Autor: superoo7

Compilado por: ShenChao TechFlow

Casi todos los días recibo preguntas similares. Después de ayudar a construir más de 20 agentes de IA y haber invertido mucho costo en probar modelos, he resumido algunas experiencias realmente efectivas.

Aquí está la guía completa sobre cómo elegir el LLM adecuado.

El campo de los modelos de lenguaje grande (LLM) está cambiando rápidamente. Nuevos modelos se lanzan casi cada semana, cada uno afirmando ser el "mejor".

Pero la realidad es: no hay un modelo que pueda satisfacer todas las necesidades.

Cada modelo tiene sus escenarios de aplicación específicos.

He probado decenas de modelos y espero que, a través de mi experiencia, puedas evitar desperdiciar tiempo y dinero innecesarios.

Cabe aclarar que: este artículo no se basa en pruebas de referencia de laboratorio o publicidad de marketing.

Lo que compartiré se basa en la experiencia práctica de construir agentes de IA y productos de IA generativa (GenAI) durante los últimos dos años.

Primero, necesitamos entender qué es un LLM:

Los modelos de lenguaje grande (LLM) son como enseñar a las computadoras a "hablar humano". Predicen la siguiente palabra más probable según lo que ingresas.

El punto de partida de esta tecnología es este artículo clásico: Attention Is All You Need

Conocimientos básicos: LLM de código cerrado vs. código abierto:

  • Código cerrado: como GPT-4 y Claude, generalmente se paga por uso y es alojado y operado por el proveedor.

  • Código abierto: como Llama y Mixtral de Meta, requieren que el usuario los implemente y ejecute.

Al principio, estos términos pueden parecer confusos, pero es muy importante entender la diferencia entre ambos.

El tamaño del modelo no equivale a un mejor rendimiento:

Por ejemplo, 7B significa que el modelo tiene 7 mil millones de parámetros.

Pero los modelos más grandes no siempre tienen un mejor rendimiento. La clave está en elegir el modelo adecuado para tus necesidades específicas.

Si necesitas construir un bot de X/Twitter o IA social:

@xai's Grok es una opción muy buena:

  • Ofrece generosos créditos gratuitos

  • Excelente capacidad de comprensión del contexto social

  • Aunque es código cerrado, vale la pena probarlo

Recomiendo encarecidamente a los desarrolladores que están empezando que usen este modelo. (Rumor:

El modelo predeterminado de Eliza de @ai16zdao está utilizando XAI Grok)

Si necesitas tratar con contenido multilingüe:

El modelo QwQ de @Alibaba_Qwen se desempeñó muy bien en nuestras pruebas, especialmente en el procesamiento de lenguas asiáticas.

Es importante señalar que los datos de entrenamiento de este modelo provienen principalmente de China continental, por lo que puede haber casos de falta de información en ciertos contenidos.

Si necesitas un modelo de uso general o con alta capacidad de razonamiento:

El modelo de @OpenAI sigue siendo el líder en la industria:

  • Rendimiento estable y confiable

  • Después de pruebas exhaustivas en la práctica

  • Cuenta con potentes mecanismos de seguridad

Este es el punto de partida ideal para la mayoría de los proyectos.

Si eres desarrollador o creador de contenido:

Claude de @AnthropicAI es mi herramienta principal que uso diariamente:

  • Habilidades de codificación bastante sobresalientes

  • El contenido de respuesta es claro y detallado

  • Muy adecuado para trabajos creativos

Llama 3.3 de Meta ha estado recibiendo mucha atención recientemente:

  • Rendimiento estable y confiable

  • Modelo de código abierto, flexible y libre

  • Se puede probar a través de @OpenRouterAI o @GroqInc

Por ejemplo, proyectos de cifrado x IA como @virtuals_io están desarrollando productos basados en él.

Si necesitas IA para juegos de rol:

@TheBlokeAI's MythoMax 13B es actualmente el líder en el campo de los juegos de rol, manteniéndose en los primeros lugares de los rankings relevantes durante meses.

Command R+ de Cohere es un excelente modelo que está subestimado:

Destaca en tareas de juegos de rol

Capaz de manejar tareas complejas con facilidad

Soporta un contexto de hasta 128,000, con una mayor "capacidad de memoria"

El modelo Gemma de Google es una opción ligera pero poderosa:

  • Enfocado en tareas específicas, sobresale

  • Amigable con el presupuesto

  • Adecuado para proyectos sensibles al costo

Experiencia personal: a menudo uso el modelo pequeño de Gemma como un "árbitro imparcial" en el proceso de IA, ¡funciona muy bien en tareas de validación!

Gemma

Vale la pena mencionar el modelo de @MistralAI:

  • Código abierto pero de calidad alta

  • El rendimiento del modelo Mixtral es muy potente

  • Particularmente fuerte en tareas de razonamiento complejo

Es muy bien valorado por la comunidad y definitivamente vale la pena probarlo.

La IA de vanguardia que tienes en tus manos.

Consejo profesional: ¡intenta mezclar y combinar!

  • Cada modelo tiene sus propias ventajas

  • Puede crear 'equipos' de IA para tareas complejas

  • Permite que cada modelo se enfoque en lo que mejor sabe hacer

Es como formar un equipo de ensueño, donde cada miembro tiene un rol y contribuciones únicas.

Cómo comenzar rápidamente:

Prueba modelos usando @OpenRouterAI o @redpill_gpt, estas plataformas soportan pagos con criptomonedas, lo cual es muy conveniente

es una herramienta excelente para comparar el rendimiento de diferentes modelos

Si deseas ahorrar costos y ejecutar modelos localmente, puedes intentar usar @ollama y experimentar con tu propia GPU.

Si buscas velocidad, la tecnología LPU de @GroqInc ofrece una velocidad de razonamiento extremadamente rápida:

  • Aunque la selección de modelos es limitada

  • el rendimiento es muy adecuado para el despliegue en entornos de producción