效地实现语言处理目标至关重要。公司必须识别在做出此决定时需要考虑的关键因素，确保它们与其特定需求和目标保持一致。
根据Aistratagems 最近的一项关于大型语言模型进步的研究，与之前的模型相比，LLM 在自然语言理解任务中的效率提高了 15%，这意味着选择正确的 API 是实现您想要的结果的重要因素。以下是导航此选择过程的综合指南。
性能和准确性
API 的性能，包括响应准确性和速度等因素，对其在语言处理任务中的适用性起着重要作用。进行试点测试可以提供有关不同 API 有效性的宝贵见解，帮助公司评估它们在实际场景中的性能并据此做出明智的决定。
定制和灵活性
评估 API 提供的定制和灵活程度至关重要。公司应考虑 API 是否允许自定义选项，例如针对特定数据集的模型训练或针对专门任务的调整。这种定制能力使组织能够根据其独特需求定制 API 并优化其性能。
可扩展性
评估 API 的可扩展性至关重要，尤其是对于预期语言处理任务需求量不同的公司而言。选择一个可以无缝扩展以适应不断增长的请求量的 API 至关重要，以确保不间断的服务交付并有效满足不断发展的业务需求。
支持和社区
选择一个具有可靠软件支持和活跃用户社区的 API 可以极大地增强用户体验。访问强大的支持服务可以确保及时解决问题或解答疑问，而活跃的用户社区则提供了知识共享、最佳实践交流以及及时了解最新发展和更新的机会。
语言和功能集
优先考虑支持您的目标受众的相关语言和方言的 API。此外，请彻底审查每个 API 的功能集，以确保它与您的特定语言处理需求相符。从基本的文本分析和情感分析功能到更高级的功能，如自然语言理解和生成，API 应该提供一套全面的工具，以有效地满足您多样的语言处理需求。
通过仔细考虑这些因素并进行彻底评估，公司可以在选择大型语言模型的 API 时做出明智的决定，从而优化其语言处理能力并推动业务成功自动化。
顶级 5 个 LLM API 集成策略
LLM API 的复杂集成，如ChatGPT或 Gemini 集成，需要仔细的规划和执行才能最大限度地发挥其潜在影响。以下是在有效集成 LLM API 的前五种策略：
- **模块化集成。**将集成过程分解为较小的、可管理的模块，可以按顺序集成。从基本功能（如文本分析）开始，逐步添加更高级的功能（如自然语言生成）。这种方法允许更平滑的实施和更轻松的故障排除。
- **API 网关。**使用 API 网关集中和简化 LLM API 集成。这有助于高效地管理身份验证、速率限制和请求路由。此外，API 网关可以提供对 API 使用和性能的洞察，从而促进优化和可扩展性。例如，我们使用 API 网关在 Springs 实施 ChatGPT API，欢迎了解更多信息。
- 微服务架构。采用微服务架构，使 LLM 功能能够独立开发、部署和扩展。每个微服务可以封装特定的语言处理任务，如情感分析或语言翻译，从而在系统设计中提供更大的灵活性和敏捷性。
- 定制和微调。执行 LLM API 提供的定制选项，以根据您的特定用例进行调整。使用特定领域的 数据微调模型或在专有数据集上训练它们，以提高其准确性和相关性。这确保 LLM 能够有效地满足您组织独特的语言处理需求。
- 持续监控和优化。实施强大的监控和优化机制，以确保集成 LLM API 的持续性能和可靠性。监控关键指标（如响应时间、错误率和吞吐量），以识别任何问题或瓶颈。根据反馈和使用模式不断优化集成，以最大限度地提高效率和有效性。
通过使用这五种顶级策略，您可以成功地将 LLM API 集成到您的系统中，从而充分释放高级语言处理功能的潜力。
结论
LLM API 站在人工智能创新的最前沿，为各行各业提供先进的功能和卓越的适应性：从医疗保健到汽车，从电子商务到银行。在整篇指南中，我们强调了在使用这些 API 时数据安全的重要性，强调了保护敏感信息所需的强有力措施。此外，我们还强调了优化性能和高效管理成本的重要性，因为这些因素是充分发挥 LLM 技术潜力的关键。
随着 LLM 的不断发展，它们将提供越来越准确和多功能的应用，彻底改变企业的运营方式。通过将 LLM API 集成到其流程中，企业正在做出前瞻性的决策，以便在当今竞争激烈的环境中保持领先地位。如果您正在考虑将这些变革工具融入您的系统，我们经验丰富的团队将为您提供专家指导和支持。
