Un moyen pratique de comparer les capacités du LLM

Si vous avez récemment passé du temps à créer avec des modèles d'IA, vous connaissez le truc. Vous essayez de savoir si Gemini prend en charge les appels de fonctions, ou quelle est la véritable fenêtre contextuelle de GPT-4o Mini, et tout à coup, vous vous retrouvez dans cinq onglets de navigateur plongés dans une documentation qui n'est peut-être pas à jour.

LangChain 1.1 introduit des profils de modèles pour rendre cela moins pénible. Cela ne changera pas votre vie, mais cela pourrait vous éviter des maux de tête.

Qu'est-ce qu'un profil de modèle, de toute façon ?

Considérez les profils de modèles comme des étiquettes de capacités pour les modèles d'IA. Au lieu de parcourir la documentation ou de faire des suppositions éclairées sur ce que peut faire un modèle, vous pouvez simplement vérifier son profil directement dans votre code.

Les données proviennent de models.dev, un projet open source qui suit les capacités des modèles et est livré avec les packages LangChain. Ainsi, lorsque vous travaillez avec des modèles d'OpenAI, d'Anthropic, de Google ou d'autres, vous obtenez le même format d'information standardisé.

Attention : il s'agit toujours d'une version bêta, donc le format pourrait changer au fur et à mesure que les choses seront réglées en fonction des commentaires.

Pourquoi c'est vraiment important

Voici ce qui se passait par le passé (et vous arrive peut-être encore) : dans un billet de blog, vous avez lu qu'un modèle soutient la vision. Vous construisez votre fonctionnalité en fonction de celle-ci. Trois semaines plus tard, vous découvrez que cela n'était que dans la version préliminaire, qu'elle nécessitait un indicateur d'API spécifique ou qu'elle était obsolète mardi dernier. Vos fonctionnalités sont interrompues. Vous passez une demi-journée à déboguer ce qui s'est avéré être une inadéquation de fonctionnalités.

Ou peut-être êtes-vous la personne qui doit choisir entre cinq modèles différents pour un projet. Vous ouvrez quinze onglets, vous créez une feuille de calcul, vous essayez de traduire les termes « outils », « appel de fonctions » et « intégration d'API » en indiquant s'ils signifient tous la même chose, et vous finissez par choisir celui que votre équipe a utilisé la dernière fois, car au moins c'est une quantité connue.

Les profils de modèles sont utiles dans les deux cas. Votre code peut vérifier ce qu'un modèle prend réellement en charge avant d'essayer de l'utiliser. Et lorsque vous comparez des options, vous consultez des informations standardisées au lieu de jouer à un traducteur de documentation.

Comment les gens l'utilisent

Prendre des décisions plus intelligentes sans le marathon de la recherche

Une équipe dont j'ai entendu parler était en train de créer un robot de service client. Ils avaient besoin d'un outil permettant de rechercher les commandes et d'une fenêtre contextuelle suffisante pour conserver l'historique des conversations. À l'aide de profils de modèles, ils ont constaté que GPT-4o, GPT-4o Mini et Gemini 2.0 Flash cochaient tous ces cases. Ils ont directement testé les différences de performances au lieu de passer des jours à vérifier les fonctionnalités.

C'est le genre de gain de temps qui s'additionne. Ce n'est pas dramatique, mais vraiment utile.

Création d'applications qui ne se cassent pas

Une entreprise a créé un système qui achemine les demandes vers différents modèles en fonction de leur complexité. Grâce aux profils de modèles, leur application peut vérifier quels modèles possèdent les fonctionnalités requises pour chaque type de demande et gérer les situations dans lesquelles leur premier choix n'est pas disponible.

C'est la différence entre un système qui se bloque lorsque quelque chose change et un système qui s'adapte. Une petite chose, une grande différence de fiabilité.

Trouver le modèle de la bonne taille

Voici un schéma courant : une entreprise utilisait GPT-4o pour tout parce que, eh bien, c'est bien et elle savait que cela fonctionnait. Après avoir vérifié les profils des modèles, ils ont réalisé que le GPT-4o Mini possédait toutes les fonctionnalités dont ils avaient besoin pour répondre à la plupart des demandes. Ils l'ont testé, ont confirmé que la qualité était bonne et ont transféré 80 % de leur trafic.

La différence de coût était significative. Le travail pour le comprendre a été minime.

Ce que vous obtenez réellement

Les profils de modèles vous fournissent des informations simples :

La quantité de contexte que le modèle peut gérer, s'il prend en charge les appels d'outils, s'il peut traiter des images ou du son, s'il propose un formatage de sortie structuré et d'autres fonctionnalités de base.

La vraie valeur, c'est la cohérence. Chaque fournisseur documente ces éléments différemment, et les profils de modèles traduisent tout dans le même format. Vous comparez des pommes à des pommes au lieu d'essayer de déterminer si « appel de fonction » et « outils » signifient la même chose (c'est généralement le cas, mais bonne chance pour en être certain).

Où cela aide les équipes de développement

Votre application peut vérifier les fonctionnalités avant de les utiliser. Si un modèle prend en charge la sortie JSON structurée, utilisez-le. Si ce n'est pas le cas, revenez à l'analyse du texte. Fini les pannes inattendues dues à des fonctionnalités non prises en charge.

Vous pouvez gérer automatiquement les fenêtres contextuelles en fonction de limites réelles au lieu de suppositions codées en dur. Lorsque vous approchez de la limite d'un modèle, déclenchez la synthèse. Simple, efficace, évite les erreurs.

Lorsque les fournisseurs déploient de nouvelles fonctionnalités, les applications peuvent les détecter et les utiliser sans modifier le code. Vous n'attendez pas que quelqu'un le remarque, dépose un ticket, mette à jour le code et déploie. Cela fonctionne tout simplement.

Où cela aide les équipes chargées des produits et de la stratégie

La comparaison des modèles s'accélère. Vous pouvez filtrer les options en fonction de besoins spécifiques en quelques minutes au lieu de passer des heures à consulter la documentation. Vous avez besoin d'une assistance visuelle, d'appels d'outils et d'une fenêtre contextuelle de plus de 200 000 dollars ? Voici les options qui s'offrent à vous.

Vous pouvez identifier les cas où les modèles plus petits fonctionnent correctement. De nombreuses équipes optent par défaut pour le modèle le plus gros et le plus cher lorsque quelque chose de moins cher ferait l'affaire. Les profils des modèles permettent de repérer plus facilement ces opportunités.

La comparaison des fournisseurs devient plus claire. Lorsque vous évaluez différents fournisseurs ou planifiez des migrations, le fait de disposer de données de capacité standardisées permet de rendre la conversation plus concrète et de réduire les conjectures.

Soyons réalistes en ce qui concerne les limites

Les profils de modèles sont utiles, mais ils ne sont pas magiques. Les données proviennent des versions de packages, et non des flux en direct des fournisseurs. Lorsque OpenAI met à jour GPT-4o, cela se reflète lorsque vous mettez à jour vos packages LangChain, et non instantanément.

Les profils vous indiquent ce qu'un modèle est capable de faire, pas dans quelle mesure il le fait bien. Vous devez toujours tester la qualité, la vitesse et la précision dans votre cas d'utilisation spécifique. Un modèle peut techniquement soutenir la vision, mais cela ne vous dit pas s'il convient à votre application.

Comme il s'agit d'une version bêta, attendez-vous à une certaine évolution. Le format peut changer, la couverture peut s'étendre, les détails peuvent changer. Ne créez pas quelque chose qui se cassera si la structure est mise à jour.

Et les profils mettent l'accent sur les capacités et non sur les coûts. Vous devrez tout de même vérifier les prix séparément.

Cela vaut-il la peine d'y prêter attention ?

Si vous construisez avec des modèles d'IA, oui, probablement. Cela ne transformera pas fondamentalement votre façon de travailler, mais cela éliminera les difficultés liées aux tâches courantes. La vérification des capacités devient programmatique au lieu d'être manuelle. La comparaison des modèles est normalisée. La création d'applications adaptatives devient plus facile.

Pour les équipes travaillant avec plusieurs modèles ou planifiant une mise à l'échelle, les profils de modèles constituent une base solide. C'est l'une de ces fonctionnalités qui semble insignifiante jusqu'à ce que vous vous rendiez compte de la fréquence à laquelle vous l'auriez utilisée le mois dernier.

Essayez les profils de modèles en action

‍Pour faciliter l'exploration des profils modèles dans la pratique, nous avons créé un Application de comparaison de modèles alimenté par Passerelle TrueFoundry AI. Il vous permet de comparer les fonctionnalités LLM (fenêtre contextuelle, appel d'outils, assistance visuelle, sortie structurée, etc.) entre des fournisseurs tels qu'OpenAI, Anthropic et Google dans une vue unique et standardisée. Si vous êtes en train d'évaluer des modèles ou de décider avec quoi vous souhaitez les expédier, vous n'avez plus besoin de parcourir plusieurs documents.

Découvrez l'application ici :

https://langchain-model-comparison-accelerators-8000.apps.live-demo.truefoundry.cloud/model-comparison/