Почти каждый день я получаю подобные вопросы. Помогая создать более 20 ИИ-систем и вложив значительные средства в тестирование моделей, я подытожил несколько действительно эффективных практик.
Вот полное руководство по выбору подходящего LLM.
Источник: TechFlow 深潮
Сейчас индустрия больших языковых моделей (LLM) быстро меняется. Почти каждую неделю выходят новые модели, каждая из которых утверждает, что она «лучшая».
Но реальность такова: нет одной модели, которая удовлетворяла бы все потребности.
Каждая модель имеет свои специфические области применения.
Я протестировал десятки моделей и надеюсь, что мой опыт поможет вам избежать ненужных временных и финансовых затрат.
Источник: TechFlow 深潮
Следует отметить: эта статья не основана на лабораторных бенчмарках или маркетинговых материалах.
Я поделюсь практическим опытом создания ИИ-систем и генеративного ИИ (GenAI) на основе последних двух лет.
Сначала нам нужно понять, что такое LLM:
Большие языковые модели (LLM) похожи на обучение компьютеров «разговаривать по-человечески». Они предсказывают следующее наиболее вероятное слово на основе введенного вами текста.
Отправной точкой этой технологии является эта классическая статья: Внимание — это всё, что вам нужно
Основные знания — закрытый исходный код и открытый исходный код LLM:
Закрытый исходный код: например, GPT-4 и Claude, обычно оплачиваются по мере использования и хостятся провайдером.
Открытый исходный код: например, Llama и Mixtral от Meta, требуют от пользователя самостоятельного развертывания и запуска.
В начале может быть трудно понять эти термины, но очень важно понимать различия между ними.
Источник: TechFlow 深潮
Размер модели не равен лучшей производительности:
Например, 7B означает, что модель имеет 7 миллиардов параметров.
Но более крупные модели не всегда показывают лучшие результаты. Ключ в том, чтобы выбрать модель, подходящую для ваших конкретных потребностей.
Источник: TechFlow 深潮
Если вам нужно создать бота для X/Twitter или социального ИИ:
@xai 的 Grok 是一个非常不错的选择：
Предоставляет щедрые бесплатные квоты
Отличные навыки понимания социальных контекстов
Хотя это закрытый исходный код, его определенно стоит попробовать
Настоятельно рекомендую начинающим разработчикам использовать эту модель! (Слухи:
@ai16zdao Eliza по умолчанию использует модель XAI Grok）
Если вам нужно обрабатывать многоязычный контент:
@Alibaba_Qwen модель QwQ показала отличные результаты в наших тестах, особенно в обработке азиатских языков.
Следует учитывать, что данные для обучения этой модели в основном поступают из материкового Китая, поэтому некоторые материалы могут быть неполными.
Источник: TechFlow 深潮
Если вам нужна модель общего назначения или с высокой способностью рассуждения:
@OpenAI модель по-прежнему является лидером в отрасли:
Стабильная и надежная производительность
После обширного практического тестирования
Обладает мощными механизмами безопасности
Это идеальная отправная точка для большинства проектов.
Источник: TechFlow 深潮
Если вы разработчик или создатель контента:
@AnthropicAI Claude — это мой основной инструмент, который я использую ежедневно:
Кодирование показывает выдающиеся результаты
Содержимое ответов четкое и подробное
Отлично подходит для выполнения творческих задач
Источник: TechFlow 深潮
Llama 3.3 от Meta в последнее время привлекает много внимания:
Стабильная и надежная производительность
Модель с открытым исходным кодом, гибкая и свободная
Можно протестировать через @OpenRouterAI или @GroqInc
Например, крипто x AI проекты, такие как @virtuals_io, разрабатывают продукты на его основе.
Источник: TechFlow 深潮
Если вам нужен ролевой ИИ:
@TheBlokeAI 的 MythoMax 13B 是目前角色扮演产业的佼佼者，已经连续数月在相关排名中名列前茅。
Команда Cohere Command R+ является недооцененной отличной моделью:
Показывает отличные результаты в задачах ролевых игр
Способен легко справляться со сложными задачами
Поддерживает контекстное окно до 128 000, обладая большей «памятью»
Источник: TechFlow 深潮
Модель Gemma от Google является легковесным, но мощным выбором:
Сосредоточен на конкретных задачах, показывает отличные результаты
Доступный по бюджету
Подходит для проектов с учетом затрат
Личный опыт: я часто использую маленькую модель Gemma в качестве «беспристрастного судьи» в процессе ИИ, и она показывает отличные результаты в задачах верификации!
Источник: TechFlow 深潮
Gemma
@MistralAI модель стоит упомянуть:
С открытым исходным кодом, но с высоким качеством
Модель Mixtral показывает очень сильные результаты
Особенно хорош в сложных задачах рассуждения
Она получила широкую похвалу от сообщества и определенно стоит попробовать.
Передовой ИИ в ваших руках.
Профессиональный совет: попробуйте смешивать и сочетать!
Разные модели имеют свои преимущества
Можно создать ИИ «команду» для сложных задач
Позвольте каждой модели сосредоточиться на том, что она делает лучше всего
Как собрать команду мечты, где каждый член играет уникальную роль и вносит свой вклад.
Как быстро начать:
Используйте @OpenRouterAI или @redpill_gpt для тестирования моделей, эти платформы поддерживают криптовалютные платежи, что очень удобно
Отличный инструмент для сравнения производительности различных моделей
Если вы хотите сэкономить средства и запускать модели локально, попробуйте использовать @ollama и экспериментировать с помощью своего GPU.
Источник: TechFlow 深潮
Если вы стремитесь к скорости, технология LPU от @GroqInc предлагает очень высокую скорость вывода:
Хотя выбор моделей ограничен
Но производительность очень подходит для развертывания в производственной среде
Источник: TechFlow 深潮
【Отказ от ответственности】 Рынок рисков, инвестиции требуют осторожности. Эта статья не является инвестиционным советом, пользователи должны учитывать, соответствует ли любое мнение, точка зрения или выводы этой статьи их конкретной ситуации. Инвестируя на этом основании, вы несете ответственность за свои действия.
Эта статья опубликована с разрешения: (深潮 TechFlow)
Автор оригинала: superoo7
『Хотите создать ИИ-агента? 12 моделей LLM, которые стоит сохранить, и вы тоже сможете создать хорошие инструменты!』 Эта статья была впервые опубликована в 『Крипто Город』
