Casi todos los días recibo preguntas similares. Después de ayudar a construir más de 20 cuerpos de inteligencia artificial y gastar mucho en modelos de prueba, he llegado a algunas experiencias verdaderamente efectivas.
A continuación se presenta una guía completa sobre cómo elegir el LLM adecuado.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) actuales están experimentando cambios rápidos en la industria. Casi todas las semanas se lanzan nuevos modelos, y cada uno afirma ser el "mejor".
Pero la realidad es que no hay un modelo que pueda satisfacer todas las necesidades.
Cada modelo tiene su propio escenario de aplicación específico.
He probado docenas de modelos y espero que mi experiencia te ayude a evitar perder tiempo y dinero innecesariamente.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Es importante destacar que este artículo no se basa en pruebas de laboratorio o en promoción de marketing.
Compartiré mi experiencia práctica en la construcción a mano de la inteligencia artificial (IA) y el producto Generative AI (GenAI) en los últimos dos años.
Primero, necesitamos entender qué es LLM:
El modelo de lenguaje grande (LLM) es como enseñar a una computadora a "hablar como las personas". Predecirá las palabras más probables según el contenido que ingreses.
El punto de partida de esta tecnología es el clásico documento: Attention Is All You Need
Conceptos básicos: LLM de código fuente cerrado y código fuente abierto
Código fuente cerrado: por ejemplo, GPT-4 y Claude, a menudo se pagan según el uso y se ejecutan alojados por el proveedor.
Código abierto: por ejemplo, Llama y Mixtral de Meta, que requieren que los usuarios los implementen y ejecuten por sí mismos.
Al principio, es posible que te sientas confundido con estos términos, pero es muy importante entender la diferencia entre ambos.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
El tamaño del modelo no significa necesariamente un mejor rendimiento:
Por ejemplo, 7B indica que el modelo tiene 70 mil millones de parámetros.
Pero un modelo más grande no siempre es mejor. La clave está en elegir el modelo que se adapte a tus necesidades específicas.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Si necesitas construir un bot de X/Twitter o una IA social:
Grok de @xai es una gran opción:
Ofrecer una generosa cantidad gratuita
Excelente capacidad de comprensión del contexto social
Aunque es un código fuente cerrado, vale la pena probarlo
¡Este modelo es muy recomendable para principiantes! (Vid:
El modelo predeterminado de Eliza de @ai16zdao usa XAI Grok)
Si necesitas manejar contenido multilingüe:
El modelo QwQ de @Alibaba_Qwen funcionó muy bien en nuestras pruebas, especialmente en el procesamiento del lenguaje asiático.
Cabe señalar que los datos de entrenamiento de este modelo provienen principalmente de China continental, por lo que es posible que a algunos contenidos les falte información.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Si necesita un modelo de propósito general o con capacidad de razonamiento fuerte:
@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：
Rendimiento estable y fiable
Después de una amplia prueba práctica
Tiene un mecanismo de seguridad sólido
Este es el punto de partida ideal para la mayoría de los proyectos.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Si eres desarrollador o creador de contenido:
Claude de @AnthropicAI es la herramienta que utilizo todos los días:
Las habilidades de codificación son bastante excelentes
El contenido de la respuesta es claro y detallado
Ideal para trabajos relacionados con la creatividad
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Llama 3.3 de Meta ha estado recibiendo mucha atención últimamente:
Rendimiento estable y confiable
Modelo de código abierto, flexible y libre
Puedes probarlo a través de @OpenRouterAI o @GroqInc
Por ejemplo, los proyectos criptográficos de IA como @virtuals_io están desarrollando productos basados en él.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Si necesitas un AI de tipo de juego de rol:
@TheBlokeAI's MythoMax 13B es uno de los principales jugadores en la industria de los juegos de rol, y ha estado en la parte superior de las clasificaciones relevantes durante varios meses consecutivos.
El Command R+ de Cohere es un modelo subestimado excelente:
Destacarse en las misiones de juego de rol
Capacidad para abordar tareas complejas con facilidad
Soporte de ventana de contexto de hasta 128,000, con una capacidad de 'memoria' más larga
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
El modelo Gemma de Google es una opción ligera pero potente:
Centrarse en tareas específicas y tener un rendimiento sobresaliente
amigable con el presupuesto
Proyectos adecuados para presupuestos sensibles
Experiencia personal: ¡Uso el modelo Gemma pequeño con frecuencia como un 'juez imparcial' en los procesos de IA y su rendimiento es excelente en tareas de verificación!
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Gemma
@MistralAI 的模型值得一提：
Open source but with high-end quality
El rendimiento del modelo Mixtral es muy fuerte
Es particularmente bueno en tareas de razonamiento complejas
Ha recibido amplios elogios de la comunidad y definitivamente merece ser probado.
La IA de vanguardia en tus manos.
Consejo profesional: ¡Prueba mezclar y combinar!
Los diferentes modelos tienen sus propias ventajas
Se pueden crear "equipos" de IA para tareas complejas
Permitir que cada modelo se centre en su área de especialización
Es como formar un equipo de ensueño, donde cada miembro tiene un papel único y una contribución.
Cómo empezar rápidamente:
Pruebas de modelos con @OpenRouterAI o @redpill _gpt, estas plataformas admiten pagos con criptomonedas, lo cual es muy conveniente
Una gran herramienta para comparar el rendimiento de diferentes modelos
Si quieres ahorrar costes y ejecutar tu modelo localmente, puedes probar a experimentar con tu propia GPU con @ollama.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Si buscas velocidad, la tecnología LPU de @GroqInc ofrece velocidades de inferencia extremadamente rápidas:
Aunque la selección de modelos es limitada
Pero el rendimiento es muy adecuado para implementaciones en entornos de producción
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
[免責聲明] El mercado conlleva riesgos, y la inversión debe ser cautelosa. Este artículo no constituye asesoramiento de inversión, y el usuario debe considerar si las opiniones, puntos de vista o conclusiones de este artículo se ajustan a su situación específica. La responsabilidad recae en el individuo al realizar inversiones basadas en esta información.
Este artículo ha sido autorizado para su reproducción por 'Shenchao TechFlow'.
Autor original: superoo7
"¿Quieres hacer tu propio agente de IA? ¡Estos 12 modelos de LLM son imprescindibles para que puedas entrenar tus propias herramientas!" Este artículo se publicó por primera vez en "Crypto City".
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
¿Quieres crear tu propio agente de IA? Colecciona estos 12 modelos de LLM y ¡tú también podrás entrenar herramientas útiles!
Casi todos los días recibo preguntas similares. Después de ayudar a construir más de 20 cuerpos de inteligencia artificial y gastar mucho en modelos de prueba, he llegado a algunas experiencias verdaderamente efectivas.
A continuación se presenta una guía completa sobre cómo elegir el LLM adecuado.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) actuales están experimentando cambios rápidos en la industria. Casi todas las semanas se lanzan nuevos modelos, y cada uno afirma ser el "mejor".
Pero la realidad es que no hay un modelo que pueda satisfacer todas las necesidades.
Cada modelo tiene su propio escenario de aplicación específico.
He probado docenas de modelos y espero que mi experiencia te ayude a evitar perder tiempo y dinero innecesariamente.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Es importante destacar que este artículo no se basa en pruebas de laboratorio o en promoción de marketing.
Compartiré mi experiencia práctica en la construcción a mano de la inteligencia artificial (IA) y el producto Generative AI (GenAI) en los últimos dos años.
Primero, necesitamos entender qué es LLM:
El modelo de lenguaje grande (LLM) es como enseñar a una computadora a "hablar como las personas". Predecirá las palabras más probables según el contenido que ingreses.
El punto de partida de esta tecnología es el clásico documento: Attention Is All You Need
Conceptos básicos: LLM de código fuente cerrado y código fuente abierto
Código fuente cerrado: por ejemplo, GPT-4 y Claude, a menudo se pagan según el uso y se ejecutan alojados por el proveedor.
Código abierto: por ejemplo, Llama y Mixtral de Meta, que requieren que los usuarios los implementen y ejecuten por sí mismos.
Al principio, es posible que te sientas confundido con estos términos, pero es muy importante entender la diferencia entre ambos.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
El tamaño del modelo no significa necesariamente un mejor rendimiento:
Por ejemplo, 7B indica que el modelo tiene 70 mil millones de parámetros.
Pero un modelo más grande no siempre es mejor. La clave está en elegir el modelo que se adapte a tus necesidades específicas.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Si necesitas construir un bot de X/Twitter o una IA social:
Grok de @xai es una gran opción:
Ofrecer una generosa cantidad gratuita
Excelente capacidad de comprensión del contexto social
Aunque es un código fuente cerrado, vale la pena probarlo
¡Este modelo es muy recomendable para principiantes! (Vid:
El modelo predeterminado de Eliza de @ai16zdao usa XAI Grok)
Si necesitas manejar contenido multilingüe:
El modelo QwQ de @Alibaba_Qwen funcionó muy bien en nuestras pruebas, especialmente en el procesamiento del lenguaje asiático.
Cabe señalar que los datos de entrenamiento de este modelo provienen principalmente de China continental, por lo que es posible que a algunos contenidos les falte información.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Si necesita un modelo de propósito general o con capacidad de razonamiento fuerte:
@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：
Rendimiento estable y fiable
Después de una amplia prueba práctica
Tiene un mecanismo de seguridad sólido
Este es el punto de partida ideal para la mayoría de los proyectos.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Si eres desarrollador o creador de contenido:
Claude de @AnthropicAI es la herramienta que utilizo todos los días:
Las habilidades de codificación son bastante excelentes
El contenido de la respuesta es claro y detallado
Ideal para trabajos relacionados con la creatividad
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Llama 3.3 de Meta ha estado recibiendo mucha atención últimamente:
Rendimiento estable y confiable
Modelo de código abierto, flexible y libre
Puedes probarlo a través de @OpenRouterAI o @GroqInc
Por ejemplo, los proyectos criptográficos de IA como @virtuals_io están desarrollando productos basados en él.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Si necesitas un AI de tipo de juego de rol:
@TheBlokeAI's MythoMax 13B es uno de los principales jugadores en la industria de los juegos de rol, y ha estado en la parte superior de las clasificaciones relevantes durante varios meses consecutivos.
El Command R+ de Cohere es un modelo subestimado excelente:
Destacarse en las misiones de juego de rol
Capacidad para abordar tareas complejas con facilidad
Soporte de ventana de contexto de hasta 128,000, con una capacidad de 'memoria' más larga
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
El modelo Gemma de Google es una opción ligera pero potente:
Centrarse en tareas específicas y tener un rendimiento sobresaliente
amigable con el presupuesto
Proyectos adecuados para presupuestos sensibles
Experiencia personal: ¡Uso el modelo Gemma pequeño con frecuencia como un 'juez imparcial' en los procesos de IA y su rendimiento es excelente en tareas de verificación!
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Gemma
@MistralAI 的模型值得一提：
Open source but with high-end quality
El rendimiento del modelo Mixtral es muy fuerte
Es particularmente bueno en tareas de razonamiento complejas
Ha recibido amplios elogios de la comunidad y definitivamente merece ser probado.
La IA de vanguardia en tus manos.
Consejo profesional: ¡Prueba mezclar y combinar!
Los diferentes modelos tienen sus propias ventajas
Se pueden crear "equipos" de IA para tareas complejas
Permitir que cada modelo se centre en su área de especialización
Es como formar un equipo de ensueño, donde cada miembro tiene un papel único y una contribución.
Cómo empezar rápidamente:
Pruebas de modelos con @OpenRouterAI o @redpill _gpt, estas plataformas admiten pagos con criptomonedas, lo cual es muy conveniente
Una gran herramienta para comparar el rendimiento de diferentes modelos
Si quieres ahorrar costes y ejecutar tu modelo localmente, puedes probar a experimentar con tu propia GPU con @ollama.
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
Si buscas velocidad, la tecnología LPU de @GroqInc ofrece velocidades de inferencia extremadamente rápidas:
Aunque la selección de modelos es limitada
Pero el rendimiento es muy adecuado para implementaciones en entornos de producción
Fuente de la imagen: TechFlow Shenzhen
[免責聲明] El mercado conlleva riesgos, y la inversión debe ser cautelosa. Este artículo no constituye asesoramiento de inversión, y el usuario debe considerar si las opiniones, puntos de vista o conclusiones de este artículo se ajustan a su situación específica. La responsabilidad recae en el individuo al realizar inversiones basadas en esta información.
Este artículo ha sido autorizado para su reproducción por 'Shenchao TechFlow'.
Autor original: superoo7
"¿Quieres hacer tu propio agente de IA? ¡Estos 12 modelos de LLM son imprescindibles para que puedas entrenar tus propias herramientas!" Este artículo se publicó por primera vez en "Crypto City".