Je reçois presque chaque jour des questions similaires. Après avoir aidé à construire plus de 20 intelligences artificielles et investi beaucoup dans des tests de modèles, j'ai résumé quelques expériences vraiment efficaces.

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

Source de l'image : TechFlow 深潮

L'industrie des modèles de langage est en évolution rapide. Pratiquement chaque semaine, un nouveau modèle est publié, chacun affirmant être le « meilleur ».

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

Chaque modèle a ses propres scénarios d'application 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.

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Il convient de préciser : cet article n'est pas basé sur des tests de laboratoire ou des promotions marketing.

Je vais partager mon expérience pratique basée sur la construction d'intelligences artificielles et de produits GenAI au cours des deux dernières années.

Tout d'abord, nous devons comprendre ce qu'est un LLM :

Les modèles de langage (LLM) sont comme apprendre à un ordinateur à « parler humain ». Ils prédisent le mot le plus probable à venir en fonction de ce que vous saisissez.

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

Connaissances de base — LLM à code source fermé et à code source ouvert :

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

  • Code source ouvert : par exemple Llama et Mixtral de Meta, nécessitant que l'utilisateur déploie et exécute lui-même.

Lorsque vous débutez, il peut être déroutant d'entendre ces termes, mais il est très important de comprendre la différence entre les deux.

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

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

Mais un modèle plus grand n'a pas toujours de meilleures performances. L'important est de choisir un modèle adapté à vos besoins spécifiques.

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Si vous devez construire un bot X/Twitter ou une IA sociale :

@xai's Grok est un très bon choix :

  • Offre une généreuse allocation gratuite

  • Excellente compréhension du contexte social

  • Bien qu'il soit à code source fermé, il vaut vraiment la peine d'être essayé

Je recommande fortement ce modèle aux développeurs débutants ! (rumeur :

Le modèle par défaut d'@ai16zdao Eliza utilise XAI Grok)

Si vous devez traiter des contenus multilingues :

Le modèle QwQ de @Alibaba_Qwen a très bien performé dans nos tests, notamment en matière de traitement des langues asiatiques.

Il est à noter que les données d'entraînement de ce modèle proviennent principalement de la Chine continentale, donc certaines informations peuvent être manquantes.

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Si vous avez besoin d'un modèle polyvalent ou avec de fortes capacités de raisonnement :

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

  • Performances stables et fiables

  • Après des tests pratiques approfondis

  • Dispose de mécanismes de sécurité solides

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

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Si vous êtes développeur ou créateur de contenu :

Le Claude de @AnthropicAI est mon outil principal au quotidien :

  • Capacité de codage excellente

  • Les réponses sont claires et détaillées

  • Très adapté pour traiter des travaux créatifs

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Le Llama 3.3 de Meta a récemment attiré beaucoup d'attention :

  • Performances stables et fiables

  • Modèles open source, flexibles et libres

  • Peut être essayé via @OpenRouterAI ou @GroqInc

Par exemple, des projets comme @virtuals_io dans le domaine de la cryptographie x AI développent des produits basés sur cela.

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

Le MythoMax 13B de @TheBlokeAI est actuellement le leader de l'industrie 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 128 000, avec une « capacité de mémoire » plus longue

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

  • Concentré sur des tâches spécifiques, il excelle

  • Amical pour le budget

  • Adapté aux projets sensibles aux coûts

Mon expérience personnelle : j'utilise souvent le petit modèle Gemma comme ‘juge impartial’ dans le processus d'IA, il fonctionne très bien dans les tâches de validation !

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Gemma

Le modèle de @MistralAI mérite d'être mentionné :

  • Open source mais de haute qualité

  • Les performances du modèle Mixtral sont très puissantes

  • Particulièrement doué pour les tâches de raisonnement complexe

Il est largement apprécié par la communauté, vaut vraiment la peine d'être essayé.

L'IA de pointe dans vos mains.

Conseil professionnel : essayez de mélanger !

  • 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 ayant 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

C'est un excellent outil pour comparer les performances des différents modèles

Si vous souhaitez économiser des coûts et exécuter des modèles localement, vous pouvez essayer @ollama pour expérimenter avec votre propre GPU.

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

  • Bien que le choix de modèles soit limité

  • les performances sont très adaptées à un déploiement en production

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【Avertissement】Le marché comporte des risques, investissez prudemment. Cet article ne constitue pas un conseil en investissement, l'utilisateur doit considérer si les opinions, points de vue ou conclusions de cet article correspondent à sa situation spécifique. Investissez en conséquence à vos propres risques.

  • Cet article est reproduit avec autorisation de : (深潮 TechFlow)

  • Auteur original : superoo7

‘Vous voulez créer votre propre agent IA ? 12 modèles LLM à collectionner, vous aussi pouvez créer de bons outils !’ Cet article a été publié pour la première fois sur ‘Crypto City’