โมเดลการสร้างข้อความแบบโอเพ่นซอร์สที่ดีที่สุด

คู่มือเชิงปฏิบัติสำหรับผู้สร้างในการเลือก โมเดลการสร้างข้อความฟรีที่ดีที่สุด—พร้อมการเปรียบเทียบที่ชัดเจน, ตัวเลือกที่รวดเร็วตามสถานการณ์, และวิธีทดลองใช้งานใน ShareAI Playground เพียงคลิกเดียว.

---

สรุปสั้นๆ

หากคุณต้องการ โมเดลการสร้างข้อความแบบโอเพ่นซอร์สที่ดีที่สุด ตอนนี้, เริ่มต้นด้วยการปล่อยโมเดลที่ปรับแต่งคำสั่งสำหรับการทำงานซ้ำอย่างรวดเร็วและต้นทุนต่ำ, แล้วขยายขนาดเมื่อจำเป็น สำหรับทีมส่วนใหญ่:

• การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว (เหมาะสำหรับแล็ปท็อป/CPU): ลองใช้โมเดลคำสั่งที่ปรับแต่งน้ำหนักเบา 1–7B; ลดขนาดเป็น INT4/INT8.
• คุณภาพระดับการผลิต (ต้นทุน/ความหน่วงที่สมดุล): โมเดลแชทสมัยใหม่ 7–14B พร้อมบริบทยาวและแคช KV ที่มีประสิทธิภาพ.
• ประสิทธิภาพในระดับใหญ่: โมเดลแบบผสมผู้เชี่ยวชาญ (MoE) หรือโมเดลหนาแน่นที่มีประสิทธิภาพสูงหลังจากจุดเชื่อมต่อที่โฮสต์.
• หลายภาษา: เลือกกลุ่มที่มีการฝึกอบรมล่วงหน้าที่แข็งแกร่งในภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษและการผสมคำสั่ง.

👉 สำรวจโมเดลกว่า 150+ บน ตลาดโมเดล (ตัวกรองสำหรับราคา, ความหน่วง, และประเภทผู้ให้บริการ): เรียกดูโมเดล

หรือเข้าสู่ สนามเด็กเล่น ไม่มีโครงสร้างพื้นฐาน: ลองใน Playground

เกณฑ์การประเมิน (วิธีที่เราเลือก)

สัญญาณคุณภาพของโมเดล

เรามองหาการปฏิบัติตามคำสั่งที่แข็งแกร่ง การสร้างข้อความยาวที่สอดคล้องกัน และตัวชี้วัดมาตรฐานที่แข่งขันได้ (การให้เหตุผล การเขียนโค้ด การสรุป) การประเมินโดยมนุษย์และคำสั่งจริงมีความสำคัญมากกว่าภาพรวมของกระดานผู้นำ.

ความชัดเจนของใบอนุญาต

“โอเพ่นซอร์ส” ≠ “น้ำหนักเปิด.” เราชอบใบอนุญาตแบบอนุญาต OSI สำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ และเราระบุอย่างชัดเจนเมื่อโมเดลมีเพียงน้ำหนักเปิดหรือมีข้อจำกัดในการใช้งาน.

ความต้องการฮาร์ดแวร์

งบประมาณ VRAM/CPU กำหนดว่า “ฟรี” มีค่าใช้จ่ายจริงเท่าใด เราพิจารณาความพร้อมใช้งานของการลดขนาด (INT8/INT4) ขนาดหน้าต่างบริบท และประสิทธิภาพของ KV-cache.

ความสมบูรณ์ของระบบนิเวศ

เครื่องมือ (เซิร์ฟเวอร์การสร้าง, ตัวแปลงโทเค็น, อะแดปเตอร์), การสนับสนุน LoRA/QLoRA, แม่แบบคำสั่ง และการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง ล้วนส่งผลต่อเวลาสู่คุณค่า.

ความพร้อมใช้งานในระดับการผลิต

ความหน่วงต่ำในส่วนท้าย ค่าเริ่มต้นด้านความปลอดภัยที่ดี การสังเกตการณ์ (เมตริกโทเค็น/ความหน่วง) และพฤติกรรมที่สม่ำเสมอภายใต้โหลดเป็นปัจจัยสำคัญในการเปิดตัว.

โมเดลการสร้างข้อความโอเพ่นซอร์สยอดนิยม (ใช้ฟรี)

การเลือกแต่ละรายการด้านล่างรวมถึงจุดแข็ง กรณีการใช้งานที่เหมาะสม หมายเหตุบริบท และเคล็ดลับเชิงปฏิบัติในการใช้งานในเครื่องหรือผ่าน ShareAI.

ตระกูล Llama (ตัวแปรแบบเปิด)

เหตุผลที่อยู่ที่นี่: ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง มีพฤติกรรมการแชทที่แข็งแกร่งในช่วงพารามิเตอร์ขนาดเล็กถึงกลาง จุดตรวจที่ปรับแต่งคำสั่งอย่างแข็งแกร่ง และระบบนิเวศขนาดใหญ่ของตัวปรับแต่งและเครื่องมือ.

เหมาะสำหรับ: การแชททั่วไป การสรุป การจำแนก การกระตุ้นที่รับรู้เครื่องมือ (ผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง).

บริบทและฮาร์ดแวร์: ตัวแปรหลายตัวรองรับบริบทที่ขยาย (≥8k) การปรับปริมาณ INT4 ทำงานบน GPU ผู้บริโภคทั่วไปและแม้แต่ CPU สมัยใหม่สำหรับการพัฒนา/การทดสอบ.

ลองเลย: กรองโมเดลตระกูล Llama บน ตลาดโมเดล หรือเปิดใน สนามเด็กเล่น.

ซีรีส์ Mistral / Mixtral

เหตุผลที่อยู่ที่นี่: สถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพพร้อมตัวแปรการแชทที่ปรับแต่งคำสั่งอย่างแข็งแกร่ง; MoE (เช่น สไตล์ Mixtral) ให้คุณภาพ/ความหน่วงที่ยอดเยี่ยม.

เหมาะสำหรับ: การแชทที่รวดเร็วและมีคุณภาพสูง; ความช่วยเหลือหลายรอบ; การปรับขนาดที่คุ้มค่า.

บริบทและฮาร์ดแวร์: เป็นมิตรกับการปรับปริมาณ; ตัวแปร MoE โดดเด่นเมื่อให้บริการอย่างเหมาะสม (ตัวจัดเส้นทาง + การจัดกลุ่ม).

ลองเลย: เปรียบเทียบผู้ให้บริการและความหน่วงบน เรียกดูโมเดล.

ตระกูล Qwen

เหตุผลที่อยู่ที่นี่: การรองรับหลายภาษาที่แข็งแกร่งและการปฏิบัติตามคำแนะนำ; การอัปเดตชุมชนบ่อยครั้ง; ประสิทธิภาพการเขียนโค้ด/แชทที่แข่งขันได้ในขนาดที่กะทัดรัด.

เหมาะสำหรับ: การแชทและการสร้างเนื้อหาหลายภาษา; คำสั่งที่มีโครงสร้างและหนักแน่น.

บริบทและฮาร์ดแวร์: ตัวเลือกโมเดลขนาดเล็กที่ดีสำหรับ CPU/GPU; มีตัวแปรบริบทยาว.

ลองเลย: เปิดตัวได้อย่างรวดเร็วใน สนามเด็กเล่น.

ตระกูล Gemma (ตัวแปร OSS ที่อนุญาต)

เหตุผลที่อยู่ที่นี่: พฤติกรรมที่ปรับแต่งคำสั่งอย่างสะอาดในขนาดเล็ก; เป็นมิตรกับนักบินบนอุปกรณ์; มีเอกสารและแม่แบบคำสั่งที่แข็งแกร่ง.

เหมาะสำหรับ: ผู้ช่วยน้ำหนักเบา, กระบวนการย่อยของผลิตภัณฑ์ (การเติมข้อความอัตโนมัติ, ความช่วยเหลือในบรรทัด), การสรุป.

บริบทและฮาร์ดแวร์: แนะนำการลดขนาด INT4/INT8 สำหรับแล็ปท็อป; ระวังข้อจำกัดของโทเค็นสำหรับงานที่ยาวขึ้น.

ลองเลย: ดูว่าผู้ให้บริการรายใดโฮสต์ตัวแปร Gemma บน เรียกดูโมเดล.

ตระกูล Phi (น้ำหนักเบา/งบประมาณ)

เหตุผลที่อยู่ที่นี่: โมเดลขนาดเล็กที่ยอดเยี่ยมซึ่งมีประสิทธิภาพเกินขนาดในงานประจำวัน; เหมาะสมเมื่อค่าใช้จ่ายและความล่าช้ามีความสำคัญ.

เหมาะสำหรับ: อุปกรณ์ปลายทาง, เซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ CPU เท่านั้น, หรือการสร้างแบบออฟไลน์เป็นชุด.

บริบทและฮาร์ดแวร์: ชื่นชอบการลดขนาด; เหมาะสำหรับการทดสอบ CI และการตรวจสอบเบื้องต้นก่อนที่คุณจะขยาย.

ลองเลย: รันการเปรียบเทียบอย่างรวดเร็วใน สนามเด็กเล่น.

ตัวเลือกขนาดกะทัดรัดที่น่าสนใจอื่น ๆ

• โมเดลแชทที่ปรับแต่งคำสั่ง 3–7B ปรับให้เหมาะสมสำหรับเซิร์ฟเวอร์ที่มี RAM ต่ำ.
• อนุพันธ์บริบทยาว (≥32k) สำหรับการถามตอบเอกสารและบันทึกการประชุม.
• โมเดลขนาดเล็กที่เน้นการเขียนโค้ด สำหรับช่วยพัฒนาแบบอินไลน์เมื่อ LLM โค้ดขนาดใหญ่เกินความจำเป็น.

เคล็ดลับ: สำหรับการรันบนแล็ปท็อป/CPU ให้เริ่มด้วย INT4; เพิ่มเป็น INT8/BF16 เฉพาะเมื่อคุณภาพลดลงสำหรับคำสั่งของคุณ.

ตัวเลือก “ฟรีเทียร์” ที่ดีที่สุดที่โฮสต์ไว้ (เมื่อคุณไม่ต้องการโฮสต์เอง)

จุดปลายฟรีเทียร์เหมาะสำหรับการตรวจสอบคำสั่งและ UX แต่ข้อจำกัดอัตราและนโยบายการใช้งานที่เป็นธรรมจะเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว พิจารณา:

• จุดปลายของชุมชน/ผู้ให้บริการ: ความจุที่ไม่สม่ำเสมอ, ข้อจำกัดอัตราที่เปลี่ยนแปลงได้, และการเริ่มต้นที่ช้าบางครั้ง.
• การแลกเปรียบเทียบกับการใช้งานในเครื่อง: การโฮสต์ชนะในเรื่องความง่ายและขนาด; การใช้งานในเครื่องชนะในเรื่องความเป็นส่วนตัว, ความหน่วงที่กำหนดได้ (เมื่ออุ่นเครื่องแล้ว), และไม่มีค่าใช้จ่าย API เพิ่มเติม.

ShareAI ช่วยอย่างไร: เส้นทางไปยังผู้ให้บริการหลายรายด้วยคีย์เดียว, เปรียบเทียบความหน่วงและราคา, และสลับโมเดลโดยไม่ต้องเขียนแอปใหม่.

• สร้างคีย์ของคุณในสองคลิก: สร้างคีย์ API
• ทำตามการเริ่มต้นใช้งาน API อย่างรวดเร็ว: เอกสารอ้างอิง API

ตารางเปรียบเทียบอย่างรวดเร็ว

ตระกูลโมเดล	รูปแบบใบอนุญาต	พารามิเตอร์ (ทั่วไป)	หน้าต่างบริบท	รูปแบบการอนุมาน	VRAM ทั่วไป (INT4→BF16)	จุดแข็ง	งานที่เหมาะสม
ตระกูล Llama	น้ำหนักเปิด / รูปแบบที่อนุญาต	7–13B	8k–32k	GPU/CPU	~6–26GB	แชททั่วไป, คำแนะนำ	ผู้ช่วย, สรุป
มิสทรัล/มิกซ์ทรัล	น้ำหนักเปิด / รูปแบบที่อนุญาต	7B / MoE	8k–32k	GPU (CPU dev)	~6–30GB*	สมดุลคุณภาพ/ความหน่วง	ผู้ช่วยผลิตภัณฑ์
คเวน	OSS ที่อนุญาต	7–14B	8k–32k	GPU/CPU	~6–28GB	หลายภาษา, คำแนะนำ	เนื้อหาระดับโลก
เจมม่า	OSS ที่อนุญาต	2–9B	4k–8k+	GPU/CPU	~3–18GB	แชทเล็ก ๆ สะอาด	นักบินบนอุปกรณ์
ฟี	OSS ที่อนุญาต	2–4B	4k–8k	CPU/GPU	~2–10GB	เล็กและมีประสิทธิภาพ	ขอบ, งานแบทช์

วิธีเลือกโมเดลที่เหมาะสม (3 สถานการณ์)

1) สตาร์ทอัพที่จัดส่ง MVP ด้วยงบประมาณ

• เริ่มต้นด้วย โมเดลขนาดเล็กที่ปรับแต่งคำสั่ง (3–7B); ทำการควอนไทซ์และวัดความหน่วง UX.
• ใช้นโยบาย สนามเด็กเล่น เพื่อปรับแต่งพรอมต์ จากนั้นเชื่อมต่อเทมเพลตเดียวกันในโค้ด.
• เพิ่ม การสำรอง (โมเดลที่ใหญ่ขึ้นเล็กน้อยหรือเส้นทางผู้ให้บริการ) เพื่อความน่าเชื่อถือ.

• สร้างต้นแบบใน สนามเด็กเล่น
• สร้างคีย์ API: สร้างคีย์ API
• ใส่ผ่าน เอกสารอ้างอิง API

2) ทีมผลิตภัณฑ์ที่เพิ่มการสรุปและแชทในแอปที่มีอยู่

• ชอบ 7–14B โมเดลที่มี บริบทที่ยาวขึ้น; ตรึงไว้บน SKU ของผู้ให้บริการที่เสถียร.
• เพิ่ม การสังเกตการณ์ (จำนวนโทเค็น, ความหน่วงเวลา p95, อัตราความผิดพลาด).
• แคชพรอมต์ที่ใช้บ่อย; ทำให้พรอมต์ของระบบสั้น; สตรีมโทเค็น.

• ผู้สมัครโมเดล & ความหน่วงเวลา: เรียกดูโมเดล
• ขั้นตอนการเปิดตัว: คู่มือผู้ใช้

3) นักพัฒนาที่ต้องการการอนุมานบนอุปกรณ์หรือขอบ

• model: "llama-3.1-70b", ฟาย/เจมม่า/คอมแพค ควีน, ควอนไทซ์ไปที่ INT4.
• จำกัดขนาดบริบท; ประกอบงาน (จัดอันดับใหม่ → สร้าง) เพื่อลดโทเค็น.
• เก็บ จุดให้บริการ ShareAI ไว้เป็นตัวรองรับสำหรับพรอมต์ที่หนัก.

• หน้าเอกสาร: เอกสารประกอบ
• ระบบนิเวศของผู้ให้บริการ: คู่มือผู้ให้บริการ

สูตรการประเมินเชิงปฏิบัติ (คัดลอก/วาง)

แม่แบบคำสั่ง (แชท vs. การเติมข้อความ)

# แชท (ระบบ + ผู้ใช้ + ผู้ช่วย).

เคล็ดลับ: ทำให้คำสั่งของระบบสั้นและชัดเจน ให้ความสำคัญกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง (JSON หรือรายการหัวข้อย่อย) เมื่อคุณจะวิเคราะห์ผลลัพธ์.

ชุดข้อมูลตัวอย่างเล็ก + เกณฑ์การยอมรับ

• สร้าง ชุดคำสั่ง 10–50 รายการ พร้อมคำตอบที่คาดหวัง.
• กำหนด ผ่าน/ไม่ผ่าน กฎ (regex, การครอบคลุมคำสำคัญ, หรือคำสั่งตัดสิน).
• ติดตาม อัตราการชนะ และ ความหน่วง ในโมเดลผู้สมัคร.

การป้องกันและการตรวจสอบความปลอดภัย (PII/สัญญาณเตือน)

• บล็อกคำหยาบคายที่ชัดเจนและ regex PII (อีเมล, SSNs, บัตรเครดิต).
• เพิ่ม การปฏิเสธ นโยบายในระบบแจ้งเตือนสำหรับงานที่มีความเสี่ยง.
• ส่งข้อมูลที่ไม่ปลอดภัยไปยังโมเดลที่เข้มงวดมากขึ้นหรือเส้นทางการตรวจสอบโดยมนุษย์.

การสังเกตการณ์

• บันทึก แจ้งเตือน, โมเดล, โทเค็นเข้า/ออก, ระยะเวลา, ผู้ให้บริการ.
• แจ้งเตือนเกี่ยวกับความล่าช้าของ p95 และการเพิ่มขึ้นของโทเค็นที่ผิดปกติ.
• เก็บ สมุดบันทึกการเล่นซ้ำ เพื่อเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของโมเดลในช่วงเวลา.

ปรับใช้และปรับแต่ง (ในเครื่อง, คลาวด์, ไฮบริด)

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วในเครื่อง (CPU/GPU, หมายเหตุการปรับลดขนาด)

• ปรับลดขนาดไปยัง INT4 สำหรับแล็ปท็อป; ตรวจสอบคุณภาพและปรับปรุงหากจำเป็น.
• สตรีมผลลัพธ์เพื่อรักษาความรวดเร็วของ UX.
• จำกัดความยาวของบริบท; เลือกการจัดอันดับใหม่+การสร้างแทนการแจ้งเตือนขนาดใหญ่.

เซิร์ฟเวอร์การอนุมานบนคลาวด์ (เราเตอร์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI)

• ใช้ SDK ที่เข้ากันได้กับ OpenAI และตั้งค่า URL พื้นฐาน ไปยังจุดปลายทางของผู้ให้บริการ ShareAI.
• รวมคำขอขนาดเล็กในกรณีที่ไม่ส่งผลกระทบต่อ UX.
• การเตรียมพร้อมและการตั้งค่าการหมดเวลาสั้นช่วยลดความล่าช้าสุดท้าย.

การปรับแต่งเฉพาะทาง & ตัวปรับแต่ง (LoRA/QLoRA)

• เลือก ตัวปรับแต่ง สำหรับข้อมูลขนาดเล็ก (<10k ตัวอย่าง) และการทำซ้ำอย่างรวดเร็ว.
• มุ่งเน้นไปที่ ความถูกต้องของรูปแบบ (ให้ตรงกับโทนและโครงสร้างของโดเมนของคุณ).
• ประเมินกับชุดข้อมูลทองคำของคุณก่อนการจัดส่ง.

กลยุทธ์การควบคุมต้นทุน

• แคชคำถามและบริบทที่ใช้บ่อย.
• ตัดแต่งคำถามระบบ; รวมตัวอย่าง few-shot เป็นแนวทางที่สรุปแล้ว.
• เลือกรุ่นที่กะทัดรัดเมื่อคุณภาพ “ดีพอ”; ใช้รุ่นที่ใหญ่กว่าเฉพาะสำหรับคำถามที่ยากเท่านั้น.

ทำไมทีมถึงใช้ ShareAI สำหรับโมเดลเปิด

โมเดลกว่า 150+ ตัว, กุญแจเดียว

ค้นหาและเปรียบเทียบโมเดลเปิดและโมเดลโฮสต์ในที่เดียว จากนั้นเปลี่ยนโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่. สำรวจโมเดล AI

สนามทดลองสำหรับการลองใช้งานทันที

ตรวจสอบคำสั่งและการไหลของ UX ในไม่กี่นาที—ไม่มีโครงสร้างพื้นฐาน, ไม่มีการตั้งค่า. เปิด Playground

เอกสารและ SDKs ที่รวมเป็นหนึ่งเดียว

ใช้งานง่าย, เข้ากันได้กับ OpenAI. เริ่มต้นที่นี่: เริ่มต้นใช้งาน API

ระบบนิเวศของผู้ให้บริการ (ตัวเลือก + การควบคุมราคา)

เลือกผู้ให้บริการตามราคา, ภูมิภาค, และประสิทธิภาพ; รักษาการรวมของคุณให้มั่นคง. ภาพรวมผู้ให้บริการ · คู่มือผู้ให้บริการ

ฟีดการเผยแพร่

ติดตามการเปิดตัวใหม่และการอัปเดตทั่วทั้งระบบนิเวศ. ดูการเผยแพร่

การตรวจสอบสิทธิ์ที่ไร้รอยต่อ

ลงชื่อเข้าใช้หรือสร้างบัญชี (ตรวจจับผู้ใช้ที่มีอยู่โดยอัตโนมัติ): ลงชื่อเข้าใช้ / ลงทะเบียน

คำถามที่พบบ่อย — ShareAI คำตอบที่โดดเด่น

โมเดลการสร้างข้อความแบบโอเพ่นซอร์สฟรีใดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานของฉัน?

เอกสาร/แชทสำหรับ SaaS: เริ่มต้นด้วย 7–14B โมเดลที่ปรับแต่งคำสั่ง; ทดสอบตัวแปรบริบทยาวหากคุณประมวลผลหน้าใหญ่. Edge/บนอุปกรณ์: เลือก 2–7B โมเดลขนาดกะทัดรัด; ลดขนาดเป็น INT4. หลายภาษา: เลือกกลุ่มที่มีชื่อเสียงในด้านความแข็งแกร่งสำหรับภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ ลองแต่ละตัวในไม่กี่นาทีใน สนามเด็กเล่น, จากนั้นล็อกผู้ให้บริการใน เรียกดูโมเดล.

ฉันสามารถใช้งานโมเดลเหล่านี้บนแล็ปท็อปโดยไม่มี GPU ได้หรือไม่?

ได้, ด้วย การลดขนาด INT4/INT8 และโมเดลขนาดกะทัดรัด รักษาคำสั่งสั้น ๆ สตรีมโทเค็น และจำกัดขนาดบริบท หากบางสิ่งหนักเกินไป ให้ส่งคำขอนั้นไปยังโมเดลที่โฮสต์ผ่านการผสานรวม ShareAI เดียวกันของคุณ.

ฉันจะเปรียบเทียบโมเดลอย่างยุติธรรมได้อย่างไร?

สร้าง ชุดทองคำขนาดเล็ก, กำหนดเกณฑ์ผ่าน/ไม่ผ่าน และบันทึกเมตริกโทเค็น/เวลาแฝง ShareAI สนามเด็กเล่น ช่วยให้คุณมาตรฐานคำสั่งและเปลี่ยนโมเดลได้อย่างรวดเร็ว API ทำให้การทดสอบ A/B ระหว่างผู้ให้บริการด้วยโค้ดเดียวกันเป็นเรื่องง่าย.

วิธีที่ถูกที่สุดในการรับการอนุมานระดับการผลิตคืออะไร?

การใช้งาน โมเดลที่มีประสิทธิภาพ 7–14B สำหรับการจราจร 80% แคชคำสั่งที่ใช้บ่อย และสำรองโมเดลที่ใหญ่กว่าหรือ MoE สำหรับคำสั่งที่ยากเท่านั้น ด้วยการกำหนดเส้นทางผู้ให้บริการของ ShareAI คุณสามารถรักษาการรวมหนึ่งเดียวและเลือกจุดสิ้นสุดที่คุ้มค่าที่สุดต่อปริมาณงาน.

“น้ำหนักเปิด” เหมือนกับ “โอเพ่นซอร์ส” หรือไม่?

ไม่ น้ำหนักเปิดมักมาพร้อมกับ ข้อจำกัดการใช้งาน. ตรวจสอบใบอนุญาตโมเดลเสมอก่อนการจัดส่ง ShareAI ช่วยโดย การติดป้ายโมเดล และลิงก์ไปยังข้อมูลใบอนุญาตในหน้าของโมเดลเพื่อให้คุณเลือกได้อย่างมั่นใจ.

ฉันจะปรับแต่งหรือปรับโมเดลได้อย่างรวดเร็วได้อย่างไร?

model: "llama-3.1-70b", อะแดปเตอร์ LoRA/QLoRA บนข้อมูลขนาดเล็กและตรวจสอบกับชุดข้อมูลทองคำของคุณ ผู้ให้บริการหลายรายบน ShareAI สนับสนุนการทำงานแบบอะแดปเตอร์เพื่อให้คุณสามารถทำงานซ้ำได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องจัดการการปรับแต่งเต็มรูปแบบ.

ฉันสามารถผสมโมเดลเปิดกับโมเดลปิดหลัง API เดียวได้หรือไม่?

ได้ รักษาโค้ดของคุณให้เสถียรด้วยอินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้กับ OpenAI และสลับโมเดล/ผู้ให้บริการเบื้องหลังโดยใช้ ShareAI สิ่งนี้ช่วยให้คุณปรับสมดุลต้นทุน ความหน่วง และคุณภาพต่อจุดเชื่อมต่อ.

ShareAI ช่วยเรื่องการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความปลอดภัยอย่างไร?

ใช้นโยบายการตั้งค่าระบบ ตัวกรองข้อมูลนำเข้า (PII/สัญญาณเตือน) และส่งคำสั่งที่มีความเสี่ยงไปยังโมเดลที่เข้มงวดมากขึ้น ShareAI เอกสาร ครอบคลุมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและรูปแบบเพื่อให้บันทึก เมตริก และการสำรองข้อมูลสามารถตรวจสอบได้สำหรับการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด อ่านเพิ่มเติมใน เอกสารประกอบ.

บทสรุป

โมเดล โมเดลการสร้างข้อความฟรีที่ดีที่สุด ให้คุณทำงานซ้ำได้อย่างรวดเร็วและมีฐานที่แข็งแกร่งโดยไม่ต้องผูกมัดคุณกับการปรับใช้ที่หนักหน่วง เริ่มต้นแบบกะทัดรัด วัดผล และปรับขนาดโมเดล (หรือผู้ให้บริการ) เฉพาะเมื่อเมตริกของคุณต้องการ ด้วย แชร์เอไอ, คุณสามารถลองใช้โมเดลเปิดหลายตัว เปรียบเทียบความหน่วงและต้นทุนระหว่างผู้ให้บริการ และส่งออกด้วย API เดียวที่เสถียร.

• สำรวจ ตลาดโมเดล: เรียกดูโมเดล
• ลองใช้คำสั่งใน สนามเด็กเล่น: เปิด Playground
• สร้างคีย์ API ของคุณ และสร้าง: สร้างคีย์ API