Bergabunglah dengan buletin harian dan mingguan kami untuk pembaruan terbaru dan konten eksklusif tentang liputan AI terkemuka di industri. Pelajari lebih lanjut
Bertukar Model Bahasa Besar (LLM) seharusnya mudah, bukan? Lagi pula, jika mereka semua berbicara “bahasa alami,” beralih dari GPT-4O ke Claude atau Gemini harus sesederhana mengubah kunci API … bukan?
Pada kenyataannya, setiap model menginterpretasikan dan menanggapi dorongan secara berbeda, membuat transisi menjadi apa pun kecuali mulus. Tim perusahaan yang memperlakukan switching model sebagai operasi “plug-and-play” sering bergulat dengan regresi yang tidak terduga: output rusak, membengkung biaya token atau pergeseran dalam kualitas penalaran.
Kisah ini mengeksplorasi kompleksitas tersembunyi dari migrasi model silang, dari keanaman tokenizer dan preferensi pemformatan hingga struktur respons dan kinerja jendela konteks. Berdasarkan perbandingan langsung dan tes dunia nyata, panduan ini membongkar apa yang terjadi ketika Anda beralih dari openai ke antropik atau Gemini Google dan apa yang perlu diperhatikan oleh tim Anda.
Memahami perbedaan model
Setiap keluarga model AI memiliki kekuatan dan keterbatasannya sendiri. Beberapa aspek kunci yang perlu dipertimbangkan termasuk:
- Variasi tokenisasi—Model yang berbeda menggunakan strategi tokenisasi yang berbeda, yang berdampak pada panjang prompt input dan total biaya terkait.
- Perbedaan Jendela Konteks– Sebagian besar model andalan memungkinkan jendela konteks 128K token; Namun, Gemini memperluas ini ke token 1m dan 2m.
- Instruksi berikut -Model penalaran lebih suka instruksi yang lebih sederhana, sementara model gaya obrolan memerlukan instruksi yang bersih dan eksplisit.
- Format preferences – Beberapa model lebih suka penurunan harga sementara yang lain lebih suka tag XML untuk pemformatan.
- Struktur respons model—Setiap model memiliki gaya sendiri dalam menghasilkan respons, yang mempengaruhi verbositas dan akurasi faktual. Beberapa model berkinerja lebih baik ketika diizinkan untuk “berbicara dengan bebas,” yaitu, tanpa mematuhi struktur output, sementara yang lain lebih suka struktur output seperti JSON. Penelitian yang menarik menunjukkan interaksi antara generasi respons terstruktur dan kinerja model keseluruhan.
Bermigrasi dari openai ke antropik
Bayangkan skenario dunia nyata di mana Anda baru saja membandingkan GPT-4O, dan sekarang CTO Anda ingin mencoba Claude 3.5. Pastikan untuk merujuk ke petunjuk di bawah ini sebelum membuat keputusan:
Variasi tokenisasi
Semua penyedia model memberikan biaya per token yang sangat kompetitif. Sebagai contoh, posting ini menunjukkan bagaimana biaya tokenisasi untuk GPT-4 anjlok hanya dalam satu tahun antara tahun 2023 dan 2024. Namun, dari sudut pandang praktisi pembelajaran mesin (ML), membuat pilihan model dan keputusan berdasarkan biaya yang diakui per token seringkali dapat salah sasaran.
Studi kasus praktis yang membandingkan GPT-4O dan Sonnet 3.5 memperlihatkan verbositas tokenizer model antropik. Dengan kata lain, tokenizer antropik cenderung memecah input teks yang sama menjadi lebih banyak token daripada tokenizer Openai.
Perbedaan Jendela Konteks
Setiap penyedia model mendorong batas untuk memungkinkan petunjuk teks input yang lebih lama dan lebih lama. Namun, model yang berbeda dapat menangani panjang cepat yang berbeda secara berbeda. Misalnya, Sonnet-3.5 menawarkan jendela konteks yang lebih besar hingga 200k token dibandingkan dengan jendela konteks 128K GPT-4. Meskipun demikian, diketahui bahwa Openai's GPT-4 adalah yang paling berkinerja dalam menangani konteks hingga 32k, sedangkan kinerja Sonnet-3.5 menurun dengan peningkatan dorongan lebih dari 8K-16K token.
Selain itu, ada bukti bahwa panjang konteks yang berbeda diperlakukan secara berbeda dalam model intra-keluarga oleh LLM, yaitu, kinerja yang lebih baik pada konteks pendek dan kinerja yang lebih buruk pada konteks yang lebih lama untuk tugas yang sama. Ini berarti bahwa mengganti satu model dengan yang lain (baik dari keluarga yang sama atau berbeda) dapat menghasilkan penyimpangan kinerja yang tidak terduga.
Preferensi pemformatan
Sayangnya, bahkan LLM yang canggih saat ini sangat sensitif terhadap pemformatan cepat kecil. Ini berarti ada atau tidak adanya pemformatan dalam bentuk markdown dan tag XML dapat sangat memvariasikan kinerja model pada tugas yang diberikan.
Hasil empiris di beberapa penelitian menunjukkan bahwa model OpenAI lebih suka penandaan yang ditandai termasuk pembatas sectional, penekanan, daftar, dll. Sebaliknya, model antropik lebih suka tag XML untuk menggambarkan berbagai bagian prompt input. Nuansa ini umumnya diketahui oleh para ilmuwan data dan ada banyak diskusi tentang hal yang sama di forum publik (apakah ada yang menemukan bahwa menggunakan markdown di prompt membuat perbedaan?, Memformat teks biasa untuk penurunan harga, menggunakan tag XML untuk menyusun petunjuk Anda).
Untuk wawasan lebih lanjut, periksa masing -masing praktik rekayasa cepat yang dirilis oleh Openai dan Anthropic.
Struktur respons model
Model OpenAI GPT-4O umumnya bias terhadap menghasilkan output terstruktur JSON. Namun, model antropik cenderung mematuhi skema JSON atau XML yang diminta, sebagaimana ditentukan dalam prompt pengguna.
Namun, memaksakan atau menenangkan struktur pada output model adalah keputusan yang bergantung pada model dan didorong secara empiris berdasarkan tugas yang mendasarinya. Selama fase migrasi model, memodifikasi struktur output yang diharapkan juga akan memerlukan sedikit penyesuaian dalam pasca pemrosesan respons yang dihasilkan.
Platform dan ekosistem model silang
LLM Switching lebih rumit daripada yang terlihat. Mengenali tantangan, perusahaan besar semakin fokus pada penyediaan solusi untuk mengatasinya. Perusahaan seperti Google (Vertex AI), Microsoft (Azure AI Studio) dan AWS (Bedrock) berinvestasi aktif dalam alat untuk mendukung orkestrasi model yang fleksibel dan manajemen cepat yang kuat.
Misalnya, Google Cloud NEXT 2025 baru-baru ini mengumumkan bahwa Vertex AI memungkinkan pengguna untuk bekerja dengan lebih dari 130 model dengan memfasilitasi taman model yang diperluas, akses API terpadu, dan fitur baru Autosxs, yang memungkinkan perbandingan head-to-head dari output model yang berbeda dengan memberikan wawasan terperinci tentang mengapa output satu model lebih baik daripada yang lain.
Model Standarisasi dan Metodologi Prompt
Migrasi petunjuk di seluruh keluarga model AI membutuhkan perencanaan, pengujian, dan iterasi yang cermat. Dengan memahami nuansa masing -masing model dan menyempurnakan permintaan yang sesuai, pengembang dapat memastikan transisi yang lancar dengan tetap mempertahankan kualitas dan efisiensi output.
Praktisi ML harus berinvestasi dalam kerangka kerja evaluasi yang kuat, mempertahankan dokumentasi perilaku model dan berkolaborasi erat dengan tim produk untuk memastikan output model selaras dengan ekspektasi pengguna akhir. Pada akhirnya, menstandarkan dan formalisasi model dan metodologi migrasi yang cepat akan melengkapi tim untuk membuktikan aplikasi mereka di masa depan, memanfaatkan model terbaik di kelasnya saat mereka muncul, dan memberikan pengguna pengalaman AI yang lebih andal, sadar konteks, dan hemat biaya.
