当你开始任何客户项目时，最常被问到的问题之一是：“我应该使用哪个模型？”这个问题并没有一个简单的答案；这是一个过程。在这篇博客中，我们将解释这个过程，这样下次客户问你这个问题时，你可以把这份文档分享给他们。 😁

选择合适的模型，无论是 GPT4 Turbo、Gemini Pro、Gemini Flash GPT-4o 还是较小的选择如 GPT-4o-mini，都需要在准确性、延迟和成本之间进行平衡。

模型选择的原则很简单：

1. 首先优化准确率：在达到准确率目标之前，优先优化准确率。
2. 其次优化成本和延迟：然后力求在成本最低、延迟最小的模型上保持准确率。

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1. 设定明确的准确率目标 : 定义对你用例来说“足够好”的准确率。例如：90%的客户服务中心电话在第一次互动中正确分类。

2. 开发评估数据集 : 创建一个数据集来衡量模型的性能。例如：收集100个互动示例，包括用户请求、模型分类、正确分类和准确率。

3. 使用最强大的模型 : 从最强大的模型开始，以实现你的准确率目标。记录响应以供将来使用。

4. 优化准确率 : 使用检索增强生成，然后进行微调以保持一致性和行为。

5. 收集未来使用的数据 : 收集提示和完成对的配对，用于评估、少量样本学习或微调。这种做法被称为提示烘焙，有助于生成高质量的示例供将来使用。

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成本和延迟被视为次要因素，因为如果模型无法达到你的准确率目标，那么这些因素就无关紧要了。然而，一旦你有了一个适用于你的用例的模型，你可以采取两种方法之一：

• 与较小的模型进行零样本或少样本对比：将模型替换为较小、更便宜的模型，并测试其是否在较低的成本和延迟下保持准确性。
• 模型蒸馏：使用在准确性优化过程中收集的数据对较小的模型进行微调。
• 成本和延迟通常相互关联；减少令牌和请求通常会导致更快的处理速度。

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• 减少请求 : 限制完成任务所需的请求数量。
• 最小化令牌 : 减少输入令牌的数量，并优化模型输出的长度。
• 选择较小的模型 : 使用在降低成本和延迟的同时保持准确性的模型。

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为了演示这些原则，他们开发了一个假新闻分类器，目标指标如下：

• 准确性 : 达到90%的正确分类
• 成本 : 每1,000篇文章花费少于5美元
• 延迟 : 每篇文章的处理时间保持在2秒以内

他们进行了三个实验来达到目标：

1. 零样本学习：使用基本提示的 GPT-4o 对 1,000 条记录进行了处理，但未达到准确率目标。
2. 少量样本学习：包含了 5 个少量样本示例，达到了准确率目标，但因更多的提示令牌超出了成本。
3. 微调模型：使用 1,000 个标注示例对 GPT-4o-mini 进行了微调，达到了所有目标，具有相似的延迟和准确率，但成本显著降低。

1. 首先优化准确率，然后依次优化成本和延迟。
2. 这个过程很重要——你通常不能直接跳到微调阶段，因为你不知道微调是否是你需要的优化工具，或者你没有足够的标注样本。
3. 使用一个大的准确模型来达到你的准确率目标，并整理一个良好的训练集——然后使用微调来寻找更小、更高效的模型。

感谢Open AI团队。原始内容。