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

Di seguito è una guida completa su come scegliere il LLM giusto.

Fonte: TechFlow 深潮

L'industria dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sta cambiando rapidamente. Quasi ogni settimana viene rilasciato un nuovo modello, ognuno dei quali afferma di essere 'il migliore'.

Ma la realtà è che: non esiste un modello che soddisfi tutte le esigenze.

Ogni modello ha il suo specifico contesto di applicazione.

Ho testato decine di modelli e spero che con la mia esperienza tu possa evitare sprechi di tempo e denaro.

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È importante notare che: questo articolo non si basa su benchmark di laboratorio o pubblicità di marketing.

Condividerò esperienze pratiche basate su due anni di costruzione di intelligenze artificiali e prodotti di AI generativa (GenAI).

Prima di tutto, dobbiamo capire cos'è un LLM:

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono come insegnare ai computer a 'parlare come le persone'. Prevedono la parola più probabile che seguirà in base al contenuto che inserisci.

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

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

  • Codice sorgente chiuso: ad esempio, GPT-4 e Claude, di solito paga per utilizzo, ospitato dal fornitore.

  • Codice sorgente aperto: ad esempio, Llama e Mixtral di Meta, richiedono che l'utente li distribuisca e li esegua.

Quando ci si imbatte per la prima volta, si possono trovare confusi da questi termini, ma è molto importante comprendere le differenze tra i due.

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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 performano meglio. La chiave è scegliere il modello giusto per le tue esigenze specifiche.

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

@xai di Grok è un'ottima scelta:

  • Offre una generosa quota gratuita

  • Eccellente comprensione del contesto sociale

  • Anche se è codice sorgente chiuso, vale sicuramente la pena di provarlo

Consiglio vivamente ai nuovi sviluppatori di utilizzare questo modello! (Rumors:

@ai16zdao di Eliza modello predefinito sta usando XAI Grok)

Se hai bisogno di gestire contenuti multilingue:

@Alibaba_Qwen di QwQ ha performato molto bene nei nostri test, specialmente nel trattamento delle lingue asiatiche.

È importante notare che i dati di addestramento di questo modello provengono principalmente dalla Cina, quindi alcuni contenuti potrebbero avere carenze informative.

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Se hai bisogno di un modello per uso generale o con forti capacità di ragionamento:

Il modello di @OpenAI è ancora il leader del settore:

  • Prestazioni stabili e affidabili

  • Dopo ampi test pratici

  • Ha potenti meccanismi di sicurezza

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

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Se sei uno sviluppatore o un creatore di contenuti:

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

  • Capacità di codifica molto elevate

  • Contenuti di risposta chiari e dettagliati

  • Molto adatto per lavori creativi

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Il Llama 3.3 di Meta ha recentemente attirato attenzione:

  • Prestazioni stabili e affidabili

  • Modelli open source, flessibili e liberi

  • Puoi provarli tramite @OpenRouterAI o @GroqInc

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

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Se hai bisogno di un'AI per giochi di ruolo:

@TheBlokeAI di MythoMax 13B è attualmente il leader nel settore dei giochi di ruolo, classificandosi tra i primi posti in diverse classifiche per mesi consecutivi.

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

Eccellente nelle missioni di gioco di ruolo

Capace di affrontare facilmente compiti complessi

Supporta una finestra di contesto fino a 128.000, con una 'memoria' più lunga

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

  • Focalizzato su compiti specifici, performance eccellente

  • Amichevole per il budget

  • Adatto per progetti sensibili ai costi

Esperienza personale: uso spesso il modello di piccole dimensioni Gemma come 'giudice imparziale' nel processo AI, e ha funzionato molto bene nei compiti di validazione!

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Gemma

Il modello di @MistralAI merita di essere menzionato:

  • Open source ma con alta qualità

  • Le prestazioni del modello Mixtral sono molto forti

  • Particolarmente abile in compiti di ragionamento complessi

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

L'AI all'avanguardia nelle tue mani.

Consiglio professionale: prova a mescolare!

  • Diversi modelli hanno i loro vantaggi

  • Può creare 'team' AI per compiti complessi

  • Fai in modo che ogni modello si concentri sulla parte in cui è più forte

È come costruire una squadra da sogno, ogni membro ha un ruolo e un contributo unici.

Come iniziare rapidamente:

Testa il modello utilizzando @OpenRouterAI o @redpill_gpt, queste piattaforme supportano pagamenti in criptovaluta, molto convenienti

È uno strumento eccellente per confrontare le prestazioni dei diversi modelli

Se desideri risparmiare costi e eseguire il modello localmente, puoi provare a utilizzare @ollama, sperimentando con la tua GPU.

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

  • Anche se la scelta dei modelli è limitata

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

Fonte: TechFlow 深潮

【Dichiarazione di non responsabilità】 Il mercato comporta rischi, gli investimenti devono essere fatti con cautela. Questo articolo non costituisce consulenza finanziaria, gli utenti dovrebbero considerare se le opinioni, i punti di vista o le conclusioni in questo articolo siano pertinenti alla loro situazione specifica. Investendo di conseguenza, se ne assumono le responsabilità.

  • Questo articolo è autorizzato a essere ripubblicato da: (深潮 TechFlow)

  • Autore originale: superoo7

‘Vuoi creare un agente AI da solo? 12 modelli LLM da collezionare, anche tu puoi addestrare buoni strumenti!’ Questo articolo è stato originariamente pubblicato su ‘Crypto City’