Casi todos los días recibo preguntas similares. Después de ayudar a construir más de 20 entidades de IA y gastar mucho en modelos de prueba, he resumido algunas experiencias realmente efectivas.

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

Fuente de la imagen: TechFlow 深潮

La industria de los modelos de lenguaje grandes (LLM) está cambiando rápidamente. Casi cada semana se lanza un nuevo modelo, cada uno afirmando ser el 'mejor'.

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

Cada tipo de modelo tiene su propio escenario de aplicación específico.

He probado decenas de modelos, y espero que mi experiencia te ayude a evitar desperdicios innecesarios de tiempo y dinero.

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Es importante mencionar que: este artículo no se basa en pruebas de referencia de laboratorio o en publicidad.

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

Primero, necesitamos entender qué es un LLM:

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son como enseñar a la computadora a 'hablar en humano'. Predicen la siguiente palabra más probable según el contenido que ingresas.

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

Conocimientos básicos: LLM de código cerrado frente a LLM de código abierto:

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

  • Código abierto: como Llama de Meta y Mixtral, requiere que el usuario lo despliegue y ejecute.

Al principio, puede resultar confuso con estos términos, pero es muy importante entender la diferencia entre ambos.

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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 rinden mejor. La clave está en elegir el modelo que se ajuste a tus necesidades específicas.

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

@xai de Grok es una muy buena opción:

  • Ofrecen un generoso límite gratuito

  • Excelente comprensión del contexto social

  • A pesar de ser de código cerrado, definitivamente vale la pena probarlo

Recomiendo encarecidamente a los desarrolladores que están comenzando a usar este modelo! (Rumor:

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

Si necesitas manejar contenido multilingüe:

El modelo QwQ de @Alibaba_Qwen se desempeñó excepcionalmente bien en nuestras pruebas, especialmente en el procesamiento de idiomas asiáticos.

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.

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Si necesitas un modelo de uso general o con fuertes capacidades de razonamiento:

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

  • Rendimiento estable y confiable

  • Después de pruebas prácticas extensivas

  • Con potentes mecanismos de seguridad

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

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Si eres desarrollador o creador de contenido:

Claude de @AnthropicAI es mi herramienta principal de uso diario:

  • Capacidades de codificación bastante sobresalientes

  • Contenido de respuesta claro y detallado

  • Muy adecuado para trabajos relacionados con la creatividad

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El Llama 3.3 de Meta ha estado bajo el foco recientemente:

  • Rendimiento estable y confiable

  • Modelo de código abierto, flexible y libre

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

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

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Si necesitas un AI de rol:

@TheBlokeAI de MythoMax 13B es el líder en la industria de los juegos de rol, ocupando posiciones destacadas en las clasificaciones relevantes durante varios meses.

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

Rinde excepcionalmente bien en tareas de rol

Capaz de manejar tareas complejas con facilidad

Soporta una ventana de contexto de hasta 128,000, con una 'capacidad de memoria' más larga

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

  • Enfocado en tareas específicas, rinde excepcionalmente bien

  • Amigable con el presupuesto

  • Adecuado para proyectos sensibles al costo

Experiencia personal: a menudo uso el pequeño modelo Gemma como 'juez imparcial' en procesos de IA, ¡funciona excepcionalmente bien en tareas de validación!

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Gemma

El modelo de @MistralAI merece ser mencionado:

  • Código abierto pero con calidad de alta gama

  • El rendimiento del modelo Mixtral es muy potente

  • Particularmente bueno en tareas de razonamiento complejo

Ha sido muy bien recibido por la comunidad, definitivamente vale la pena intentarlo.

Tu IA de vanguardia en tus manos.

Consejo profesional: ¡intenta mezclar y combinar!

  • Cada modelo tiene sus propias ventajas

  • Puede crear 'equipos' de IA para tareas complejas

  • Deja que cada modelo se concentre en lo que hace mejor

Es como construir un equipo de ensueño, donde cada miembro tiene un rol y contribución únicos.

Cómo empezar rápidamente:

Prueba modelos usando @OpenRouterAI o @redpill_gpt, estas plataformas soportan pagos en criptomonedas, muy convenientes

Es una excelente herramienta para comparar el rendimiento de diferentes modelos

Si deseas ahorrar costos y ejecutar modelos localmente, puedes probar @ollama, experimentando con tu propia GPU.

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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 la implementación en entornos de producción

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【Descargo de responsabilidad】 El mercado tiene riesgos, invierte con cuidado. Este artículo no constituye un consejo de inversión; los usuarios deben considerar si cualquier opinión, punto de vista o conclusión en este texto se ajusta a sus circunstancias específicas. Invierte bajo tu propio riesgo.

  • Este artículo se reproduce con autorización de: (深潮 TechFlow)

  • Autor del texto original: superoo7

‘¿Quieres hacer tu propio agente de IA? 12 modelos LLM para guardar, ¡tú también puedes entrenar buenas herramientas!’ Este artículo fue publicado por primera vez en ‘Crypto City’