Terrain de jeu LLM

Un terrain de jeu LLM (Large Language Model) est une plateforme où les développeurs peuvent expérimenter, tester et déployer des invites pour de grands modèles de langage. Ces modèles, tels que GPT-4 ou Claude, sont conçus pour comprendre, interpréter et générer le langage humain.

Exemples de terrains de jeu LLM

Un exemple de terrain de jeu LLM est Klu, une entreprise américaine qui offre une plateforme aux développeurs pour tester diverses invites LLM et déployer les meilleures dans une application avec une mesure et une surveillance complètes de style DevOps.

Un autre exemple est openplayground, un package Python qui vous permet d'expérimenter avec divers LLMs sur votre ordinateur portable. Il fournit une interface conviviale où vous pouvez jouer avec les paramètres, faire des comparaisons de modèles et tracer l'historique des journaux.

Il existe également d'autres terrains de jeu LLM disponibles, tels que le PromptTools Playground de Hegel AI, qui permet aux développeurs d'expérimenter avec plusieurs invites et modèles simultanément, et le Vercel AI Playground, qui donne accès à des modèles de pointe comme Llama2, Claude2 et GPT-4.

Comment fonctionnent les terrains de jeu LLM

Les terrains de jeu pour modèles de langage de grande taille (LLM) sont des plateformes où les développeurs peuvent expérimenter, tester et évaluer différents LLM. Ils sont conçus pour faciliter le processus d'écriture, de génération de code, de dépannage et de brainstorming.

Dans un terrain de jeu LLM, les développeurs peuvent tester et déployer des invites, qui sont des ensembles d'instructions données au modèle, éventuellement avec des espaces pour l'entrée. Le processus de construction d'une application LLM est itératif et nécessite une collaboration entre des personnes techniques et non techniques.

Les terrains de jeu LLM sont généralement utilisés à l'étape du prototypage. Ils fournissent un environnement basé sur un navigateur où les développeurs peuvent interagir avec les modèles, apprendre à gérer l'aléatoire des LLM et développer une intuition sur leurs limites.

Ces terrains de jeu permettent une itération rapide - tester, affiner et retester en succession rapide. Ils offrent également la possibilité de comparer les performances de différents modèles côte à côte.

En plus de tester et de comparer les modèles, les terrains de jeu LLM offrent également des fonctionnalités pour la curation des données, la gouvernance des données et la sécurité. Ils permettent une grande personnalisation, donnant aux développeurs la liberté de créer un LLM qui répond à leurs besoins spécifiques.

Pour utiliser un terrain de jeu LLM, les développeurs commencent généralement par définir la configuration du plan LLM, y compris le LLM de base et, éventuellement, une invite système et une base de données vectorielle. Ils peuvent ensuite interagir avec le LLM en envoyant des invites et en recevant des réponses, en affinant l'invite système et les paramètres jusqu'à ce qu'ils soient satisfaits. Une fois que plusieurs plans LLM sont enregistrés, les développeurs peuvent utiliser l'onglet Comparaison du terrain de jeu pour les comparer côte à côte.

Il existe plusieurs terrains de jeu LLM disponibles, dont Vercel AI Playground, Klu.ai, la boîte à outils LLM de SuperAnnotate et le terrain de jeu de DataRobot. Ces plateformes fournissent des interfaces conviviales et une gamme de fonctionnalités pour aider les développeurs à travailler avec les LLM.

Terrains de jeu LLM ouverts populaires

Voici quelques terrains de jeu LLM (Large Language Model) populaires où les développeurs peuvent expérimenter, tester et déployer des invites pour de grands modèles de langage :

1. Vercel AI Playground : Cette plateforme permet d'accéder à des modèles de pointe comme Llama2, Claude2, Command Nightly, GPT-4, et même à des modèles open source de HuggingFace. Vous pouvez comparer les performances de ces modèles côte à côte ou simplement discuter avec eux comme avec n'importe quel autre chatbot.

2. Chatbot Arena : Cette plateforme vous permet de découvrir une grande variété de modèles comme Vicuna, Koala, RMKV-4-Raven, Alpaca, ChatGLM, LLaMA, Dolly, StableLM et FastChat-T5. Vous pouvez comparer les performances des modèles et, selon le classement, Vicuna 13b est en tête avec une note elo de 1169.

3. Open Playground : Ce package Python vous permet d'utiliser tous vos modèles LLM préférés sur votre ordinateur portable. Il propose des modèles d'OpenAI, Anthropic, Cohere, Forefront, HuggingFace, Aleph Alpha et llama.cpp.

4. LiteLLM : Il s'agit d'un outil Python qui vous permet de créer un terrain de jeu pour évaluer plusieurs fournisseurs LLM en moins de 10 minutes.

Ces plateformes fournissent un environnement contrôlé pour les développeurs pour expérimenter et tester de grands modèles de langage, facilitant le développement et le déploiement d'applications IA.