Auteur : superoo7

Compilation : 深潮TechFlow

Je reçois presque tous les jours des questions similaires. Après avoir aidé à construire plus de 20 intelligences artificielles et investi des coûts importants dans des modèles de test, j'ai résumé quelques expériences vraiment efficaces.

Voici un guide complet sur la façon de choisir le bon LLM.

Le domaine des modèles de langage de grande taille (LLM) évolue rapidement. Presque chaque semaine, un nouveau modèle est publié, chaque modèle prétendant être le "meilleur".

Mais la réalité est qu'aucun modèle ne peut répondre à tous les besoins.

Chaque modèle a ses propres cas d'utilisation spécifiques.

J'ai testé des dizaines de modèles, et j'espère qu'avec mon expérience, vous pourrez éviter des pertes de temps et d'argent inutiles.

À noter : cet article n'est pas basé sur des benchmarks de laboratoire ou des promotions marketing.

Je vais partager des expériences pratiques basées sur la construction d'intelligences artificielles et de produits d'IA générative (GenAI) au cours des deux dernières années.

Tout d'abord, nous devons comprendre ce que sont les LLM :

Les modèles de langage de grande taille (LLM) sont comme apprendre aux ordinateurs à "parler humain". Ils prédisent le mot le plus susceptible de suivre en fonction de ce que vous entrez.

Le point de départ de cette technologie est cet article classique : Attention Is All You Need

Les bases - LLM en code source fermé vs. open source :

  • Code source fermé : par exemple, GPT-4 et Claude, généralement facturé par utilisation, hébergé et exécuté par le fournisseur.

  • Code source ouvert : par exemple, Llama et Mixtral de Meta, nécessitant un déploiement et une exécution par l'utilisateur.

Au début, ces termes peuvent sembler déroutants, mais il est très important de comprendre la différence entre les deux.

La taille du modèle ne signifie pas nécessairement de meilleures performances :

Par exemple, 7B signifie que le modèle a 7 milliards de paramètres.

Mais les modèles plus grands ne donnent pas toujours de meilleures performances. L'important est de choisir un modèle qui correspond à vos besoins spécifiques.

Si vous avez besoin de construire un bot X/Twitter ou une IA sociale :

Le Grok de @xai est un choix très intéressant :

  • Offre un quota gratuit généreux

  • Excellente capacité à comprendre le contexte social

  • Bien qu'il soit en code source fermé, il vaut vraiment la peine d'essayer

Je recommande fortement aux développeurs novices d'utiliser ce modèle ! (Petite note :

Le modèle par défaut Eliza de @ai16zdao utilise XAI Grok)

Si vous avez besoin de traiter du contenu multilingue :

Le modèle QwQ d'@Alibaba_Qwen a très bien performé dans nos tests, notamment dans le traitement des langues asiatiques.

Il est important de noter que les données d'entraînement de ce modèle proviennent principalement de la Chine continentale, de sorte que certaines informations peuvent manquer.

Si vous avez besoin d'un modèle à usage général ou avec de fortes capacités de raisonnement :

Le modèle d'@OpenAI reste le leader de l'industrie :

  • Performances stables et fiables

  • Après des tests pratiques approfondis

  • Dispose de mécanismes de sécurité robustes

C'est un point de départ idéal pour la plupart des projets.

Si vous êtes développeur ou créateur de contenu :

Claude de @AnthropicAI est l'outil principal que j'utilise quotidiennement :

  • Capacités de codage remarquables

  • Les contenus de réponse sont clairs et détaillés

  • Très adapté aux travaux liés à la créativité

Llama 3.3 de Meta a récemment attiré l'attention :

  • Performances stables et fiables

  • Modèle open source, flexible et libre

  • Peut être testé via @OpenRouterAI ou @GroqInc

Par exemple, des projets comme @virtuals_io et d'autres liés à la cryptographie x IA développent des produits basés sur cela.

Si vous avez besoin d'une IA de type jeu de rôle :

MythoMax 13B de @TheBlokeAI est actuellement un leader dans le domaine des jeux de rôle, se classant parmi les meilleurs depuis plusieurs mois.

Le Command R+ de Cohere est un excellent modèle sous-estimé :

Excellentes performances dans les tâches de jeu de rôle

Capable de gérer facilement des tâches complexes

Supporte une fenêtre contextuelle allant jusqu'à 128000, avec une mémoire plus longue

Le modèle Gemma de Google est un choix léger mais puissant :

  • Se concentrer sur des tâches spécifiques, performances excellentes

  • Amical pour le budget

  • Convient aux projets sensibles aux coûts

Expérience personnelle : j'utilise souvent le petit modèle Gemma comme "juge impartial" dans le processus d'IA, et il fonctionne très bien dans la validation des tâches !

Gemma

Le modèle de @MistralAI mérite d'être mentionné :

  • Open source mais de qualité haut de gamme

  • Les performances du modèle Mixtral sont très solides

  • Particulièrement doué pour les tâches de raisonnement complexes

Il reçoit des critiques élogieuses de la communauté, c'est vraiment à essayer.

L'IA à la pointe de la technologie entre vos mains.

Conseils professionnels : essayez de mélanger et d'associer !

  • Différents modèles ont chacun leurs avantages

  • Peut créer une "équipe" d'IA pour des tâches complexes

  • Permet à chaque modèle de se concentrer sur ce qu'il fait le mieux

C'est comme constituer une équipe de rêve, chaque membre a un rôle et une contribution uniques.

Comment commencer rapidement :

Testez les modèles avec @OpenRouterAI ou @redpill_gpt, ces plateformes prennent en charge les paiements en cryptomonnaie, ce qui est très pratique

Est un excellent outil pour comparer les performances des différents modèles

Si vous souhaitez économiser des coûts et exécuter le modèle localement, vous pouvez essayer @ollama en expérimentant avec votre propre GPU.

Si vous recherchez la vitesse, la technologie LPU de @GroqInc offre une vitesse d'inférence extrêmement rapide :

  • Bien que le choix des modèles soit limité

  • les performances sont très adaptées au déploiement en production