Автор: superoo7
Компиляция: 深潮TechFlow
Почти каждый день я получаю подобные вопросы. После помощи в создании более 20 AI-агентов и значительных затрат на тестирование моделей, я собрал несколько действительно эффективных советов.
Вот полное руководство о том, как выбрать подходящий LLM.
Сейчас в области больших языковых моделей (LLM) происходят быстрые изменения. Практически каждую неделю появляются новые модели, каждая из которых утверждает, что она «лучшая».
Но реальность такова: ни одна модель не может удовлетворить все потребности.
Каждая модель имеет свои специфические сценарии использования.
Я протестировал десятки моделей и надеюсь, что мой опыт поможет вам избежать ненужных затрат времени и денег.
Стоит отметить: эта статья не основана на лабораторных бенчмарках или маркетинговых материалах.
Я поделюсь опытом, основанным на двух годах практического создания AI-агентов и продуктов генеративного AI (GenAI).
Прежде всего, нам нужно понять, что такое LLM:
Большие языковые модели (LLM) учат компьютеры «говорить по-человечески». Они предсказывают следующее наиболее вероятное слово на основе вашего ввода.
Эта технология начинается с этой классической статьи: Attention Is All You Need
Основы — закрытые и открытые языковые модели LLM:
Закрытый исходный код: например, GPT-4 и Claude, обычно оплачиваются по мере использования и хостятся провайдером.
Открытый исходный код: например, Meta's Llama и Mixtral, требуют от пользователей самостоятельной развертки и работы.
При первом знакомстве эти термины могут сбить с толку, но важно понимать различия между ними.
Размер модели не равен лучшей производительности:
Например, 7B означает, что в модели 7 миллиардов параметров.
Но более крупные модели не всегда показывают лучшие результаты. Важно выбрать подходящую модель для ваших конкретных потребностей.
Если вам нужно создать бота для X/Twitter или социального AI:
@xai Grok - это очень хороший выбор:
Предлагает щедрые бесплатные лимиты
Отличное понимание социального контекста
Хотя это закрытый исходный код, но стоит попробовать
Настоятельно рекомендую новичкам использовать эту модель! (Слухи:
@ai16zdao Eliza по умолчанию использует XAI Grok)
Если вам нужно обрабатывать многоязычный контент:
@Alibaba_Qwen QwQ модель показала отличные результаты в наших тестах, особенно в обработке азиатских языков.
Следует отметить, что обучающие данные этой модели в основном поступают из материкового Китая, поэтому некоторые материалы могут быть недостаточно информативными.
Если вам нужна универсальная модель с сильными способностями к рассуждению:
@OpenAI модель по-прежнему является лидером отрасли:
Стабильная и надежная производительность
После обширного практического тестирования
Имеет мощные механизмы безопасности
Это идеальная отправная точка для большинства проектов.
Если вы разработчик или создатель контента:
@AnthropicAI Claude - это мой основной инструмент, который я использую ежедневно:
Кодировочные способности довольно выдающиеся
Содержимое ответов четкое и детализированное
Очень подходит для работы, связанной с креативом
Meta's Llama 3.3 в последнее время привлекает много внимания:
Стабильная и надежная производительность
Открытые модели, гибкие и свободные
Можно протестировать через @OpenRouterAI или @GroqInc
Например, крипто x AI проекты, такие как @virtuals_io, разрабатывают продукты на его основе.
Если вам нужен AI для ролевых игр:
@TheBlokeAI MythoMax 13B является лидером в области ролевых игр, уже несколько месяцев занимает высокие позиции в соответствующих рейтингах.
Command R+ от Cohere - это недооцененная отличная модель:
Отлично справляется с ролевыми задачами
Способен легко справляться со сложными задачами
Поддержка контекстного окна до 128000, с более длинной «памятью»
Модель Gemma от Google - это легкий, но мощный выбор:
Сосредоточен на конкретных задачах, показывает отличные результаты
Доступен по бюджету
Подходит для проектов, чувствительных к затратам
Личный опыт: я часто использую небольшую модель Gemma в качестве «беспристрастного судьи» в AI-процессах, она показывает отличные результаты в проверке заданий!
Gemma
@MistralAI модель заслуживает упоминания:
Открытый исходный код, но с высоким качеством
Производительность модели Mixtral очень мощная
Особенно хороша в сложных задачах рассуждения
Она получила широкую поддержку от сообщества и определенно стоит попробовать.
Передовой AI в ваших руках.
Профессиональный совет: пробуйте смешанные подходы!
Разные модели имеют свои преимущества
Можно создать AI «команду» для сложных задач
Позволяет каждой модели сосредоточиться на том, что она делает лучше всего
Как сборка команды мечты, где каждый участник имеет уникальную роль и вклад.
Как быстро начать:
Тестируйте модели с помощью @OpenRouterAI или @redpill_gpt, эти платформы поддерживают оплату криптовалютой, что очень удобно
Отличный инструмент для сравнения производительности различных моделей
Если вы хотите сэкономить и запускать модель локально, попробуйте использовать @ollama и экспериментировать на своем GPU.
Если вы стремитесь к скорости, технология LPU от @GroqInc обеспечивает очень быструю скорость вывода:
Хотя выбор моделей ограничен
но производительность очень подходит для развертывания в производственной среде
