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'
O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
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'