Quase todos os dias recebo perguntas semelhantes. Depois de ajudar a construir mais de 20 entidades de inteligência artificial e investir muito em testar modelos, concluí algumas experiências verdadeiramente eficazes.
Aqui está o guia completo sobre como escolher o LLM adequado.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
A indústria de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM) está passando por mudanças rápidas. Quase todas as semanas, são lançados novos modelos, cada um deles afirmando ser o 'melhor'.
Mas a realidade é: nenhum modelo pode atender a todas as necessidades.
Cada modelo tem o seu cenário de aplicação específico.
Já testei dezenas de modelos e espero que, com a minha experiência, você possa evitar desperdício de tempo e dinheiro desnecessários.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
É importante mencionar que este artigo não se baseia em testes de laboratório ou promoção de marketing.
Vou compartilhar minha experiência prática na construção de um corpo de IA e produtos de IA generativa (GenAI) nos últimos dois anos.
Primeiro, precisamos entender o que é LLM:
O modelo de linguagem grande (LLM) é como ensinar um computador a 'falar' humano. Com base no conteúdo que você insere, ele prevê as palavras mais prováveis de aparecer a seguir.
O ponto de partida desta tecnologia é o artigo clássico: Attention Is All You Need
Noções básicas - LLM para código fechado vs. código aberto:
Código-fonte fechado: Por exemplo, GPT-4 e Claude, geralmente são pagos com base no uso e são executados em hospedagem fornecida pelo provedor.
Código aberto: por exemplo, Llama e Mixtral da Meta, precisam ser implantados e executados pelo usuário.
Quando você começa a se envolver, pode ficar confuso com esses termos, mas entender a diferença entre os dois é muito importante.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
O tamanho do modelo não é igual a um melhor desempenho:
Por exemplo, 7B significa que o modelo tem 7 bilhões de parâmetros.
No entanto, um modelo maior nem sempre é melhor. A chave está em escolher o modelo adequado para suas necessidades específicas.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Se você precisar criar um bot X/Twitter ou IA social:
O Grok do @xai é uma ótima escolha:
Forneça uma generosa quantidade gratuita
Excelente capacidade de compreensão do contexto social
Embora seja um código-fonte fechado, vale a pena tentar.
Este modelo é altamente recomendado para iniciantes! (Videira:
O modelo padrão do Eliza da @ai16zdao está a usar XAI Grok）
Se precisar lidar com conteúdo multilíngue:
O modelo QwQ da @Alibaba_Qwen teve um desempenho muito bom em nossos testes, especialmente no processamento de linguagem asiática.
É importante notar que os dados de treinamento deste modelo são principalmente provenientes da China continental, portanto, pode haver informações ausentes em alguns conteúdos.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Se você precisar de um modelo de uso geral ou capaz de inferência:
@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：
Desempenho estável e confiável
Amplamente testado na prática
Possui um mecanismo de segurança robusto
Este é um ponto de partida ideal para a maioria dos projetos.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Se você é um desenvolvedor ou criador de conteúdo:
@AnthropicAI 的 Claude 是我日常使用的主力工具：
As habilidades de codificação são bastante excelentes
O conteúdo da resposta é claro e detalhado.
Muito adequado para lidar com trabalhos relacionados à criatividade
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Llama 3.3 da Meta tem recebido muita atenção ultimamente:
Desempenho estável e confiável
Modelo de código aberto, flexível e livre
Você pode experimentá-lo através @OpenRouterAI ou @GroqInc
Por exemplo, projetos criptográficos x IA, como @virtuals_io, estão desenvolvendo produtos baseados nele.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Se você precisa de IA de RPG:
O MythoMax 13B de @TheBlokeAI é atualmente um dos líderes da indústria de RPG e tem sido consistentemente classificado entre os melhores nos rankings relacionados nos últimos meses.
O Command R+ da Cohere é um modelo excelente subestimado:
Excelente em tarefas de interpretação de papéis
Capacidade de lidar com tarefas complexas com facilidade
Suporta até 128.000 janelas contextuais com "capacidades de memória" mais longas
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
O modelo Gemma do Google é uma escolha leve, porém poderosa:
Foco em tarefas específicas e excel
Orçamento amigável
adequado para projetos sensíveis ao custo
Experiência pessoal: Eu frequentemente uso o modelo Gemma de pequeno porte como um 'árbitro imparcial' no fluxo de trabalho de IA e ele é muito eficaz em tarefas de verificação!
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Gemma
@MistralAI 的模型值得一提：
Open source but with high-end quality
O desempenho do modelo Mixtral é muito poderoso
Especialmente habilidoso em tarefas de raciocínio complexas
Foi bem recebido pela comunidade e definitivamente vale a pena conferir.
"Equipas" de IA podem ser criadas para tarefas complexas
Permita que cada modelo se concentre na sua área de especialização
É como montar uma equipe dos sonhos, onde cada membro tem um papel e contribuição única.
Como começar rapidamente:
Teste de modelo com @OpenRouterAI ou @redpill _gpt, essas plataformas suportam pagamentos em criptomoedas, o que é muito conveniente
Uma ótima ferramenta para comparar o desempenho de diferentes modelos
Se você quiser economizar custos e executar o modelo localmente, você pode tentar usar @ollama e experimentar com sua própria GPU.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Se estás à procura de velocidade, a tecnologia LPU da @GroqInc proporciona uma velocidade de inferência extremamente rápida:
Embora a seleção de modelos seja limitada
Mas o desempenho é muito adequado para implantação em ambientes de produção
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
【免責聲明】O mercado é arriscado e o investimento deve ser feito com cautela. Este artigo não constitui um conselho de investimento e o utilizador deve considerar se quaisquer opiniões, pontos de vista ou conclusões deste artigo são adequados à sua situação específica. O investimento com base nisso é de responsabilidade própria.
Este artigo é autorizado a ser reproduzido de: "TechFlow".
Autor original: superoo7
『Quer criar o seu próprio AI Agent?』 12 modelos LLM para colecionar, você também pode ajustar boas ferramentas!" Este artigo foi publicado pela primeira vez em 'Crypto City'
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
Quer criar o seu próprio Agente de IA? 12 modelos de LLM para guardar, você também pode treinar boas ferramentas!
Quase todos os dias recebo perguntas semelhantes. Depois de ajudar a construir mais de 20 entidades de inteligência artificial e investir muito em testar modelos, concluí algumas experiências verdadeiramente eficazes.
Aqui está o guia completo sobre como escolher o LLM adequado.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
A indústria de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM) está passando por mudanças rápidas. Quase todas as semanas, são lançados novos modelos, cada um deles afirmando ser o 'melhor'.
Mas a realidade é: nenhum modelo pode atender a todas as necessidades.
Cada modelo tem o seu cenário de aplicação específico.
Já testei dezenas de modelos e espero que, com a minha experiência, você possa evitar desperdício de tempo e dinheiro desnecessários.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
É importante mencionar que este artigo não se baseia em testes de laboratório ou promoção de marketing.
Vou compartilhar minha experiência prática na construção de um corpo de IA e produtos de IA generativa (GenAI) nos últimos dois anos.
Primeiro, precisamos entender o que é LLM:
O modelo de linguagem grande (LLM) é como ensinar um computador a 'falar' humano. Com base no conteúdo que você insere, ele prevê as palavras mais prováveis de aparecer a seguir.
O ponto de partida desta tecnologia é o artigo clássico: Attention Is All You Need
Noções básicas - LLM para código fechado vs. código aberto:
Código-fonte fechado: Por exemplo, GPT-4 e Claude, geralmente são pagos com base no uso e são executados em hospedagem fornecida pelo provedor.
Código aberto: por exemplo, Llama e Mixtral da Meta, precisam ser implantados e executados pelo usuário.
Quando você começa a se envolver, pode ficar confuso com esses termos, mas entender a diferença entre os dois é muito importante.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
O tamanho do modelo não é igual a um melhor desempenho:
Por exemplo, 7B significa que o modelo tem 7 bilhões de parâmetros.
No entanto, um modelo maior nem sempre é melhor. A chave está em escolher o modelo adequado para suas necessidades específicas.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Se você precisar criar um bot X/Twitter ou IA social:
O Grok do @xai é uma ótima escolha:
Forneça uma generosa quantidade gratuita
Excelente capacidade de compreensão do contexto social
Embora seja um código-fonte fechado, vale a pena tentar.
Este modelo é altamente recomendado para iniciantes! (Videira:
O modelo padrão do Eliza da @ai16zdao está a usar XAI Grok）
Se precisar lidar com conteúdo multilíngue:
O modelo QwQ da @Alibaba_Qwen teve um desempenho muito bom em nossos testes, especialmente no processamento de linguagem asiática.
É importante notar que os dados de treinamento deste modelo são principalmente provenientes da China continental, portanto, pode haver informações ausentes em alguns conteúdos.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Se você precisar de um modelo de uso geral ou capaz de inferência:
@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：
Desempenho estável e confiável
Amplamente testado na prática
Possui um mecanismo de segurança robusto
Este é um ponto de partida ideal para a maioria dos projetos.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Se você é um desenvolvedor ou criador de conteúdo:
@AnthropicAI 的 Claude 是我日常使用的主力工具：
As habilidades de codificação são bastante excelentes
O conteúdo da resposta é claro e detalhado.
Muito adequado para lidar com trabalhos relacionados à criatividade
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Llama 3.3 da Meta tem recebido muita atenção ultimamente:
Desempenho estável e confiável
Modelo de código aberto, flexível e livre
Você pode experimentá-lo através @OpenRouterAI ou @GroqInc
Por exemplo, projetos criptográficos x IA, como @virtuals_io, estão desenvolvendo produtos baseados nele.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Se você precisa de IA de RPG:
O MythoMax 13B de @TheBlokeAI é atualmente um dos líderes da indústria de RPG e tem sido consistentemente classificado entre os melhores nos rankings relacionados nos últimos meses.
O Command R+ da Cohere é um modelo excelente subestimado:
Excelente em tarefas de interpretação de papéis
Capacidade de lidar com tarefas complexas com facilidade
Suporta até 128.000 janelas contextuais com "capacidades de memória" mais longas
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
O modelo Gemma do Google é uma escolha leve, porém poderosa:
Foco em tarefas específicas e excel
Orçamento amigável
adequado para projetos sensíveis ao custo
Experiência pessoal: Eu frequentemente uso o modelo Gemma de pequeno porte como um 'árbitro imparcial' no fluxo de trabalho de IA e ele é muito eficaz em tarefas de verificação!
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Gemma
@MistralAI 的模型值得一提：
Open source but with high-end quality
O desempenho do modelo Mixtral é muito poderoso
Especialmente habilidoso em tarefas de raciocínio complexas
Foi bem recebido pela comunidade e definitivamente vale a pena conferir.
A vanguarda da IA nas suas mãos.
Sugestão profissional: Experimente combinações mistas!
Diferentes modelos têm suas próprias vantagens
"Equipas" de IA podem ser criadas para tarefas complexas
Permita que cada modelo se concentre na sua área de especialização
É como montar uma equipe dos sonhos, onde cada membro tem um papel e contribuição única.
Como começar rapidamente:
Teste de modelo com @OpenRouterAI ou @redpill _gpt, essas plataformas suportam pagamentos em criptomoedas, o que é muito conveniente
Uma ótima ferramenta para comparar o desempenho de diferentes modelos
Se você quiser economizar custos e executar o modelo localmente, você pode tentar usar @ollama e experimentar com sua própria GPU.
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
Se estás à procura de velocidade, a tecnologia LPU da @GroqInc proporciona uma velocidade de inferência extremamente rápida:
Embora a seleção de modelos seja limitada
Mas o desempenho é muito adequado para implantação em ambientes de produção
Fonte da imagem: TechFlow Shenzhen
【免責聲明】O mercado é arriscado e o investimento deve ser feito com cautela. Este artigo não constitui um conselho de investimento e o utilizador deve considerar se quaisquer opiniões, pontos de vista ou conclusões deste artigo são adequados à sua situação específica. O investimento com base nisso é de responsabilidade própria.
Este artigo é autorizado a ser reproduzido de: "TechFlow".
Autor original: superoo7
『Quer criar o seu próprio AI Agent?』 12 modelos LLM para colecionar, você também pode ajustar boas ferramentas!" Este artigo foi publicado pela primeira vez em 'Crypto City'