Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/46/de: Difference between revisions

Latest revision as of 07:23, 20 February 2025

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Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)

'''Bigger Vs. Smaller Models''': Larger, commercial LLMs, smaller open source LLMs are increasingly becoming viable for many use cases, thereby offering cost effective alternatives to companies. As open-source models are catching up with larger, commercial models, they are increasingly offering close-comparable accuracy, as demonstrated in our NVHelp bot empirical evaluation in Figure [[#S3.F3|3]], and generally have better latency performance compared to larger models. Additionally, GPU optimization of inference models can further speed up processing times. Open-source models optimized with NVIDIA’s Tensor RT-LLM inference libraries, for instance, have shown faster performance than non-optimized models. These strategies help balance the need for cost-efficiency with maintaining high performance and security standards.

Größere vs. kleinere Modelle: Größere kommerzielle LLMs und kleinere Open-Source-LLMs werden zunehmend für viele Anwendungsfälle praktikabel und bieten damit kostengünstige Alternativen für Unternehmen. Da Open-Source-Modelle mit größeren kommerziellen Modellen aufholen, bieten sie zunehmend eine vergleichbare Genauigkeit, wie in unserer empirischen Bewertung des NVHelp-Bots in Abbildung 3 gezeigt, und haben im Allgemeinen eine bessere Latenzleistung im Vergleich zu größeren Modellen. Darüber hinaus kann die GPU-Optimierung von Inferenzmodellen die Verarbeitungszeiten weiter beschleunigen. Open-Source-Modelle, die mit NVIDIAs Tensor RT-LLM-Inferenzbibliotheken optimiert wurden, haben beispielsweise eine schnellere Leistung gezeigt als nicht optimierte Modelle. Diese Strategien helfen, die Notwendigkeit von Kosteneffizienz mit der Aufrechterhaltung hoher Leistungs- und Sicherheitsstandards in Einklang zu bringen.