Penulis: superoo7
Kompilasi: Deep Tide TechFlow
Hampir setiap hari saya menerima pertanyaan serupa. Setelah membantu membangun lebih dari 20 agen AI dan menginvestasikan banyak biaya pada pengujian model, saya merangkum beberapa pengalaman yang benar-benar efektif.
Berikut adalah panduan lengkap tentang cara memilih LLM yang tepat.
Bidang model bahasa besar (LLM) saat ini berkembang pesat. Hampir setiap minggu ada model baru yang dirilis, masing-masing mengklaim sebagai "yang terbaik".
Tetapi kenyataannya: tidak ada satu model pun yang dapat memenuhi semua kebutuhan.
Setiap model memiliki skenario aplikasi tertentu.
Saya telah menguji puluhan model, berharap pengalaman saya dapat menghindarkan Anda dari pemborosan waktu dan uang yang tidak perlu.
Perlu dicatat: artikel ini tidak berdasarkan pengujian benchmarking laboratorium atau promosi pemasaran.
Apa yang akan saya bagikan adalah berdasarkan pengalaman nyata membangun agen AI dan produk AI generatif (GenAI) selama dua tahun terakhir.
Pertama, kita perlu memahami apa itu LLM:
Model bahasa besar (LLM) seperti mengajarkan komputer "berbicara dengan bahasa manusia". Itu memprediksi kata yang paling mungkin muncul berikutnya berdasarkan apa yang Anda masukkan.
Titik awal teknologi ini adalah makalah klasik ini: Attention Is All You Need
Pengetahuan dasar - LLM dengan kode sumber tertutup dan terbuka:
Kode sumber tertutup: seperti GPT-4 dan Claude, biasanya membayar berdasarkan penggunaan, dihosting dan dijalankan oleh penyedia.
Kode sumber terbuka: seperti Llama dan Mixtral dari Meta, memerlukan pengguna untuk meng-host dan menjalankannya sendiri.
Saat pertama kali terlibat, Anda mungkin merasa bingung dengan istilah-istilah ini, tetapi sangat penting untuk memahami perbedaan keduanya.
Ukuran model tidak sama dengan kinerja yang lebih baik:
Misalnya, 7B menunjukkan bahwa model memiliki 70 miliar parameter.
Tetapi model yang lebih besar tidak selalu menunjukkan kinerja yang lebih baik. Kuncinya adalah memilih model yang sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda.
Jika Anda perlu membangun bot X/Twitter atau AI sosial:
@xai Grok adalah pilihan yang sangat baik:
Menawarkan kuota gratis yang murah hati
Kemampuan pemahaman konteks sosial yang luar biasa
Meskipun kode sumber tertutup, sangat layak untuk dicoba
Sangat disarankan bagi pengembang pemula untuk menggunakan model ini! (Kabar baik:
@ai16zdao model Eliza default sedang menggunakan XAI Grok)
Jika Anda perlu menangani konten multibahasa:
@Alibaba_Qwen model QwQ kami uji sangat baik, terutama dalam pemrosesan bahasa Asia.
Perlu dicatat bahwa data pelatihan model ini sebagian besar berasal dari daratan China, sehingga beberapa konten mungkin mengalami kekurangan informasi.
Jika Anda memerlukan model untuk tujuan umum atau dengan kemampuan penalaran yang kuat:
@OpenAI model masih menjadi pemimpin di industri:
Kinerja stabil dan dapat diandalkan
Setelah pengujian praktis yang luas
Memiliki mekanisme keamanan yang kuat
Ini adalah titik awal yang ideal untuk sebagian besar proyek.
Jika Anda adalah pengembang atau pembuat konten:
@AnthropicAI Claude adalah alat utama yang saya gunakan sehari-hari:
Kemampuan pengkodean sangat bagus
Konten respons jelas dan rinci
Sangat cocok untuk menangani pekerjaan yang terkait dengan kreativitas
Llama 3.3 dari Meta baru-baru ini mendapat perhatian:
Kinerja stabil dan dapat diandalkan
Model sumber terbuka, fleksibel dan bebas
Dapat diuji melalui @OpenRouterAI atau @GroqInc
Misalnya, proyek x AI berbasis kripto seperti @virtuals_io sedang mengembangkan produk berdasarkan ini.
Jika Anda memerlukan AI untuk peran karakter:
@TheBlokeAI MythoMax 13B adalah pemimpin di bidang peran karakter saat ini, telah berada di peringkat teratas selama beberapa bulan.
Command R+ dari Cohere adalah model unggulan yang diabaikan:
Berkinerja baik dalam tugas peran karakter
Mampu dengan mudah menangani tugas yang kompleks
Mendukung jendela konteks hingga 128000, memiliki "kemampuan ingatan" yang lebih panjang
Model Gemma dari Google adalah pilihan ringan tetapi kuat:
Fokus pada tugas tertentu, kinerja sangat baik
Ramah anggaran
Cocok untuk proyek yang sensitif terhadap biaya
Pengalaman pribadi: saya sering menggunakan model Gemma kecil sebagai "hakim yang tidak memihak" dalam proses AI, dengan hasil yang sangat baik dalam verifikasi tugas!
Gemma
@MistralAI model patut disebutkan:
Sumber terbuka tetapi dengan kualitas tinggi
Kinerja model Mixtral sangat kuat
Terutama unggul dalam tugas penalaran yang kompleks
Ini mendapat pujian luas dari komunitas, benar-benar layak dicoba.
AI mutakhir di tangan Anda.
Saran profesional: coba campuran!
Setiap model memiliki keunggulannya masing-masing
Dapat menciptakan "tim" AI untuk tugas yang kompleks
Membiarkan setiap model fokus pada bagian yang paling dikuasainya
Seperti membangun tim impian, setiap anggota memiliki peran dan kontribusi unik.
Cara cepat untuk memulai:
Uji model menggunakan @OpenRouterAI atau @redpill_gpt, platform ini mendukung pembayaran cryptocurrency, sangat nyaman
adalah alat yang sangat baik untuk membandingkan kinerja model yang berbeda
Jika Anda ingin menghemat biaya dan menjalankan model secara lokal, Anda bisa mencoba menggunakan @ollama, melakukan eksperimen dengan GPU Anda sendiri.
Jika Anda mengejar kecepatan, teknologi LPU dari @GroqInc menawarkan kecepatan penalaran yang sangat cepat:
Meskipun pilihan model terbatas
kinerja sangat cocok untuk penerapan di lingkungan produksi
