Presque tous les jours, je reçois des questions similaires. Après avoir aidé à construire plus de 20 entités d'intelligence artificielle et investi massivement dans des modèles de test, j'ai tiré quelques expériences vraiment efficaces.
Voici le guide complet sur la façon de choisir le bon LLM.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
L'industrie actuelle des grands modèles linguistiques (LLM) évolue rapidement. De nouveaux modèles sont publiés presque chaque semaine, chacun prétendant être le "meilleur".
Mais la réalité est : aucun modèle ne peut répondre à tous les besoins.
Chaque modèle a son propre domaine d'application spécifique.
J'ai déjà testé des dizaines de modèles, j'espère que mon expérience vous permettra d'éviter de perdre du temps et de l'argent inutilement.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Il convient de noter que cet article n'est pas basé sur des tests en laboratoire ou une promotion marketing.
Je partagerai une expérience pratique de la création d’agents d’IA et de produits d’IA générative (GenAI) au cours des deux dernières années.
Tout d'abord, nous devons comprendre ce qu'est le LLM :
Les grands modèles de langage (LLM) sont comme apprendre aux ordinateurs à « parler ». En fonction de ce que vous tapez, il prédit les mots les plus susceptibles d’apparaître ensuite.
Le point de départ de cette technologie est cet article classique : Attention Is All You Need
Connaissances de base - LLM de code source fermé et de code source ouvert :
Le code source fermé, tel que GPT-4 et Claude, est généralement facturé à l'utilisation et exécuté par le fournisseur hébergeur.
Open source code: for example, Meta's Llama and Mixtral, users need to deploy and run on their own.
Lorsque vous commencez tout juste, ces termes peuvent sembler confus, mais il est crucial de comprendre la différence entre les deux.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
La taille du modèle n'est pas nécessairement synonyme de meilleures performances :
Par exemple, 7B représente un modèle avec 70 milliards de paramètres.
Cependant, un modèle plus grand ne signifie pas nécessairement une meilleure performance. La clé est de choisir un modèle qui convient à vos besoins spécifiques.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Si vous avez besoin de créer un bot X/Twitter ou une IA sociale :
@xai 的 Grok 是一個非常不錯的選擇：
Fournir des quotas gratuits généreux
Une excellente compréhension du contexte social
Bien que le code source soit fermé, cela vaut vraiment la peine d'essayer
Je recommande vivement ce modèle aux développeurs débutants ! (Rumeur :
Le modèle par défaut d'Eliza de @ai16zdao utilise XAI Grok.
Si vous avez besoin de travailler avec du contenu multilingue :
Le modèle QwQ de @Alibaba_Qwen s’est très bien comporté lors de nos tests, en particulier dans le traitement du langage asiatique.
Il convient de noter que les données d’entraînement de ce modèle proviennent principalement de la Chine continentale, de sorte que certains contenus peuvent contenir des informations manquantes.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Si vous avez besoin d'un modèle polyvalent ou doté de capacités de raisonnement puissantes :
@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：
Performance stable and reliable
Testé de manière approfondie dans la pratique
Possède un mécanisme de sécurité puissant
C’est un point de départ idéal pour la plupart des projets.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Si vous êtes un développeur ou un créateur de contenu :
@AnthropicAI’s Claude est l’outil de travail que j’utilise tous les jours :
Les compétences en codage sont tout à fait excellentes
La réponse est claire et détaillée
Très adapté pour traiter des tâches liées à la créativité
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Llama 3.3 de Meta a attiré beaucoup d’attention ces derniers temps :
Performance stable et fiable
Modèle open source, flexible et libre
Vous pouvez l’essayer par @OpenRouterAI ou @GroqInc
Par exemple, des projets d’IA cryptographiques tels que @virtuals_io développent des produits basés sur elle.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Si vous avez besoin d’une IA de jeu de rôle :
Le MythoMax 13B de @TheBlokeAI est actuellement un leader incontesté de l'industrie du jeu de rôle, figurant en tête des classements pertinents depuis plusieurs mois.
Le Command R+ de Cohere est un excellent modèle sous-estimé :
Se démarquer dans les missions de jeu de rôle
Capable de gérer facilement les tâches complexes
Prend en charge jusqu’à 128 000 fenêtres contextuelles avec des « capacités de mémoire » plus longues
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Le modèle Gemma de Google est une option légère mais puissante :
Se concentrer sur une tâche spécifique et se démarquer
Convivialité budgétaire
Convient aux projets sensibles aux coûts
Expérience personnelle : j'utilise souvent le modèle Gemma de petite taille comme "arbitre impartial" dans les processus d'IA, et il est très efficace pour les tâches de validation !
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Gemma
@MistralAI 的模型值得一提：
Open source mais avec une qualité haut de gamme
Les performances du modèle Mixtral sont très puissantes
Il est particulièrement doué pour les tâches de raisonnement complexes
Il a reçu de nombreux éloges de la communauté et vaut vraiment la peine d'être essayé.
Votre AI de pointe dans votre main.
Conseil professionnel : essayez un mélange de combinaisons !
Différents modèles ont leurs propres avantages
Vous pouvez créer une «équipe» d'IA pour des tâches complexes
Permettez à chaque modèle de se concentrer sur sa spécialité
Comme la création d'une équipe de rêve, chaque membre a un rôle et une contribution uniques.
Comment se mettre rapidement en main :
Utilisez @OpenRouterAI ou @redpill_gpt pour les tests de modèle, ces plateformes acceptent les paiements en crypto-monnaie, ce qui est très pratique.
Un excellent outil pour comparer les performances de différents modèles
Si vous cherchez à réduire les coûts et à exécuter votre modèle localement, vous pouvez essayer d’expérimenter avec votre propre GPU à l’aide de @ollama.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Si vous recherchez de la vitesse, la technologie LPU de @GroqInc offre des vitesses d’inférence extrêmement rapides :
Bien que le choix des modèles soit limité
Mais les performances sont très adaptées au déploiement en environnement de production
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
【Clause de non-responsabilité】 Le marché est risqué et les investissements doivent être prudents. Cet article ne constitue pas un conseil en investissement et les utilisateurs doivent se demander si les opinions, opinions ou conclusions qu’il contient sont appropriées à leur situation particulière. Investissez en conséquence à vos risques et périls.
Cet article est autorisé à être reproduit à partir de : "TechFlow de Shenchao".
Auteur original: superoo7
"Voulez-vous créer votre propre agent AI? Collectionnez les 12 modèles LLM pour former de bons outils!" Cet article a été initialement publié dans "Ville cryptée"
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
Voulez-vous créer votre propre agent d'IA ? Collectionnez les 12 modèles LLM, vous pourrez également entraîner de bons outils !
Presque tous les jours, je reçois des questions similaires. Après avoir aidé à construire plus de 20 entités d'intelligence artificielle et investi massivement dans des modèles de test, j'ai tiré quelques expériences vraiment efficaces.
Voici le guide complet sur la façon de choisir le bon LLM.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
L'industrie actuelle des grands modèles linguistiques (LLM) évolue rapidement. De nouveaux modèles sont publiés presque chaque semaine, chacun prétendant être le "meilleur".
Mais la réalité est : aucun modèle ne peut répondre à tous les besoins.
Chaque modèle a son propre domaine d'application spécifique.
J'ai déjà testé des dizaines de modèles, j'espère que mon expérience vous permettra d'éviter de perdre du temps et de l'argent inutilement.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Il convient de noter que cet article n'est pas basé sur des tests en laboratoire ou une promotion marketing.
Je partagerai une expérience pratique de la création d’agents d’IA et de produits d’IA générative (GenAI) au cours des deux dernières années.
Tout d'abord, nous devons comprendre ce qu'est le LLM :
Les grands modèles de langage (LLM) sont comme apprendre aux ordinateurs à « parler ». En fonction de ce que vous tapez, il prédit les mots les plus susceptibles d’apparaître ensuite.
Le point de départ de cette technologie est cet article classique : Attention Is All You Need
Connaissances de base - LLM de code source fermé et de code source ouvert :
Le code source fermé, tel que GPT-4 et Claude, est généralement facturé à l'utilisation et exécuté par le fournisseur hébergeur.
Open source code: for example, Meta's Llama and Mixtral, users need to deploy and run on their own.
Lorsque vous commencez tout juste, ces termes peuvent sembler confus, mais il est crucial de comprendre la différence entre les deux.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
La taille du modèle n'est pas nécessairement synonyme de meilleures performances :
Par exemple, 7B représente un modèle avec 70 milliards de paramètres.
Cependant, un modèle plus grand ne signifie pas nécessairement une meilleure performance. La clé est de choisir un modèle qui convient à vos besoins spécifiques.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Si vous avez besoin de créer un bot X/Twitter ou une IA sociale :
@xai 的 Grok 是一個非常不錯的選擇：
Fournir des quotas gratuits généreux
Une excellente compréhension du contexte social
Bien que le code source soit fermé, cela vaut vraiment la peine d'essayer
Je recommande vivement ce modèle aux développeurs débutants ! (Rumeur :
Le modèle par défaut d'Eliza de @ai16zdao utilise XAI Grok.
Si vous avez besoin de travailler avec du contenu multilingue :
Le modèle QwQ de @Alibaba_Qwen s’est très bien comporté lors de nos tests, en particulier dans le traitement du langage asiatique.
Il convient de noter que les données d’entraînement de ce modèle proviennent principalement de la Chine continentale, de sorte que certains contenus peuvent contenir des informations manquantes.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Si vous avez besoin d'un modèle polyvalent ou doté de capacités de raisonnement puissantes :
@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：
Performance stable and reliable
Testé de manière approfondie dans la pratique
Possède un mécanisme de sécurité puissant
C’est un point de départ idéal pour la plupart des projets.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Si vous êtes un développeur ou un créateur de contenu :
@AnthropicAI’s Claude est l’outil de travail que j’utilise tous les jours :
Les compétences en codage sont tout à fait excellentes
La réponse est claire et détaillée
Très adapté pour traiter des tâches liées à la créativité
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Llama 3.3 de Meta a attiré beaucoup d’attention ces derniers temps :
Performance stable et fiable
Modèle open source, flexible et libre
Vous pouvez l’essayer par @OpenRouterAI ou @GroqInc
Par exemple, des projets d’IA cryptographiques tels que @virtuals_io développent des produits basés sur elle.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Si vous avez besoin d’une IA de jeu de rôle :
Le MythoMax 13B de @TheBlokeAI est actuellement un leader incontesté de l'industrie du jeu de rôle, figurant en tête des classements pertinents depuis plusieurs mois.
Le Command R+ de Cohere est un excellent modèle sous-estimé :
Se démarquer dans les missions de jeu de rôle
Capable de gérer facilement les tâches complexes
Prend en charge jusqu’à 128 000 fenêtres contextuelles avec des « capacités de mémoire » plus longues
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Le modèle Gemma de Google est une option légère mais puissante :
Se concentrer sur une tâche spécifique et se démarquer
Convivialité budgétaire
Convient aux projets sensibles aux coûts
Expérience personnelle : j'utilise souvent le modèle Gemma de petite taille comme "arbitre impartial" dans les processus d'IA, et il est très efficace pour les tâches de validation !
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Gemma
@MistralAI 的模型值得一提：
Open source mais avec une qualité haut de gamme
Les performances du modèle Mixtral sont très puissantes
Il est particulièrement doué pour les tâches de raisonnement complexes
Il a reçu de nombreux éloges de la communauté et vaut vraiment la peine d'être essayé.
Votre AI de pointe dans votre main.
Conseil professionnel : essayez un mélange de combinaisons !
Différents modèles ont leurs propres avantages
Vous pouvez créer une «équipe» d'IA pour des tâches complexes
Permettez à chaque modèle de se concentrer sur sa spécialité
Comme la création d'une équipe de rêve, chaque membre a un rôle et une contribution uniques.
Comment se mettre rapidement en main :
Utilisez @OpenRouterAI ou @redpill_gpt pour les tests de modèle, ces plateformes acceptent les paiements en crypto-monnaie, ce qui est très pratique.
Un excellent outil pour comparer les performances de différents modèles
Si vous cherchez à réduire les coûts et à exécuter votre modèle localement, vous pouvez essayer d’expérimenter avec votre propre GPU à l’aide de @ollama.
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
Si vous recherchez de la vitesse, la technologie LPU de @GroqInc offre des vitesses d’inférence extrêmement rapides :
Bien que le choix des modèles soit limité
Mais les performances sont très adaptées au déploiement en environnement de production
Source de l'image : TechFlow Shenzhen
【Clause de non-responsabilité】 Le marché est risqué et les investissements doivent être prudents. Cet article ne constitue pas un conseil en investissement et les utilisateurs doivent se demander si les opinions, opinions ou conclusions qu’il contient sont appropriées à leur situation particulière. Investissez en conséquence à vos risques et périls.
Cet article est autorisé à être reproduit à partir de : "TechFlow de Shenchao".
Auteur original: superoo7
"Voulez-vous créer votre propre agent AI? Collectionnez les 12 modèles LLM pour former de bons outils!" Cet article a été initialement publié dans "Ville cryptée"