AI开发者减少OpenAI,转向更多语言模型

继OpenAI最近的争议后,AI工程师和公司开始减少乃至完全摆脱对其API的依赖。 无论过去几天围绕 OpenAI 的剧情如何发展,有一件事是清楚的:那些依赖 OpenAI API 构建的创业公司现在

AI开发者减少OpenAI,转向更多语言模型

继OpenAI最近的争议后,AI工程师和公司开始减少乃至完全摆脱对其API的依赖。

译自Pivot! AI Devs Move to Switch LLMs, Reduce OpenAI Dependency,作者 Richard MacManus 是 The New Stack 的高级编辑,并撰写有关 Web 和应用程序开发趋势的文章。此前,他于 2003 年创立了 ReadWriteWeb,并将其打造成为世界上最有影响力的技术新闻网站之一。从早期开始…

无论过去几天围绕 OpenAI 的剧情如何发展,有一件事是清楚的:那些依赖 OpenAI API 构建的创业公司现在正在重新思考他们的策略。正如 Shawn “swyx” Wang 在剧情泄露到新闻后不久所指出的那样,”99% 的 AI 工程师的工作以 OpenAI 模型开始,可能也将以 OpenAI 模型结束。” 但是现在,Wang 警告说,”OpenAI 霸权的日子结束了。”

人们预计 OpenAI 的竞争对手,如 Anthropic 和 Google,将从中受益;开源 LLM 如 Meta 的 Llama 2 也是如此。但这种动荡也会渗透到第三方工具中。例如,Swyx 认为,”相对来说,像 LangChain 和 LlamaIndex 这样与模型无关的工具,以及模型路由器和网关,将更有价值。”

归根结底,最大的教训是一个熟悉的教训:不要让你的工作项目或创业公司依赖于另一家公司的技术。这是 Twitter 开发人员早在 2012 年(然后在十年后重新学习)就吃到了苦头的事情。

直到上周,AI 工程师们普遍认为 OpenAI 的 LLM 优于所有其他 LLM。今年有人谈论开源模型正在赶上。Meta 在 7 月宣布的 Llama 2 目前领先于斯坦福大学的 HELM(语言模型整体评估)基准排行榜。然而,OpenAI 最新的模型(GPT-4 及以上)还没有被 HELM 评估——感觉是 GPT 仍然是最好的。

OpenAI 的开发者体验也很难打败,主要是因为你不需要自己训练或微调 LLM。你只需要使用 OpenAI 的 API,然后在它上面做提示工程,在如 LangChain 这样的工具帮助下。

总的来说,使用 OpenAI 的 API 一直被视为 AI 工程最高效、最简单的方法。然而,过去几天的闹剧生动地展示了依赖一家公司 API 的风险。所以,许多 AI 初创公司现在可能会决定,拥有对 LLM 的直接访问权限(特别是如果它们是开源的)才是更好的选择。

评估替代方案

非 OpenAI 的供应商已经站出来帮助创业公司测试替代方案。AnyScale 的 Robert Nishihara最近在 X(原 Twitter)上写道:

“如果你想要并排比较 OpenAI 和开源模型(Llama 2、Mistral、Zephyr 等),请查看 Anyscale Endpoints。我们提供兼容 OpenAI 的 API(用于推理和微调)。”

即使创业公司决定继续使用 OpenAI 目前市场领先的 GPT 模型,它们也可能决定从 OpenAI 更稳定的合作伙伴那里为它们提供服务:Microsoft。一家名为 Sardine 的 AI 创业公司的创始人兼 CEO Soups Ranjan 在 X 上评论说:“许多公司可能已经将他们的模型服务直接迁移到了 Microsoft 的 Azure AI API。”的确,Ranjan 证实他的公司就是这么做的。

Ranjan 还建议 AI 创业公司应该通过“跨多个模型编排——如 Google 的 PaLM、Anthropic 的 Claude2 或开源模型 Llama”来使其 LLM 多样化。

然而,Ranjan 警告说,开源不是简单的选择,你需要一个坚实的后端来使其工作。他在 X 上写道:”不要低估 OpenAI 或 Azure 或 Google Cloud 的超级力量——他们拥有世界级的服务基础设施,可以托管这些需要大量 RAM 或定制 GPU 芯片(如英伟达 A100 或 H100)的大型语言模型,而这些芯片供应非常紧张。”

但最终它可能是值得的。Ranjan 总结说:”控制你的模型,控制你的命运。”

执行 AI 转型

在 LinkedIn 上,AI 创业家 Aishwarya (AG) Goel 写了一篇指南,介绍如何让你的创业公司摆脱 OpenAI,转向Hugging Face 的开源工具。她概述了如何在该平台上找到模型,使用 Hugging Face 的推理 API 对其进行测试,进行成本分析,并考虑“无服务器部署选项”(她自己的公司提供该服务)。

但要当心,更改 LLM 提供商有隐藏的危险。LangChain 是 OpenAI 的重要合作伙伴,可能是除 OpenAI 自身之外使用最广泛的AI 工程工具,它在一条推文中写道:“不同的 LLM 通常需要不同的提示策略。”

LangChain 补充说:“切换 API 端点通常是简单的部分。难点是让一个 LLM 的表现与另一个 LLM 类似。让单个 LLM 表现良好就已经够难的了!”

该公司说目前没有”很好的选择”来做到这一点,但它建议开发人员使用其自己的LangSmith Prompt Hub来测试“适用于你正在使用的模型的提示示例”。

是时候扩展业务了

在撰写本文时(美国太平洋时间周三凌晨早些时候),OpenAI 剧情的最新消息是 Sam Altman 将回任 CEO,并且最终不会加入 Microsoft。如果那确实发生了,许多 AI 工程师和 AI 创业公司将舒了一口气。但他们不应忘记这里的基本教训:不要依赖一家公司来运行你的产品!

其中一位已经开始测试 OpenAI 替代方案的工程师是 Redis 的创造者 Salvatore Sanfilippo(也称为 @antirez)。在一条推文中承认他喜欢 ChatGPT 后,他写道:“如果你的产品使用了 OpenAI API,而你没有尝试这个任务是否可以由微调(通过 LoRa 或其他方式)的 Mistral 7B 来处理……嗯,在这种情况下,你真的错过了一些东西。”

如果 Redis 的创造者正在考虑其他选择——在他的例子中是一个名为Mistral 7B的新的开源 LLM——那么你也许也应该这么做。

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