Autore: superoo7

Compilato da: Deep潮TechFlow

Quasi ogni giorno ricevo domande simili. Dopo aver aiutato a costruire oltre 20 agenti AI e aver investito molto nei test dei modelli, ho riassunto alcune esperienze davvero efficaci.

Ecco una guida completa su come scegliere il giusto LLM.

Il campo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sta cambiando rapidamente. Praticamente ogni settimana vengono rilasciati nuovi modelli, ognuno dei quali afferma di essere “il migliore”.

Ma la realtà è: nessun modello può soddisfare tutte le esigenze.

Ogni modello ha i propri casi d'uso specifici.

Ho testato decine di modelli e spero che la mia esperienza ti aiuti a evitare perdite di tempo e denaro inutili.

Va sottolineato che: questo articolo non si basa su benchmark di laboratorio o pubblicità.

Quello che condividerò è basato sull'esperienza pratica di costruire agenti AI e prodotti di AI generativa (GenAI) negli ultimi due anni.

Per prima cosa, dobbiamo capire cosa sia un LLM:

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono come insegnare ai computer a “parlare come gli esseri umani”. Predicono la parola più probabile che verrà dopo in base a ciò che inserisci.

Il punto di partenza di questa tecnologia è questo classico articolo: Attention Is All You Need

Nozioni di base - LLM a codice sorgente chiuso e aperto:

  • Codice sorgente chiuso: ad esempio GPT-4 e Claude, di solito pagati in base all'uso, ospitati dai fornitori.

  • Codice sorgente aperto: ad esempio Llama e Mixtral di Meta, che richiedono all'utente di gestire il deployment e l'esecuzione.

Quando ci si imbatte per la prima volta, questi termini possono risultare confusi, ma è molto importante capire la differenza tra i due.

La dimensione del modello non equivale a prestazioni migliori:

Ad esempio, 7B indica che il modello ha 7 miliardi di parametri.

Ma i modelli più grandi non sempre offrono prestazioni migliori. La chiave è scegliere il modello adatto alle tue specifiche esigenze.

Se hai bisogno di costruire un bot X/Twitter o un'AI sociale:

Il Grok di @xai è una scelta molto valida:

  • Offre un generoso limite gratuito

  • Eccellente comprensione del contesto sociale

  • Sebbene sia codice sorgente chiuso, vale davvero la pena provarlo

Consiglio vivamente ai nuovi sviluppatori di utilizzare questo modello! (Dalla voce popolare:

Il modello predefinito Eliza di @ai16zdao sta usando XAI Grok)

Se hai bisogno di gestire contenuti multilingue:

Il modello QwQ di @Alibaba_Qwen ha funzionato molto bene nei nostri test, specialmente nella gestione delle lingue asiatiche.

È importante notare che i dati di addestramento di questo modello provengono principalmente dalla Cina continentale, quindi potrebbero esserci lacune informative in alcuni contenuti.

Se hai bisogno di un modello per usi generali o con forti capacità di ragionamento:

Il modello di @OpenAI è ancora un leader nel settore:

  • Prestazioni stabili e affidabili

  • Dopo ampi test pratici

  • Dispone di meccanismi di sicurezza robusti

Questo è il punto di partenza ideale per la maggior parte dei progetti.

Se sei uno sviluppatore o un creatore di contenuti:

Claude di @AnthropicAI è il mio strumento principale che uso quotidianamente:

  • Capacità di codifica piuttosto eccellenti

  • Contenuti di risposta chiari e dettagliati

  • Molto adatto per lavorare su attività creative

Llama 3.3 di Meta ha recentemente attirato molta attenzione:

  • Prestazioni stabili e affidabili

  • Modelli open source, flessibili e liberi

  • Puoi provarlo tramite @OpenRouterAI o @GroqInc

Ad esempio, progetti crittografici come @virtuals_io stanno sviluppando prodotti basati su di esso.

Se hai bisogno di un'AI per il gioco di ruolo:

@TheBlokeAI's MythoMax 13B è attualmente un leader nel campo del gioco di ruolo, classificandosi tra i primi in relazioni pertinenti per diversi mesi.

Il Command R+ di Cohere è un modello eccellente sottovalutato:

Eccellente nelle attività di gioco di ruolo

Capace di affrontare facilmente compiti complessi

Supporta un contesto fino a 128000, con una “memoria” più lunga

Il modello Gemma di Google è una scelta leggera ma potente:

  • Focalizzato su compiti specifici, offre prestazioni eccezionali

  • Amichevole per il budget

  • Adatto per progetti sensibili ai costi

Esperienza personale: uso spesso modelli Gemma di piccole dimensioni come “giudici imparziali” nel processo AI, e funzionano molto bene nelle attività di verifica!

Gemma

I modelli di @MistralAI meritano di essere menzionati:

  • Open source ma di alta qualità

  • Le prestazioni dei modelli Mixtral sono molto forti

  • Particolarmente abile nei compiti di ragionamento complesso

Ha ricevuto ampi consensi dalla comunità, vale assolutamente la pena provarlo.

L'AI all'avanguardia nelle tue mani.

Consiglio professionale: prova a mescolare e abbinare!

  • I diversi modelli hanno ciascuno i propri vantaggi

  • Può creare un “team” di AI per compiti complessi

  • Permette a ciascun modello di concentrarsi sulla parte in cui è più forte

Proprio come mettere insieme una squadra dei sogni, ogni membro ha un ruolo e un contributo unici.

Come iniziare rapidamente:

Usa @OpenRouterAI o @redpill_gpt per testare i modelli, queste piattaforme supportano pagamenti in criptovaluta, molto comodo

è uno strumento eccellente per confrontare le prestazioni dei diversi modelli

Se desideri risparmiare costi e far girare il modello localmente, puoi provare a usare @ollama, esperimentando con la tua GPU.

Se cerchi velocità, la tecnologia LPU di @GroqInc offre velocità di inferenza estremamente rapida:

  • Sebbene le scelte del modello siano limitate

  • le prestazioni sono molto adatte per il deployment in ambienti di produzione