Hampir setiap hari saya menerima pertanyaan serupa. Setelah membantu membangun lebih dari 20 AI dan menginvestasikan banyak biaya dalam pengujian model, saya merangkum beberapa pengalaman yang benar-benar efektif.
Berikut adalah panduan lengkap tentang cara memilih LLM yang tepat.
Sumber gambar: TechFlow Shenchao
Industri model bahasa besar (LLM) saat ini berkembang pesat. Hampir setiap minggu ada model baru yang dirilis, masing-masing mengklaim diri sebagai 'yang terbaik'.
Namun, kenyataannya adalah: tidak ada satu model pun yang dapat memenuhi semua kebutuhan.
Setiap model memiliki skenario penerapan tertentu.
Saya telah menguji puluhan model, berharap melalui pengalaman saya, dapat menghindarkan Anda dari pemborosan waktu dan uang yang tidak perlu.
Sumber gambar: TechFlow Shenchao
Perlu dicatat bahwa: artikel ini tidak didasarkan pada pengujian laboratorium atau pemasaran.
Saya akan membagikan pengalaman praktis membangun AI dan produk AI generatif (GenAI) selama dua tahun terakhir.
Pertama, kita perlu memahami apa itu LLM:
Model bahasa besar (LLM) seperti mengajari komputer untuk 'berbicara manusia'. Ini memprediksi kata-kata yang paling mungkin muncul berikutnya berdasarkan input Anda.
Titik awal teknologi ini adalah makalah klasik ini: Attention Is All You Need
Pengetahuan dasar - Kode sumber tertutup dan kode sumber terbuka LLM:
Kode sumber tertutup: seperti GPT-4 dan Claude, biasanya dibayar berdasarkan penggunaan, dihosting dan dijalankan oleh penyedia.
Kode sumber terbuka: seperti Llama dan Mixtral dari Meta, memerlukan pengguna untuk menghosting dan menjalankannya sendiri.
Saat pertama kali terpapar, mungkin akan bingung dengan istilah-istilah ini, tetapi memahami perbedaan antara keduanya sangat penting.
Sumber gambar: TechFlow Shenchao
Skala model tidak sama dengan kinerja yang lebih baik:
Misalnya, 7B menunjukkan model memiliki 7 miliar parameter.
Namun, model yang lebih besar tidak selalu lebih baik. Kuncinya adalah memilih model yang sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda.
Sumber gambar: TechFlow Shenchao
Jika Anda perlu membangun bot X/Twitter atau AI sosial:
@xai Grok adalah pilihan yang sangat baik:
Menawarkan kuota gratis yang murah hati
Kemampuan memahami konteks sosial sangat baik
Meskipun kode sumber tertutup, sangat layak dicoba
Sangat merekomendasikan pengembang pemula untuk menggunakan model ini! (Kabar angin:
@ai16zdao Eliza model default sedang menggunakan XAI Grok)
Jika Anda perlu menangani konten multibahasa:
@Alibaba_Qwen QwQ model telah menunjukkan kinerja sangat baik dalam pengujian kami, terutama dalam pemrosesan bahasa Asia.
Perlu dicatat bahwa data pelatihan model ini sebagian besar berasal dari daratan Cina, sehingga beberapa konten mungkin mengalami kekurangan informasi.
Sumber gambar: TechFlow Shenchao
Jika Anda memerlukan model untuk tujuan umum atau kemampuan penalaran yang kuat:
Model dari @OpenAI tetap 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.
Sumber gambar: TechFlow Shenchao
Jika Anda seorang pengembang atau pencipta konten:
@AnthropicAI Claude adalah alat utama yang saya gunakan setiap hari:
Kemampuan pengkodean sangat baik
Konten respons jelas dan terperinci
Sangat cocok untuk pekerjaan terkait kreativitas
Sumber gambar: TechFlow Shenchao
Llama 3.3 dari Meta baru-baru ini menjadi perhatian:
Kinerja stabil dan dapat diandalkan
Model sumber terbuka, fleksibel dan bebas
Dapat dicoba melalui @OpenRouterAI atau @GroqInc
Misalnya, proyek x AI seperti @virtuals_io sedang mengembangkan produk berdasarkan ini.
Sumber gambar: TechFlow Shenchao
Jika Anda memerlukan AI jenis peran:
@TheBlokeAI MythoMax 13B adalah pemimpin di industri peran serta, telah bertahan di peringkat teratas selama beberapa bulan.
Command R+ dari Cohere adalah model unggulan yang terabaikan:
Berkinerja baik dalam tugas peran
Mampu mengatasi tugas kompleks dengan mudah
Mendukung jendela konteks hingga 128.000, memiliki 'kemampuan ingatan' yang lebih panjang
Sumber gambar: TechFlow Shenchao
Model Gemma dari Google adalah pilihan ringan tetapi kuat:
Fokus pada tugas tertentu, berkinerja sangat baik
Bersahabat dengan anggaran
Cocok untuk proyek yang sensitif terhadap biaya
Pengalaman pribadi: saya sering menggunakan model Gemma kecil sebagai 'hakim netral' dalam proses AI, sangat efektif dalam tugas verifikasi!
Sumber gambar: TechFlow Shenchao
Gemma
Model dari @MistralAI patut disebut:
Sumber terbuka tetapi memiliki kualitas tinggi
Kinerja model Mixtral sangat kuat
Sangat baik dalam menangani tugas penalaran yang kompleks
Ini mendapat pujian luas dari komunitas, benar-benar layak dicoba.
AI mutakhir di tangan Anda.
Saran profesional: coba campur dan padukan!
Berbagai model memiliki keunggulan masing-masing
Dapat membuat 'tim' AI untuk tugas kompleks
Biarkan setiap model fokus pada bagian yang paling mereka kuasai
Seperti membentuk tim impian, setiap anggota memiliki peran dan kontribusi unik.
Bagaimana cara cepat memulai:
Uji model menggunakan @OpenRouterAI atau @redpill_gpt, platform ini mendukung pembayaran cryptocurrency, sangat nyaman
Ini adalah alat yang sangat baik untuk membandingkan kinerja berbagai model
Jika Anda ingin menghemat biaya dan menjalankan model secara lokal, Anda bisa mencoba menggunakan @ollama, bereksperimen dengan GPU Anda sendiri.
Sumber gambar: TechFlow Shenchao
Jika Anda mengejar kecepatan, teknologi LPU dari @GroqInc menawarkan kecepatan inferensi yang sangat cepat:
Meskipun pilihan model terbatas
Namun, kinerja sangat cocok untuk penerapan di lingkungan produksi
Sumber gambar: TechFlow Shenchao
[Pernyataan penafian] Pasar memiliki risiko, investasi harus dilakukan dengan hati-hati. Artikel ini tidak merupakan saran investasi, pengguna harus mempertimbangkan apakah pendapat, pandangan, atau kesimpulan dalam artikel ini sesuai dengan situasi spesifik mereka. Bertindak berdasarkan ini, tanggung jawab ada pada Anda.
Artikel ini diterbitkan ulang dengan izin: (TechFlow Shenchao)
Penulis asli: superoo7
'Ingin membuat AI Agent sendiri? 12 model LLM yang harus disimpan, Anda juga bisa melatih alat yang baik!' Artikel ini pertama kali diterbitkan di 'Kota Kripto'