Майже щодня я отримую подібні запитання. Після того, як допоміг створити більше 20 AI інтелектів і вкласти значні кошти в тестування моделей, я підсумував деякі дійсно ефективні досвіди.
Ось повний посібник з вибору підходящої LLM.
Джерело: TechFlow 深潮
Сучасна індустрія великих мовних моделей (LLM) швидко змінюється. Нові моделі виходять практично щотижня, і кожна модель стверджує, що вона «найкраща».
Але реальність така: немає жодної моделі, яка б задовольняла всі потреби.
Кожна модель має свої специфічні сфери застосування.
Я протестував десятки моделей, сподіваюся, що мій досвід допоможе тобі уникнути непотрібних витрат часу та грошей.
Джерело: TechFlow 深潮
Необхідно зазначити: ця стаття не базується на лабораторних тестах або маркетинговій рекламі.
Я поділюся досвідом, заснованим на практичному досвіді створення AI інтелектів і генеративного AI (GenAI) продуктів за останні два роки.
По-перше, нам потрібно зрозуміти, що таке LLM:
Великі мовні моделі (LLM) схожі на навчання комп'ютера «говорити людською мовою». Вони передбачають наступне найбільш ймовірне слово на основі введеного тобою контенту.
Ця технологія бере свій початок з класичної статті: Attention Is All You Need
Основи - закритий код і відкритий код LLM:
Закритий код: наприклад, GPT-4 і Claude, зазвичай оплачується за використання, хоститься постачальником.
Відкритий код: наприклад, Llama від Meta і Mixtral, вимагає від користувача самостійного розгортання та запуску.
На перший погляд ці терміни можуть здатися заплутаними, але важливо зрозуміти різницю між ними.
Джерело: TechFlow 深潮
Розмір моделі не завжди означає кращу продуктивність:
Наприклад, 7B означає, що модель має 7 мільярдів параметрів.
Але більші моделі не завжди показують кращі результати. Ключовим є вибір моделі, що відповідає твоїм конкретним потребам.
Джерело: TechFlow 深潮
Якщо тобі потрібно створити X/Twitter бота або соціальний AI:
@xai Grok - це дуже непоганий вибір:
Надає щедрі безкоштовні ліміти
Відмінне розуміння соціального контексту
Хоча це закритий код, але дуже варто спробувати
Надзвичайно рекомендую новачкам використовувати цю модель! (Чутка:
Модель Eliza від @ai16zdao за замовчуванням використовує XAI Grok）
Якщо тобі потрібно обробляти багатомовний контент:
Модель QwQ від @Alibaba_Qwen показала відмінні результати в наших тестах, особливо в обробці азійських мов.
Слід зазначити, що навчальні дані цієї моделі в основному походять з материкового Китаю, тому деякий контент може бути неповним.
Джерело: TechFlow 深潮
Якщо тобі потрібна модель загального призначення або з сильною здібністю до розумування:
Модель @OpenAI досі є лідером у галузі:
Продуктивність стабільна і надійна
Після широких практичних тестувань
Має потужні механізми безпеки
Це ідеальний початковий пункт для більшості проектів.
Джерело: TechFlow 深潮
Якщо ти розробник або контент-креатор:
Claude від @AnthropicAI - це мій основний інструмент у щоденному використанні:
Кодувальні можливості надзвичайно сильні
Зміст відповіді ясний і детальний
Дуже підходить для роботи, пов'язаної з творчістю
Джерело: TechFlow 深潮
Модель Llama 3.3 від Meta нещодавно привернула увагу:
Продуктивність стабільна і надійна
Відкриті моделі, гнучкі та вільні
Можна протестувати через @OpenRouterAI або @GroqInc
Наприклад, проекти крипто x AI, такі як @virtuals_io, розробляють продукти на його основі.
Джерело: TechFlow 深潮
Якщо тобі потрібен AI рольового типу:
@TheBlokeAI MythoMax 13B - це нині лідер у галузі рольових ігор, який вже кілька місяців поспіль займає високі позиції в рейтингах.
Модель Command R+ від Cohere - це недооцінена чудова модель:
Відмінно справляється з рольовими завданнями
Може легко впоратися зі складними завданнями
Підтримує контекстне вікно до 128,000, має більш тривалу «пам'ять»
Джерело: TechFlow 深潮
Модель Gemma від Google є легким, але потужним вибором:
Зосереджений на конкретному завданні, показує відмінні результати
Дружній до бюджету
Підходить для проектів, чутливих до витрат
Особистий досвід: я часто використовую маленьку модель Gemma як «неупередженого суддю» в AI процесах, вона показує відмінні результати в перевірці завдань!
Джерело: TechFlow 深潮
Gemma
Модель @MistralAI заслуговує на увагу:
Відкритий код, але з високою якістю
Модель Mixtral має дуже потужну продуктивність
Особливо добре справляється зі складними завданнями на розумування
Вона отримала широке визнання в спільноті, безумовно варта спроби.
Твій передовий AI у руках.
Професійна порада: спробуй поєднувати!
Різні моделі мають свої переваги
Може створювати AI «команди» для складних завдань
Дозволь кожній моделі зосередитися на тому, в чому вона найкраща
Це як створення команди мрії, де кожен учасник має унікальну роль і внесок.
Як швидко розпочати:
Тестуйте моделі за допомогою @OpenRouterAI або @redpill_gpt, ці платформи підтримують оплату криптовалютою, дуже зручно
Це відмінний інструмент для порівняння продуктивності різних моделей
Якщо ти хочеш заощадити кошти та запускати модель локально, спробуй @ollama, проводячи експерименти на власному GPU.
Джерело: TechFlow 深潮
Якщо ти прагнеш швидкості, технологія LPU від @GroqInc забезпечує надшвидку швидкість виводу:
Хоча вибір моделей обмежений
проте продуктивність дуже підходить для розгортання в виробничому середовищі
Джерело: TechFlow 深潮
【Відмова від відповідальності】 Ринок має ризики, інвестиції слід робити обережно. Ця стаття не є інвестиційною порадою, користувачі повинні враховувати, чи відповідають будь-які думки, погляди чи висновки в цій статті їх конкретним обставинам. Інвестуючи на основі цього, ви берете на себе відповідальність.
Ця стаття публікується з дозволу: (TechFlow 深潮)
Автор оригіналу: superoo7
‘Хочеш зробити AI Agent? 12 моделей LLM, які варто зберегти, ти також можеш навчити добрі інструменти!’ ця стаття вперше була опублікована в ‘Крипто Місті’