Hầu như mỗi ngày tôi đều nhận được những câu hỏi tương tự. Sau khi giúp xây dựng hơn 20 AI thông minh và đầu tư một số lượng lớn chi phí vào mô hình thử nghiệm, tôi đã rút ra được một số kinh nghiệm thực sự hiệu quả.
Dưới đây là hướng dẫn đầy đủ về cách chọn LLM phù hợp.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Ngành công nghiệp Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) hiện tại đang thay đổi nhanh chóng. Gần như hàng tuần đều có mô hình mới được phát hành, mỗi mô hình đều tuyên bố mình là "tốt nhất".
Nhưng thực tế là: không có một mô hình nào có thể đáp ứng tất cả các yêu cầu.
Mỗi mô hình đều có cảnh đặc thù của nó.
Tôi đã thử nghiệm hàng chục mô hình và hy vọng qua kinh nghiệm của tôi, bạn có thể tránh lãng phí thời gian và tiền bạc không cần thiết.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Cần lưu ý rằng: bài viết này không dựa trên các bài kiểm tra tiêu chuẩn hoặc quảng cáo từ phòng thí nghiệm.
Tôi sẽ chia sẻ về kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng AI thông minh và sản phẩm GenAI trong vòng hai năm qua.
Đầu tiên, chúng ta cần hiểu LLM là gì:
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giống như việc máy tính "nói chuyện". Nó dự đoán từ tiếp theo có khả năng xuất hiện nhất dựa trên nội dung bạn nhập vào.
Bắt đầu của công nghệ này là bài báo kinh điển này: Attention Is All You Need
Khái niệm cơ bản - LLM cho mã nguồn đóng so với mã nguồn mở:
Mã nguồn đóng: Ví dụ như GPT-4 và Claude, thường được thanh toán theo lượt sử dụng và được cung cấp và vận hành bởi nhà cung cấp.
Mã nguồn mở: Ví dụ như Llama và Mixtral của Meta, yêu cầu người dùng tự triển khai và vận hành.
Khi mới tiếp xúc, có thể bạn sẽ cảm thấy bối rối với những thuật ngữ này, nhưng hiểu sự khác biệt giữa hai cái là rất quan trọng.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Quy mô mô hình không đồng nghĩa với hiệu suất tốt hơn:
Ví dụ, 7B biểu thị mô hình có 70 tỷ tham số.
Nhưng mô hình lớn hơn không luôn hiệu quả hơn. Điều quan trọng là lựa chọn mô hình phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Nếu bạn cần xây dựng bot X/Twitter hoặc trí tuệ nhân tạo xã hội:
Grok của @xai là một lựa chọn rất tốt:
Cung cấp số dư miễn phí hào phóng
Khả năng hiểu biết về ngữ cảnh xã hội tuyệt vời
Mặc dù mã nguồn đóng, nhưng rất đáng thử
Rất đề xuất cho những nhà phát triển mới bắt đầu sử dụng mô hình này! (Tin đồn nhỏ:
@ai16zdao mặc định mô hình Eliza đang sử dụng XAI Grok)
Nếu bạn cần xử lý nội dung đa ngôn ngữ:
Mô hình QwQ của @Alibaba_Qwen thực hiện rất tốt trong các thử nghiệm của chúng tôi, đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ châu Á.
Cần lưu ý rằng dữ liệu đào tạo của mô hình này chủ yếu là từ Trung Quốc đại lục, vì vậy một số nội dung có thể còn thiếu thông tin.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Nếu bạn cần một mô hình có mục đích chung hoặc có khả năng suy luận:
@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：
Hiệu suất ổn định và đáng tin cậy
Sau một loạt các thử nghiệm thực tế rộng lớn
Có cơ chế bảo mật mạnh mẽ
Đây là điểm khởi đầu lý tưởng cho hầu hết các dự án.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Nếu bạn là nhà phát triển hoặc nhà sáng tạo nội dung:
Claude của @AnthropicAI là công cụ mà tôi sử dụng hàng ngày:
Khả năng mã hóa rất xuất sắc
Nội dung phản hồi rõ ràng và chi tiết
Tuyệt vời cho công việc liên quan đến sáng tạo
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Llama 3.3 của Meta gần đây đang nhận được rất nhiều sự chú ý:
Hiệu suất ổn định và đáng tin cậy
Mô hình mã nguồn mở, linh hoạt và miễn phí
Bạn có thể dùng thử thông qua @OpenRouterAI hoặc @GroqInc
Ví dụ, các dự án mật mã x AI như @virtuals \ _io đang phát triển các sản phẩm dựa trên nó.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Nếu bạn cần một loại trí tuệ nhân tạo dựa trên vai trò chơi đóng vai:
MythoMax 13B của @TheBlokeAI hiện đang là một trong những người dẫn đầu trong ngành công nghiệp vai trò, liên tục đứng đầu trong các bảng xếp hạng liên quan trong vài tháng qua.
Command R+ của Cohere là một mô hình xuất sắc bị đánh giá thấp:
Trong nhiệm vụ nhập vai, thể hiện xuất sắc
Khả năng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp một cách dễ dàng
Hỗ trợ lên đến 128.000 cửa sổ theo ngữ cảnh với "khả năng bộ nhớ" dài hơn
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Mô hình Gemma của Google là một tùy chọn nhẹ nhưng mạnh mẽ:
Chuyên tâm vào nhiệm vụ cụ thể,表现优异
Thân thiện với ngân sách
Thích hợp cho các dự án nhạy cảm về chi phí
Kinh nghiệm cá nhân: Tôi thường sử dụng mô hình Gemma nhỏ làm "hệ thống trọng tài không thiên vị" trong quy trình trí tuệ nhân tạo và hiệu quả rất tốt trong nhiệm vụ xác minh!
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Gemma
@MistralAI 的模型值得一提：
Mở nguồn nhưng có chất lượng cao
Hiệu suất của mô hình Mixtral rất mạnh mẽ
Đặc biệt giỏi trong các nhiệm vụ tư duy phức tạp
Nó đã được cộng đồng đón nhận và nó chắc chắn đáng để kiểm tra.
AI tiên tiến trong tay bạn.
Lời khuyên chuyên nghiệp: Thử kết hợp!
Các mô hình khác nhau có những ưu điểm riêng
Có thể tạo ra AI 'đội ngũ' cho các nhiệm vụ phức tạp
Để mỗi mô hình tập trung vào phần mà nó giỏi nhất
Nó giống như xây dựng một đội ngũ trong mơ, mỗi thành viên có một vai trò và đóng góp riêng.
Cách bắt đầu nhanh chóng:
Thử nghiệm mô hình với @OpenRouterAI hoặc @redpill _gpt, các nền tảng này hỗ trợ thanh toán bằng tiền điện tử, rất thuận tiện
Là công cụ tuyệt vời để so sánh hiệu suất của các mô hình khác nhau
Nếu bạn muốn tiết kiệm chi phí và chạy mô hình trên thiết bị cục bộ, bạn có thể thử sử dụng @ollama để thực hiện thí nghiệm trên GPU của riêng bạn.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Nếu bạn đang tìm kiếm tốc độ, công nghệ LPU của @GroqInc cung cấp tốc độ suy luận cực kỳ nhanh chóng:
Mặc dù lựa chọn mô hình có hạn chế
Nhưng hiệu suất rất phù hợp cho triển khai trong môi trường sản xuất
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
【Tuyên bố từ chối trách nhiệm】 Thị trường có rủi ro và đầu tư cần thận trọng. Bài viết này không phải là lời khuyên đầu tư và người dùng nên xem xét liệu có bất kỳ ý kiến, ý kiến hoặc kết luận nào trong tài liệu này có phù hợp với hoàn cảnh cụ thể của họ hay không. Đầu tư phù hợp với rủi ro của riêng bạn.
Bài viết này được phép sao chép từ: "TechFlow của Shen Chao"
Tác giả gốc: superoo7
『Bạn muốn tạo ra AI Agent của riêng mình không?』 12 mô hình LLM để thu thập, bạn cũng có thể điều chỉnh các công cụ tốt! ' Bài viết này được xuất bản lần đầu tiên trong 'Thành phố tiền điện tử'
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Muốn tự tay tạo nên AI Agent? Hãy lưu giữ 12 mô hình LLM này, bạn cũng có thể huấn luyện ra những công cụ tốt!
Hầu như mỗi ngày tôi đều nhận được những câu hỏi tương tự. Sau khi giúp xây dựng hơn 20 AI thông minh và đầu tư một số lượng lớn chi phí vào mô hình thử nghiệm, tôi đã rút ra được một số kinh nghiệm thực sự hiệu quả.
Dưới đây là hướng dẫn đầy đủ về cách chọn LLM phù hợp.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Ngành công nghiệp Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) hiện tại đang thay đổi nhanh chóng. Gần như hàng tuần đều có mô hình mới được phát hành, mỗi mô hình đều tuyên bố mình là "tốt nhất".
Nhưng thực tế là: không có một mô hình nào có thể đáp ứng tất cả các yêu cầu.
Mỗi mô hình đều có cảnh đặc thù của nó.
Tôi đã thử nghiệm hàng chục mô hình và hy vọng qua kinh nghiệm của tôi, bạn có thể tránh lãng phí thời gian và tiền bạc không cần thiết.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Cần lưu ý rằng: bài viết này không dựa trên các bài kiểm tra tiêu chuẩn hoặc quảng cáo từ phòng thí nghiệm.
Tôi sẽ chia sẻ về kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng AI thông minh và sản phẩm GenAI trong vòng hai năm qua.
Đầu tiên, chúng ta cần hiểu LLM là gì:
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giống như việc máy tính "nói chuyện". Nó dự đoán từ tiếp theo có khả năng xuất hiện nhất dựa trên nội dung bạn nhập vào.
Bắt đầu của công nghệ này là bài báo kinh điển này: Attention Is All You Need
Khái niệm cơ bản - LLM cho mã nguồn đóng so với mã nguồn mở:
Mã nguồn đóng: Ví dụ như GPT-4 và Claude, thường được thanh toán theo lượt sử dụng và được cung cấp và vận hành bởi nhà cung cấp.
Mã nguồn mở: Ví dụ như Llama và Mixtral của Meta, yêu cầu người dùng tự triển khai và vận hành.
Khi mới tiếp xúc, có thể bạn sẽ cảm thấy bối rối với những thuật ngữ này, nhưng hiểu sự khác biệt giữa hai cái là rất quan trọng.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Quy mô mô hình không đồng nghĩa với hiệu suất tốt hơn:
Ví dụ, 7B biểu thị mô hình có 70 tỷ tham số.
Nhưng mô hình lớn hơn không luôn hiệu quả hơn. Điều quan trọng là lựa chọn mô hình phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Nếu bạn cần xây dựng bot X/Twitter hoặc trí tuệ nhân tạo xã hội:
Grok của @xai là một lựa chọn rất tốt:
Cung cấp số dư miễn phí hào phóng
Khả năng hiểu biết về ngữ cảnh xã hội tuyệt vời
Mặc dù mã nguồn đóng, nhưng rất đáng thử
Rất đề xuất cho những nhà phát triển mới bắt đầu sử dụng mô hình này! (Tin đồn nhỏ:
@ai16zdao mặc định mô hình Eliza đang sử dụng XAI Grok)
Nếu bạn cần xử lý nội dung đa ngôn ngữ:
Mô hình QwQ của @Alibaba_Qwen thực hiện rất tốt trong các thử nghiệm của chúng tôi, đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ châu Á.
Cần lưu ý rằng dữ liệu đào tạo của mô hình này chủ yếu là từ Trung Quốc đại lục, vì vậy một số nội dung có thể còn thiếu thông tin.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Nếu bạn cần một mô hình có mục đích chung hoặc có khả năng suy luận:
@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：
Hiệu suất ổn định và đáng tin cậy
Sau một loạt các thử nghiệm thực tế rộng lớn
Có cơ chế bảo mật mạnh mẽ
Đây là điểm khởi đầu lý tưởng cho hầu hết các dự án.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Nếu bạn là nhà phát triển hoặc nhà sáng tạo nội dung:
Claude của @AnthropicAI là công cụ mà tôi sử dụng hàng ngày:
Khả năng mã hóa rất xuất sắc
Nội dung phản hồi rõ ràng và chi tiết
Tuyệt vời cho công việc liên quan đến sáng tạo
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Llama 3.3 của Meta gần đây đang nhận được rất nhiều sự chú ý:
Hiệu suất ổn định và đáng tin cậy
Mô hình mã nguồn mở, linh hoạt và miễn phí
Bạn có thể dùng thử thông qua @OpenRouterAI hoặc @GroqInc
Ví dụ, các dự án mật mã x AI như @virtuals \ _io đang phát triển các sản phẩm dựa trên nó.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Nếu bạn cần một loại trí tuệ nhân tạo dựa trên vai trò chơi đóng vai:
MythoMax 13B của @TheBlokeAI hiện đang là một trong những người dẫn đầu trong ngành công nghiệp vai trò, liên tục đứng đầu trong các bảng xếp hạng liên quan trong vài tháng qua.
Command R+ của Cohere là một mô hình xuất sắc bị đánh giá thấp:
Trong nhiệm vụ nhập vai, thể hiện xuất sắc
Khả năng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp một cách dễ dàng
Hỗ trợ lên đến 128.000 cửa sổ theo ngữ cảnh với "khả năng bộ nhớ" dài hơn
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Mô hình Gemma của Google là một tùy chọn nhẹ nhưng mạnh mẽ:
Chuyên tâm vào nhiệm vụ cụ thể,表现优异
Thân thiện với ngân sách
Thích hợp cho các dự án nhạy cảm về chi phí
Kinh nghiệm cá nhân: Tôi thường sử dụng mô hình Gemma nhỏ làm "hệ thống trọng tài không thiên vị" trong quy trình trí tuệ nhân tạo và hiệu quả rất tốt trong nhiệm vụ xác minh!
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Gemma
@MistralAI 的模型值得一提：
Mở nguồn nhưng có chất lượng cao
Hiệu suất của mô hình Mixtral rất mạnh mẽ
Đặc biệt giỏi trong các nhiệm vụ tư duy phức tạp
Nó đã được cộng đồng đón nhận và nó chắc chắn đáng để kiểm tra.
AI tiên tiến trong tay bạn.
Lời khuyên chuyên nghiệp: Thử kết hợp!
Các mô hình khác nhau có những ưu điểm riêng
Có thể tạo ra AI 'đội ngũ' cho các nhiệm vụ phức tạp
Để mỗi mô hình tập trung vào phần mà nó giỏi nhất
Nó giống như xây dựng một đội ngũ trong mơ, mỗi thành viên có một vai trò và đóng góp riêng.
Cách bắt đầu nhanh chóng:
Thử nghiệm mô hình với @OpenRouterAI hoặc @redpill _gpt, các nền tảng này hỗ trợ thanh toán bằng tiền điện tử, rất thuận tiện
Là công cụ tuyệt vời để so sánh hiệu suất của các mô hình khác nhau
Nếu bạn muốn tiết kiệm chi phí và chạy mô hình trên thiết bị cục bộ, bạn có thể thử sử dụng @ollama để thực hiện thí nghiệm trên GPU của riêng bạn.
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
Nếu bạn đang tìm kiếm tốc độ, công nghệ LPU của @GroqInc cung cấp tốc độ suy luận cực kỳ nhanh chóng:
Mặc dù lựa chọn mô hình có hạn chế
Nhưng hiệu suất rất phù hợp cho triển khai trong môi trường sản xuất
Nguồn hình ảnh: TechFlow Deep Wave
【Tuyên bố từ chối trách nhiệm】 Thị trường có rủi ro và đầu tư cần thận trọng. Bài viết này không phải là lời khuyên đầu tư và người dùng nên xem xét liệu có bất kỳ ý kiến, ý kiến hoặc kết luận nào trong tài liệu này có phù hợp với hoàn cảnh cụ thể của họ hay không. Đầu tư phù hợp với rủi ro của riêng bạn.
Bài viết này được phép sao chép từ: "TechFlow của Shen Chao"
Tác giả gốc: superoo7
『Bạn muốn tạo ra AI Agent của riêng mình không?』 12 mô hình LLM để thu thập, bạn cũng có thể điều chỉnh các công cụ tốt! ' Bài viết này được xuất bản lần đầu tiên trong 'Thành phố tiền điện tử'