كل يوم تقريبا أحصل على سؤال مماثل. بعد المساعدة في بناء أكثر من 20 وكيل الذكاء الاصطناعي واستثمار الكثير من المال في اختبار النماذج ، توصلت إلى بعض الدروس التي تعمل حقا.
هنا دليل كامل حول كيفية اختيار LLM المناسب.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
تتغير صناعة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بسرعة. يتم إصدار نماذج جديدة تقريبًا كل أسبوع، وتدعي كل نموذج أنه "الأفضل".
ولكن الواقع هو: لا يوجد نموذج واحد يمكن أن يلبي جميع الاحتياجات.
كل نموذج له سيناريو تطبيق محدد.
لقد قمت باختبار العديد من النماذج، وآمل أن يمكنني من خلال تجربتي أن أوفر لك الوقت والمال غير الضروريين.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
يجب التوضيح أن هذه المقالة ليست استنادًا إلى اختبارات المعمل أو التسويق.
سأشارك تجربتي الفعلية في بناء هيئة الذكاء الاصطناعي ومنتج GenAI الذي قمت بتطويره خلال السنتين الماضيتين.
أولاً، نحتاج إلى فهم ما هو LLM:
نموذج اللغة الكبير (LLM) مثل تعليم الكمبيوتر لـ "التحدث بلغة الإنسان". يتنبأ بالكلمات الأكثر احتمالاً التي ستظهر بناءً على المحتوى الذي تقوم بإدخاله.
هذه هي نقطة انطلاق تلك التقنية: Attention Is All You Need
المعرفة الأساسية - LLM للشفرة المصدرية المغلقة والشفرة المصدرية المفتوحة:
الشيفرة المصدرية المغلقة: على سبيل المثال GPT-4 وكلود، يتم عادة دفع الرسوم استنادًا إلى الاستخدام ويتم تشغيلها من قبل مضيف المزود.
الشفرة المفتوحة: مثل لاما وميكسترال في ميتا، يتطلب من المستخدمين نشرها وتشغيلها بأنفسهم.
عند الاتصال الأول ، قد يتم الخلط بينك وبين هذه المصطلحات ، ولكن من المهم فهم الفرق بين الاثنين.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
حجم النموذج لا يعني أداءًا أفضل:
على سبيل المثال 7B تعني أن النموذج يحتوي على 70 مليار معلمة.
ولكن النموذج الأكبر ليس دائمًا الأفضل. المفتاح هو اختيار النموذج المناسب لاحتياجاتك الخاصة.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
إذا كنت بحاجة إلى بناء X/Twitter الروبوت أو الذكاء الاجتماعي:
@xai غروك هو خيار رائع جدا:
توفير حصة سخية مجانية
القدرة الممتازة على فهم السياق الاجتماعي
على الرغم من أنها شفرة مصدر مغلقة ، إلا أنها تستحق المحاولة
نوصي بشدة المطورين الجدد باستخدام هذا النموذج! (رسالة جانبية:
@ai16zdao نموذج Eliza الافتراضي يستخدم XAI Grok)
إذا كنت بحاجة إلى العمل مع محتوى متعدد اللغات:
@Alibaba_Qwen أداء نموذج QwQ الخاص بنا كان ممتازًا في اختباراتنا ، خاصة في مجال معالجة اللغات الآسيوية.
تجدر الإشارة إلى أن بيانات التدريب لهذا النموذج هي أساسا من البر الرئيسي للصين ، لذلك قد يحتوي بعض المحتوى على معلومات مفقودة.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
إذا كنت بحاجة إلى نموذج للأغراض العامة أو قادر على الاستدلال:
@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：
أداء مستقر وموثوق
تم اختباره على نطاق واسع في الممارسة العملية
لديه آلية أمنية قوية
هذا هو نقطة البدء المثالية لمعظم المشاريع.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
إذا كنت مطورا أو منشئ محتوى:
@AnthropicAI كلود هو الأداة الرئيسية التي أستخدمها يوميًا:
قدرة الترميز ممتازة
الاستجابة واضحة ومفصلة
مناسبة جدًا للعمل الإبداعي ذي الصلة
المصدر: تكفلو ديب تشاو
يتمتع Llama 3.3 من Meta بشعبية كبيرة في الآونة الأخيرة.
أداء مستقر وموثوق
نموذج مفتوح المصدر، مرن وحر
يمكن تجربتها عن طريق @OpenRouterAI أو @GroqInc
على سبيل المثال ، تقوم مشاريع التشفير x الذكاء الاصطناعي مثل @virtuals_io بتطوير منتجات بناء عليها.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
إذا كنت بحاجة إلى لعب الأدوار الذكاء الاصطناعي:
MythoMax 13B من @TheBlokeAI هو واحد من أبرز اللاعبين في صناعة ألعاب الأدوار حاليًا، وقد تم تصنيفه في المقدمة لعدة أشهر في التصنيفات ذات الصلة.
Command R+ من Cohere هو نموذج ممتاز ومستهان به:
تألق في مهمة تجسيد الشخصية
يمكن التعامل بسهولة مع المهام المعقدة
يدعم ما يصل إلى 128000 نافذة سياقية مع "قدرات ذاكرة" أطول
المصدر: تكفلو ديب تشاو
نموذج Gemma من Google هو خيار خفيف الوزن ولكنه قوي الأداء:
التركيز على مهام محددة والتفوق
ميزانية ودية
مناسب للمشاريع ذات تكلفة حساسة
تجربة شخصية: غالبا ما أستخدم نماذج Gemma الصغيرة ك "قضاة غير متحيزين" في عمليات الذكاء الاصطناعي ، والتي تعمل بشكل جيد للغاية في مهام التحقق من الصحة!
المصدر: تكفلو ديب تشاو
جيما
@MistralAI 的模型值得一提：
مفتوح المصدر ولكن بجودة عالية
أداء نموذج Mixtral قوي جدا
متخصص في المهام الإستدلالية المعقدة
لقد حظي بتقدير واسع من المجتمع ويستحق التجربة بالتأكيد.
AI الحد الأمامي في يديك.
نصيحة للمحترفين: جرب الخلط والمطابقة!
النماذج المختلفة لها مزاياها الخاصة
الذكاء الاصطناعي يمكن إنشاء "فرق" للمهام المعقدة
السماح لكل نموذج أن يركز على أفضل جزء لديه
مثل تشكيل فريق الأحلام، حيث يلعب كل عضو دورًا فريدًا ويسهم.
كيفية البدء بسرعة:
استخدام @OpenRouterAI أو @redpill_gpt لاختبار النموذج، هذه المنصات تدعم الدفع بالعملات المشفرة ومريحة جدا
أداة رائعة لمقارنة أداء النماذج المختلفة
إذا كنت ترغب في توفير التكاليف وتشغيل النموذج محليًا ، فيمكنك تجربة استخدام @ollama لإجراء تجارب باستخدام وحدة المعالجة الرسومية الخاصة بك.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
إذا كنت تسعى للسرعة، توفر تقنية LPU من @GroqInc سرعة استدلال هائلة:
على الرغم من أن اختيار النموذج محدود
ولكن الأداء مناسب جدًا لنشره في بيئة الإنتاج
المصدر: تكفلو ديب تشاو
【إخلاء المسؤولية】 السوق محفوف بالمخاطر ، ويجب أن يكون الاستثمار حذرا. لا تشكل هذه المقالة نصيحة استثمارية ويجب على المستخدمين النظر فيما إذا كانت أي آراء أو آراء أو استنتاجات واردة هنا مناسبة لظروفهم الخاصة. استثمر وفقا لذلك على مسؤوليتك الخاصة.
تمت إعادة طباعة هذه المقالة بإذن من: Deep Tide TechFlow
المؤلف الأصلي: superoo7
『هل تريد أن تصنع وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك؟』 12 نماذج LLM لجمعها ، يمكنك أيضا ضبط الأدوات الجيدة! تم نشر هذه المقالة لأول مرة في "Crypto City"
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
ترغب في إنشاء وكيل AI الخاص بك؟ قم بتجميع 12 نموذج LLM ، ويمكنك أيضًا تدريب أدوات جيدة!
كل يوم تقريبا أحصل على سؤال مماثل. بعد المساعدة في بناء أكثر من 20 وكيل الذكاء الاصطناعي واستثمار الكثير من المال في اختبار النماذج ، توصلت إلى بعض الدروس التي تعمل حقا.
هنا دليل كامل حول كيفية اختيار LLM المناسب.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
تتغير صناعة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بسرعة. يتم إصدار نماذج جديدة تقريبًا كل أسبوع، وتدعي كل نموذج أنه "الأفضل".
ولكن الواقع هو: لا يوجد نموذج واحد يمكن أن يلبي جميع الاحتياجات.
كل نموذج له سيناريو تطبيق محدد.
لقد قمت باختبار العديد من النماذج، وآمل أن يمكنني من خلال تجربتي أن أوفر لك الوقت والمال غير الضروريين.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
يجب التوضيح أن هذه المقالة ليست استنادًا إلى اختبارات المعمل أو التسويق.
سأشارك تجربتي الفعلية في بناء هيئة الذكاء الاصطناعي ومنتج GenAI الذي قمت بتطويره خلال السنتين الماضيتين.
أولاً، نحتاج إلى فهم ما هو LLM:
نموذج اللغة الكبير (LLM) مثل تعليم الكمبيوتر لـ "التحدث بلغة الإنسان". يتنبأ بالكلمات الأكثر احتمالاً التي ستظهر بناءً على المحتوى الذي تقوم بإدخاله.
هذه هي نقطة انطلاق تلك التقنية: Attention Is All You Need
المعرفة الأساسية - LLM للشفرة المصدرية المغلقة والشفرة المصدرية المفتوحة:
الشيفرة المصدرية المغلقة: على سبيل المثال GPT-4 وكلود، يتم عادة دفع الرسوم استنادًا إلى الاستخدام ويتم تشغيلها من قبل مضيف المزود.
الشفرة المفتوحة: مثل لاما وميكسترال في ميتا، يتطلب من المستخدمين نشرها وتشغيلها بأنفسهم.
عند الاتصال الأول ، قد يتم الخلط بينك وبين هذه المصطلحات ، ولكن من المهم فهم الفرق بين الاثنين.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
حجم النموذج لا يعني أداءًا أفضل:
على سبيل المثال 7B تعني أن النموذج يحتوي على 70 مليار معلمة.
ولكن النموذج الأكبر ليس دائمًا الأفضل. المفتاح هو اختيار النموذج المناسب لاحتياجاتك الخاصة.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
إذا كنت بحاجة إلى بناء X/Twitter الروبوت أو الذكاء الاجتماعي:
@xai غروك هو خيار رائع جدا:
توفير حصة سخية مجانية
القدرة الممتازة على فهم السياق الاجتماعي
على الرغم من أنها شفرة مصدر مغلقة ، إلا أنها تستحق المحاولة
نوصي بشدة المطورين الجدد باستخدام هذا النموذج! (رسالة جانبية:
@ai16zdao نموذج Eliza الافتراضي يستخدم XAI Grok)
إذا كنت بحاجة إلى العمل مع محتوى متعدد اللغات:
@Alibaba_Qwen أداء نموذج QwQ الخاص بنا كان ممتازًا في اختباراتنا ، خاصة في مجال معالجة اللغات الآسيوية.
تجدر الإشارة إلى أن بيانات التدريب لهذا النموذج هي أساسا من البر الرئيسي للصين ، لذلك قد يحتوي بعض المحتوى على معلومات مفقودة.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
إذا كنت بحاجة إلى نموذج للأغراض العامة أو قادر على الاستدلال:
@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：
أداء مستقر وموثوق
تم اختباره على نطاق واسع في الممارسة العملية
لديه آلية أمنية قوية
هذا هو نقطة البدء المثالية لمعظم المشاريع.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
إذا كنت مطورا أو منشئ محتوى:
@AnthropicAI كلود هو الأداة الرئيسية التي أستخدمها يوميًا:
قدرة الترميز ممتازة
الاستجابة واضحة ومفصلة
مناسبة جدًا للعمل الإبداعي ذي الصلة
المصدر: تكفلو ديب تشاو
يتمتع Llama 3.3 من Meta بشعبية كبيرة في الآونة الأخيرة.
أداء مستقر وموثوق
نموذج مفتوح المصدر، مرن وحر
يمكن تجربتها عن طريق @OpenRouterAI أو @GroqInc
على سبيل المثال ، تقوم مشاريع التشفير x الذكاء الاصطناعي مثل @virtuals_io بتطوير منتجات بناء عليها.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
إذا كنت بحاجة إلى لعب الأدوار الذكاء الاصطناعي:
MythoMax 13B من @TheBlokeAI هو واحد من أبرز اللاعبين في صناعة ألعاب الأدوار حاليًا، وقد تم تصنيفه في المقدمة لعدة أشهر في التصنيفات ذات الصلة.
Command R+ من Cohere هو نموذج ممتاز ومستهان به:
تألق في مهمة تجسيد الشخصية
يمكن التعامل بسهولة مع المهام المعقدة
يدعم ما يصل إلى 128000 نافذة سياقية مع "قدرات ذاكرة" أطول
المصدر: تكفلو ديب تشاو
نموذج Gemma من Google هو خيار خفيف الوزن ولكنه قوي الأداء:
التركيز على مهام محددة والتفوق
ميزانية ودية
مناسب للمشاريع ذات تكلفة حساسة
تجربة شخصية: غالبا ما أستخدم نماذج Gemma الصغيرة ك "قضاة غير متحيزين" في عمليات الذكاء الاصطناعي ، والتي تعمل بشكل جيد للغاية في مهام التحقق من الصحة!
المصدر: تكفلو ديب تشاو
جيما
@MistralAI 的模型值得一提：
مفتوح المصدر ولكن بجودة عالية
أداء نموذج Mixtral قوي جدا
متخصص في المهام الإستدلالية المعقدة
لقد حظي بتقدير واسع من المجتمع ويستحق التجربة بالتأكيد.
AI الحد الأمامي في يديك.
نصيحة للمحترفين: جرب الخلط والمطابقة!
النماذج المختلفة لها مزاياها الخاصة
الذكاء الاصطناعي يمكن إنشاء "فرق" للمهام المعقدة
السماح لكل نموذج أن يركز على أفضل جزء لديه
مثل تشكيل فريق الأحلام، حيث يلعب كل عضو دورًا فريدًا ويسهم.
كيفية البدء بسرعة:
استخدام @OpenRouterAI أو @redpill_gpt لاختبار النموذج، هذه المنصات تدعم الدفع بالعملات المشفرة ومريحة جدا
أداة رائعة لمقارنة أداء النماذج المختلفة
إذا كنت ترغب في توفير التكاليف وتشغيل النموذج محليًا ، فيمكنك تجربة استخدام @ollama لإجراء تجارب باستخدام وحدة المعالجة الرسومية الخاصة بك.
المصدر: تكفلو ديب تشاو
إذا كنت تسعى للسرعة، توفر تقنية LPU من @GroqInc سرعة استدلال هائلة:
على الرغم من أن اختيار النموذج محدود
ولكن الأداء مناسب جدًا لنشره في بيئة الإنتاج
المصدر: تكفلو ديب تشاو
【إخلاء المسؤولية】 السوق محفوف بالمخاطر ، ويجب أن يكون الاستثمار حذرا. لا تشكل هذه المقالة نصيحة استثمارية ويجب على المستخدمين النظر فيما إذا كانت أي آراء أو آراء أو استنتاجات واردة هنا مناسبة لظروفهم الخاصة. استثمر وفقا لذلك على مسؤوليتك الخاصة.
تمت إعادة طباعة هذه المقالة بإذن من: Deep Tide TechFlow
المؤلف الأصلي: superoo7
『هل تريد أن تصنع وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك؟』 12 نماذج LLM لجمعها ، يمكنك أيضا ضبط الأدوات الجيدة! تم نشر هذه المقالة لأول مرة في "Crypto City"