autor: superoo7

compilare: ShenChao TechFlow

aproape în fiecare zi primesc întrebări similare. După ce am ajutat la construirea a peste 20 de agenți AI și am investit o sumă considerabilă în testarea modelelor, am compilat câteva experiențe cu adevărat eficiente.

mai jos este un ghid complet despre cum să alegi LLM-ul potrivit.

domeniul modelelor de limbaj mari (LLM) se schimbă rapid. Aproape în fiecare săptămână apare un model nou, fiecare susținând că este „cel mai bun”.

dar realitatea este: nu există un model care să satisfacă toate nevoile.

fiecare model are propriul său scenariu de aplicare specific.

am testat zeci de modele și sper ca prin experiența mea să te pot ajuta să eviți risipa inutilă de timp și bani.

trebuie menționat că: acest articol nu se bazează pe teste de laborator sau pe publicitate de marketing.

ceea ce voi împărtăși este bazat pe experiențele mele din ultimii doi ani, construind agenți AI și produse AI generative (GenAI) manual.

în primul rând, trebuie să înțelegem ce este LLM:

modelele de limbaj mari (LLM) sunt ca și cum ai învăța computerul să „vorbească limba umană”. Acesta prezice următorul cuvânt cel mai probabil să apară în funcție de ceea ce introduci.

punctul de plecare al acestei tehnologii este acest articol clasic: Attention Is All You Need

cunoștințe de bază - LLM cu cod sursă închis și deschis:

  • cod sursă închis: de exemplu GPT-4 și Claude, de obicei plătite în funcție de utilizare, găzduite și operate de furnizori.

  • cod sursă deschis: de exemplu Meta Llama și Mixtral, necesită utilizatorii să le desfășoare și să le opereze.

la început, aceste termeni pot părea confuze, dar este foarte important să înțelegi diferența dintre ele.

dimensiunea modelului nu este egală cu o performanță mai bună:

de exemplu, 7B înseamnă că modelul are 7 miliarde de parametri.

dar modelele mai mari nu performează întotdeauna mai bine. Cheia este să alegi modelul care se potrivește nevoilor tale specifice.

dacă ai nevoie să construiești un bot X/Twitter sau un AI social:

modelul Grok de la @xai este o alegere foarte bună:

  • oferă o cotă gratuită generoasă

  • înțelegerea contextului social este excelentă

  • deși este un cod sursă închis, merită cu adevărat să fie încercat

recomand cu tărie dezvoltatorilor începători să folosească acest model! (zvonuri:

modelul implicit Eliza de la @ai16zdao folosește XAI Grok)

dacă ai nevoie să gestionezi conținut multilingv:

modelul QwQ de la @Alibaba_Qwen s-a descurcat foarte bine în testele noastre, în special în procesarea limbilor asiatice.

trebuie să menționez că datele de antrenament ale acestui model provin în principal din China continentală, astfel că anumite informații pot lipsi.

dacă ai nevoie de modele cu utilizări generale sau cu capacități de raționare puternice:

modelul @OpenAI rămâne lider în industrie:

  • performanța este stabilă și de încredere

  • după teste extinse în condiții reale

  • dispune de mecanisme de siguranță puternice

aceasta este punctul ideal de plecare pentru cele mai multe proiecte.

dacă ești dezvoltator sau creator de conținut:

Claude de la @AnthropicAI este instrumentul meu principal pe care îl folosesc zilnic:

  • capacitățile de codare sunt deosebit de bune

  • conținutul răspunsului este clar și detaliat

  • foarte potrivit pentru sarcini legate de creativitate

Meta Llama 3.3 a fost recent în centrul atenției:

  • performanța este stabilă și de încredere

  • model open source, flexibil și liber

  • poate fi testat prin @OpenRouterAI sau @GroqInc

de exemplu, proiectele de criptare x AI, precum @virtuals_io, dezvoltă produse pe baza acestuia.

dacă ai nevoie de AI de tip joc de rol:

@TheBlokeAI MythoMax 13B este lider în domeniul jocurilor de rol, fiind în fruntea clasamentelor relevante de câteva luni.

Command R+ de la Cohere este un model excelent, subestimat:

se descurcă excelent în sarcinile de joc de rol

poate face față cu ușurință sarcinilor complexe

Sprijină o fereastră de context de până la 128000, având o „capacitate de memorie” mai lungă

modelul Gemma de la Google este o alegere ușoară dar puternică:

  • concentrat pe sarcini specifice, cu performanțe excelente

  • prietenos cu bugetul

  • potrivit pentru proiecte sensibile la costuri

experiența personală: folosesc adesea modelul mic Gemma ca un „arbitru imparțial” în procesul AI, având rezultate excelente în sarcinile de validare!

Gemma

modelele @MistralAI merită menționate:

  • open source, dar cu calitate de vârf

  • performanța modelului Mixtral este foarte puternică

  • în special bun la sarcinile complexe de raționare

a primit aprecieri largi din partea comunității, merită cu siguranță încercat.

AI de vârf în mâinile tale.

sfat profesional: încearcă combinații mixte!

  • modelele diferite au fiecare avantaje

  • poate crea o „echipă” AI pentru sarcini complexe

  • permite fiecărui model să se concentreze pe ceea ce face cel mai bine

este ca și cum ai forma o echipă de vis, fiecare membru având un rol și o contribuție unică.

cum să începi rapid:

folosește @OpenRouterAI sau @redpill_gpt pentru testarea modelului, aceste platforme acceptă plăți în criptomonedă, foarte convenabil

este un instrument excelent pentru compararea performanțelor diferitelor modele

dacă dorești să economisești costuri și să rulezi modelul local, poți încerca să folosești @ollama, experimentând cu GPU-ul tău.

dacă cauți viteză, tehnologia LPU de la @GroqInc oferă o viteză de raționare extrem de rapidă:

  • Deși selecția de modele este limitată

  • performanța este foarte potrivită pentru desfășurarea în medii de producție