Bạn đang muốn xây dựng ứng dụng NLP/LLM (như chatbot cho công ty) nhưng lại băn khoăn về việc sử dụng OpenAI API hay Llama.cpp? Hãy cùng Click Digital phân tích ưu nhược điểm của hai lựa chọn này để bạn đưa ra quyết định phù hợp nhất!
Tóm tắt:
- OpenAI API cung cấp khả năng truy cập vào các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như GPT-3.5 Turbo và GPT-4, nhưng có chi phí tính theo token, có thể khá cao nếu sử dụng nhiều.
- Llama.cpp cho phép bạn chạy các mô hình ngôn ngữ trên CPU, tiết kiệm chi phí nhưng hiệu năng có thể hạn chế.
- Lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu sử dụng, ngân sách và yêu cầu về hiệu năng.
Table of Contents
OpenAI API: Tiện lợi nhưng có thể tốn kém?
OpenAI API cung cấp khả năng truy cập vào các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như GPT-3.5 Turbo và GPT-4 với nhiều ưu điểm:
- Dễ sử dụng: Bạn chỉ cần gọi API để nhận được phản hồi từ mô hình ngôn ngữ.
- Hiệu năng cao: Mô hình ngôn ngữ của OpenAI được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ, mang đến khả năng xử lý ngôn ngữ ấn tượng.
- Khả năng mở rộng: Dễ dàng mở rộng quy mô sử dụng cho nhiều người dùng.
- Hỗ trợ đa dạng: OpenAI API hỗ trợ nhiều ngôn ngữ khác nhau và cung cấp các tính năng bổ sung như dịch thuật, tóm tắt văn bản, v.v.
Tuy nhiên, OpenAI API cũng có một số hạn chế:
- Chi phí: Chi phí được tính theo token, bao gồm cả token đầu vào (input) và token đầu ra (output). Có thể thấy rằng, chi phí sử dụng OpenAI API có thể khá cao nếu bạn có nhiều người dùng hoặc xử lý các câu hỏi phức tạp.
- Giới hạn token: Mỗi mô hình ngôn ngữ sẽ có giới hạn token tối đa cho mỗi yêu cầu.
- Bảo mật dữ liệu: Bạn cần lưu ý về vấn đề bảo mật dữ liệu khi sử dụng OpenAI API, vì dữ liệu của bạn có thể được OpenAI sử dụng để cải thiện mô hình ngôn ngữ.
Câu hỏi đặt ra:
- 5$ mức 1 là thanh toán hàng tháng đúng không ạ? Nếu chỉ dùng cho nội bộ cty thì có vượt quá 5$ không ạ?
Trả lời: 5$ là mức nạp tối thiểu và bạn sẽ được cung cấp 5$ credit để sử dụng. Hệ thống sẽ tự động trừ tiền theo số token bạn sử dụng. Nếu bạn sử dụng cho nội bộ công ty, mức chi phí có thể thay đổi tùy theo nhu cầu sử dụng. Ví dụ, nếu bạn sử dụng GPT-3.5 Turbo để trả lời các câu hỏi đơn giản, mức chi phí có thể thấp hơn so với việc sử dụng GPT-4 để tạo nội dung phức tạp.
- Vì có tháng cty em sẽ dùng tới nhiều, có tháng lại không? Thì tháng nhiều em trả thêm $, còn tháng không dùng thì không trả được không ạ?
Trả lời: Bạn chỉ cần thanh toán theo số token đã sử dụng. Không có quy định về việc phải trả tiền hàng tháng. Nếu bạn không sử dụng trong tháng, bạn sẽ không bị trừ tiền. Credit của bạn sẽ được giữ nguyên cho đến khi bạn sử dụng hết.
- Trong tương lai, hướng tới khách hàng, việc thanh toán nên xử lý như thế nào cho hợp lý ạ?
Trả lời: Khi phục vụ khách hàng, bạn có thể tính phí dựa trên số token khách hàng sử dụng. Việc này có thể phức tạp hơn, bạn có thể cần thiết lập một hệ thống thanh toán phù hợp. Bạn có thể cung cấp các gói dịch vụ khác nhau với mức giá phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng.
Llama.cpp: Tiết kiệm chi phí nhưng hiệu năng hạn chế?
Llama.cpp là một thư viện cho phép bạn chạy các mô hình ngôn ngữ trên CPU. Lựa chọn này có thể giúp bạn tiết kiệm chi phí so với OpenAI API:
- Không tốn phí API: Bạn chỉ cần chi phí điện năng cho máy chủ.
- Có thể chạy các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn: Theo Click Digital, Llama.cpp phù hợp với các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn (tầm 0.5b đến 3b token). Lưu ý rằng, hiện tại Llama.cpp có thể chạy được các mô hình ngôn ngữ như LLaMA, nhưng không hỗ trợ GPT-3.5 Turbo hay GPT-4.
Tuy nhiên, Llama.cpp cũng có những hạn chế:
- Hiệu năng: CPU có hiệu năng thấp hơn GPU, do đó thời gian xử lý các yêu cầu có thể lâu hơn.
- Giới hạn mô hình: Bạn chỉ có thể chạy các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn, hạn chế về khả năng xử lý ngôn ngữ.
- Khả năng mở rộng: Việc mở rộng quy mô sử dụng Llama.cpp cho nhiều người dùng có thể phức tạp hơn so với OpenAI API.
Câu hỏi đặt ra:
- Em có nghĩ tới phương án dùng llama.cpp để load model với CPU, liệu như vậy có đỡ chi phí và hiệu quả hơn không ạ?
Trả lời: Việc sử dụng Llama.cpp có thể giúp bạn tiết kiệm chi phí nhưng hiệu năng có thể bị hạn chế.
Ví dụ: Một người dùng đã chạy Llama 3.1 8b 4bit trên máy tính cá nhân không có GPU (CPU i7 đời 11). Mặc dù có thể chạy được nhưng thời gian xử lý mỗi yêu cầu (prompt) mất khoảng 15-20 phút.
Nhận xét: Tốc độ phản hồi 15-20 phút là quá chậm cho một chatbot, không phù hợp với ứng dụng thực tế.
So sánh OpenAI API và Llama.cpp:
| Tính năng | OpenAI API | Llama.cpp |
| Mô hình ngôn ngữ | GPT-3.5 Turbo, GPT-4 | LLaMA, các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn (tầm 0.5b đến 3b token) |
| Hiệu năng | Cao | Hạn chế, phụ thuộc vào CPU |
| Chi phí | Tính theo token | Miễn phí (chỉ tốn phí điện năng cho máy chủ) |
| Khả năng mở rộng | Dễ dàng | Khó khăn hơn |
| Hỗ trợ đa ngôn ngữ | Có | Hỗ trợ tùy theo mô hình |
| Dễ sử dụng | Dễ dàng, API đơn giản | Cần kiến thức lập trình |
| Bảo mật dữ liệu | Cần lưu ý | Tự quản lý dữ liệu |
| Thích hợp cho | Ứng dụng cần hiệu năng cao, hỗ trợ đa ngôn ngữ | Ứng dụng không yêu cầu hiệu năng cao, muốn tiết kiệm chi phí |
Lưu ý: Bảng so sánh này chỉ là một hướng dẫn chung, thực tế có thể có những điểm khác biệt tùy thuộc vào nhu cầu sử dụng và cấu hình cụ thể.
Nhận xét
Việc lựa chọn giữa OpenAI API và Llama.cpp phụ thuộc vào nhu cầu sử dụng, ngân sách và kiến thức kỹ thuật của bạn. OpenAI API là lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng cần hiệu năng cao, hỗ trợ đa ngôn ngữ và bạn sẵn sàng chi trả chi phí cho token. Tuy nhiên, nếu bạn muốn tiết kiệm chi phí và có kiến thức về lập trình để cài đặt và quản lý, Llama.cpp có thể là lựa chọn phù hợp. Điều quan trọng là phải cân nhắc kỹ lưỡng về ưu nhược điểm của cả hai lựa chọn để đưa ra quyết định phù hợp nhất với nhu cầu của bạn.
Kết luận
Việc lựa chọn OpenAI API hay Llama.cpp phụ thuộc vào nhu cầu sử dụng, ngân sách và yêu cầu về hiệu năng của bạn.
- OpenAI API: Phù hợp với các ứng dụng cần hiệu năng cao, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và bạn sẵn sàng chi trả chi phí cho token.
- Llama.cpp: Phù hợp với các ứng dụng không yêu cầu hiệu năng cao, bạn muốn tiết kiệm chi phí và có kiến thức về lập trình để cài đặt và quản lý.
Mọi người nên cân nhắc kỹ lưỡng về ưu nhược điểm của cả hai lựa chọn để đưa ra quyết định phù hợp nhất!
[+++]
Lưu ý: Bài viết chỉ cung cấp góc nhìn và không phải là lời khuyên đầu tư.
Đọc các Sách chính thống về Blockchain, Bitcoin, Crypto
👉 Nếu bạn cần Dịch vụ quảng cáo crypto, liên hệ Click Digital ngay. 🤗
Cảm ơn bạn đã đọc. Chúc bạn đầu tư thành công. 🤗
Giới thiệu token Saigon (SGN):
- Đầu tư vào các công ty quảng cáo blockchain hàng đầu bằng cách MUA token Saigon (SGN) trên Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8/ (đừng lo lắng về tính thanh khoản, hãy trở thành nhà đầu tư sớm)
- Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
- Nâng cao kiến thức về blockchain và crypto
- Lợi nhuận sẽ dùng để mua lại SGN hoặc đốt bớt nguồn cung SGN để đẩy giá SGN tăng.
- Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
- Twitter X: https://twitter.com/SaigonSGN135/
- Staking SGN: http://135web.net/
- If you’d like to invest in top blockchain advertising companies, just BUY Saigon token (SGN) on Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8/ (do not worry about low liquidity, be the early investor)
- Backed by Click Digital Company
- Enhancing blockchain and crypto knowledge
- The profits will be used to repurchase SGN or burn a portion of the SGN supply to drive up the SGN price.
- BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
- Twitter X: https://twitter.com/SaigonSGN135/
- Staking SGN: http://135web.net/
Digital Marketing Specialist
Related posts:
OpenAI cung cấp GPT-4 Turbo với API Vision, giúp các doanh nghiệp tích hợp khả năng ngôn ngữ
Tổng hợp cách kiếm tiền với ngành Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) / LLM
Những câu hỏi thường gặp về train NLP để cải thiện khả năng dịch sang Tiếng Việt
Phân biệt NLP & LLM. Khi nào nên dùng thuật ngữ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing), khi nào dùng Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model)
Threads: Nền tảng phù hợp để trao đổi, học hỏi, quảng cáo về NLP & LLM?
Các trường hợp ứng dụng NLP trong Marketing, Analytics
Sự kết hợp giữa Cryptography và NLP: Các ứng dụng của mật mã học vào việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên
5 khó khăn thách thức trong đào tạo mô hình NLP, LLM
Ngôn ngữ học liệu còn quan trọng trong thời đại Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)? 6 Vai trò của ngôn ngữ học trong NLP
So sánh BERT, RoBERTa, DistilBERT, XLNet – Nên chọn mô hình đào tạo NLP nào?
Điểm yếu, hậu quả khi AI tự học từ dữ liệu do chính nó tạo ra: Sự vô nghĩa, sụp đổ đến từ vòng lặp tử thần của LLM và mô hình tạo sinh
PhoBert là gì? Công dụng của PhoBert trong NLP
OpenAI xây dựng team kiểm tra rủi ro AI, ChatGPT
OpenAI đã sử dụng 1 triệu giờ video YouTube để đào tạo mô hình AI cho ChatGPT. Google lên tiếng nói gì về việc làm này?
3 ứng dụng của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), AI trong ngành quản lý nhân sự (HR)
Ứng dụng NLP trong việc lọc thư rác, spam email – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP trong ngành Bán lẻ và E-commerce Thương mại điện tử cho doanh nghiệp
Natural Language Inference: Xác định 2 câu hợp lý hay vô lý, Suy luận Ngôn ngữ Tự nhiên, NLI / NLP Inference
Vision Language Model (VLM) Mô hình ngôn ngữ thị giác là gì? Công dụng LLM + hình ảnh
OpenAI CEO Sam Altman: Tương lai của AI và ChatGPT, trao đổi tại WSJ Tech
Tính năng Screenshot-to-Code của OpenAI ChatGPT: Chuyển ảnh chụp màn hình thành đoạn mã code
OpenAI sẽ mở văn phòng châu Á đầu tiên tại Tokyo trong tháng này
Voice Engine: Công cụ tạo giọng nói bằng AI của OpenAI
EU điều tra khoản đầu tư của Microsoft vào OpenAI
OpenAI ra mắt ChatGPT Edu hỗ trợ cho trường đại học và tổ chức phi lợi nhuận
OpenAI triển khai ChatGPT cho đại học và tổ chức phi lợi nhuận
Đối thủ của OpenAI, Mistral AI hoàn thành khoản tài trợ Series B trị giá 640 triệu USD
NVIDIA thông báo ra mắt Blackwell GPU để trao quyền cho máy tính thế hệ tiếp theo chạy AI trên các mô hình LLM
DBRX: Mã nguồn mở LLM của Databricks mạnh gần bằng GPT-3.5
Small Language Model (SLM) Mô hình ngôn ngữ nhỏ là gì? Khác gì Large Language Model (LLM)?