Hampir setiap hari saya menerima pertanyaan serupa. Setelah membantu membangun lebih dari 20 agen kecerdasan buatan dan mengeluarkan biaya yang besar untuk menguji model, saya menyimpulkan beberapa pengalaman yang benar-benar efektif.
Berikut adalah panduan lengkap tentang bagaimana memilih LLM yang tepat.
Bidang Model Bahasa Besar (LLM) saat ini berkembang dengan cepat. Hampir setiap minggu ada model baru yang dirilis, dan setiap model mengklaim dirinya sebagai yang "terbaik".
Tetapi kenyataannya adalah: tidak ada satu model pun yang dapat memenuhi semua kebutuhan.
Setiap model memiliki situasi penggunaan khusus.
Saya telah menguji puluhan model dan berharap pengalaman saya dapat membantu Anda menghindari pemborosan waktu dan uang yang tidak perlu.
Perlu dijelaskan bahwa artikel ini bukan berdasarkan uji coba laboratorium atau promosi pemasaran.
Saya akan berbagi pengalaman praktis dalam membangun agen kecerdasan buatan AI dan produk GenAI selama dua tahun terakhir.
Pertama, kita perlu memahami apa itu LLM:
Model bahasa besar (LLM) bekerja seperti mengajarkan komputer 'berbicara seperti manusia'. Ini memprediksi kata-kata yang paling mungkin muncul berdasarkan konten yang Anda masukkan.
Titik awal dari teknologi ini adalah makalah klasik ini: Attention Is All You Need
Dasar-dasar - LLM kode sumber tertutup dan kode sumber terbuka:
Kode sumber tertutup: misalnya GPT-4 dan Claude, biasanya dibayar berdasarkan penggunaan dan dijalankan oleh penyedia yang menyelenggarakan.
Kode sumber terbuka: contohnya Llama dan Mixtral dari Meta, pengguna perlu mendeploy dan menjalankannya sendiri.
Ketika baru mulai, mungkin Anda akan bingung dengan istilah-istilah ini, tetapi memahami perbedaannya sangat penting.
Ukuran model tidak selalu berarti performa yang lebih baik:
Misalnya, 7B mewakili model dengan 70 miliar parameter.
Namun model yang lebih besar tidak selalu memberikan performa yang lebih baik. Kunci nya adalah memilih model yang sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda.
Jika Anda perlu membangun bot X/Twitter atau AI sosial:
@xai Grok adalah pilihan yang sangat bagus:
Menghadirkan batas bebas murah hati
Kemampuan untuk memahami konteks sosial sangat baik
Meskipun kode sumber tertutup, sangat layak untuk dicoba
Sangat direkomendasikan bagi pengembang pemula untuk menggunakan model ini! (Berita kecil:
Model default Eliza dari @ai16zdao sedang menggunakan XAI Grok）
Jika Anda perlu mengelola konten multibahasa:
Model QwQ untuk @Alibaba_Qwen berkinerja sangat baik dalam pengujian kami, terutama dalam pemrosesan bahasa Asia.
Perlu diperhatikan bahwa data pelatihan model ini sebagian besar berasal dari Tiongkok daratan, sehingga beberapa konten mungkin mengalami kekurangan informasi.
Jika Anda membutuhkan model yang serbaguna atau memiliki kemampuan penalaran yang kuat:
Model @OpenAI masih menjadi pemimpin industri:
Kinerja yang stabil dan dapat diandalkan
Setelah melalui pengujian praktis yang luas
Memiliki mekanisme keamanan yang kuat
Ini adalah titik awal yang ideal untuk kebanyakan proyek.
Jika Anda adalah pengembang atau pembuat konten:
@AnthropicAI's Claude adalah alat utama yang saya gunakan setiap hari:
Kemampuan pemrograman yang luar biasa
Konten respons jelas dan terperinci
Sangat cocok untuk menangani pekerjaan yang berkaitan dengan kreativitas.
Llama 3.3 dari Meta mendapatkan perhatian baru-baru ini:
Kinerja stabil dan dapat diandalkan
model open source, fleksibel dan bebas
Anda dapat mencobanya dengan @OpenRouterAI atau @GroqInc
Misalnya, proyek kripto x AI seperti @virtuals_io sedang mengembangkan produk berbasis itu.
Jika Anda membutuhkan AI berbasis peran bermain:
MythoMax 13B dari @TheBlokeAI adalah pemain terdepan dalam bidang peran saat ini, telah bertahan di puncak peringkat terkait selama beberapa bulan berturut-turut.
Command R+ dari Cohere adalah model yang sangat diabaikan namun sangat baik:
Menunjukkan kinerja yang baik dalam misi peran
Mampu mengatasi tugas yang kompleks dengan mudah
Mendukung jendela konteks hingga 128000, memiliki "kekuatan ingatan" yang lebih panjang
Model Gemma dari Google adalah pilihan yang ringan namun kuat:
Berfokus pada tugas tertentu, menunjukkan kinerja yang sangat baik
Ramah anggaran
Cocok untuk proyek yang sensitif terhadap biaya
Pengalaman pribadi: Saya sering menggunakan model Gemma kecil sebagai 'hakim tanpa prasangka' dalam alur kerja AI, dan hasilnya sangat bagus dalam tugas verifikasi!
Gemma
@MistralAI 的模型值得一提：
Open source tapi berkualitas tinggi
Kinerja model Mixtral sangat kuat
Khususnya mahir dalam tugas pemikiran kompleks
It has received wide praise from the community and is definitely worth a try.
AI terdepan di tangan Anda.
Saran Profesional: Coba padukan campuran!
Setiap model memiliki keunggulan masing-masing
"Tim" AI dapat dibuat untuk tugas-tugas kompleks
Memungkinkan setiap model fokus pada bagian yang paling ahli dalamnya
Seperti membangun tim impian, setiap anggota memiliki peran dan kontribusi yang unik.
Bagaimana cara cepat untuk memulai:
Pengujian model dengan @OpenRouterAI atau @redpill_gpt, platform ini mendukung pembayaran cryptocurrency, yang sangat nyaman
adalah alat yang sangat baik untuk membandingkan kinerja model yang berbeda
Jika Anda ingin menghemat biaya dan menjalankan model secara lokal, Anda dapat mencoba menggunakan @ollama untuk melakukan eksperimen dengan GPU Anda sendiri.
Jika Anda mencari kecepatan, teknologi LPU dari @GroqInc menawarkan kecepatan inferensi yang sangat cepat:
Meskipun pemilihan model terbatas
Tetapi kinerjanya sangat cocok untuk implementasi di lingkungan produksi
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Ingin membuat AI Agent sendiri? Simpan panduan model bahasa besar ini dengan baik
Penulis: superoo7
Compile: Deep Tide TechFlow
Hampir setiap hari saya menerima pertanyaan serupa. Setelah membantu membangun lebih dari 20 agen kecerdasan buatan dan mengeluarkan biaya yang besar untuk menguji model, saya menyimpulkan beberapa pengalaman yang benar-benar efektif.
Berikut adalah panduan lengkap tentang bagaimana memilih LLM yang tepat.
Bidang Model Bahasa Besar (LLM) saat ini berkembang dengan cepat. Hampir setiap minggu ada model baru yang dirilis, dan setiap model mengklaim dirinya sebagai yang "terbaik".
Tetapi kenyataannya adalah: tidak ada satu model pun yang dapat memenuhi semua kebutuhan.
Setiap model memiliki situasi penggunaan khusus.
Saya telah menguji puluhan model dan berharap pengalaman saya dapat membantu Anda menghindari pemborosan waktu dan uang yang tidak perlu.
Perlu dijelaskan bahwa artikel ini bukan berdasarkan uji coba laboratorium atau promosi pemasaran.
Saya akan berbagi pengalaman praktis dalam membangun agen kecerdasan buatan AI dan produk GenAI selama dua tahun terakhir.
Pertama, kita perlu memahami apa itu LLM:
Model bahasa besar (LLM) bekerja seperti mengajarkan komputer 'berbicara seperti manusia'. Ini memprediksi kata-kata yang paling mungkin muncul berdasarkan konten yang Anda masukkan.
Titik awal dari teknologi ini adalah makalah klasik ini: Attention Is All You Need
Dasar-dasar - LLM kode sumber tertutup dan kode sumber terbuka:
Kode sumber tertutup: misalnya GPT-4 dan Claude, biasanya dibayar berdasarkan penggunaan dan dijalankan oleh penyedia yang menyelenggarakan.
Kode sumber terbuka: contohnya Llama dan Mixtral dari Meta, pengguna perlu mendeploy dan menjalankannya sendiri.
Ketika baru mulai, mungkin Anda akan bingung dengan istilah-istilah ini, tetapi memahami perbedaannya sangat penting.
Ukuran model tidak selalu berarti performa yang lebih baik:
Misalnya, 7B mewakili model dengan 70 miliar parameter.
Namun model yang lebih besar tidak selalu memberikan performa yang lebih baik. Kunci nya adalah memilih model yang sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda.
Jika Anda perlu membangun bot X/Twitter atau AI sosial:
@xai Grok adalah pilihan yang sangat bagus:
Menghadirkan batas bebas murah hati
Kemampuan untuk memahami konteks sosial sangat baik
Meskipun kode sumber tertutup, sangat layak untuk dicoba
Sangat direkomendasikan bagi pengembang pemula untuk menggunakan model ini! (Berita kecil:
Model default Eliza dari @ai16zdao sedang menggunakan XAI Grok）
Jika Anda perlu mengelola konten multibahasa:
Model QwQ untuk @Alibaba_Qwen berkinerja sangat baik dalam pengujian kami, terutama dalam pemrosesan bahasa Asia.
Perlu diperhatikan bahwa data pelatihan model ini sebagian besar berasal dari Tiongkok daratan, sehingga beberapa konten mungkin mengalami kekurangan informasi.
Jika Anda membutuhkan model yang serbaguna atau memiliki kemampuan penalaran yang kuat:
Model @OpenAI masih menjadi pemimpin industri:
Kinerja yang stabil dan dapat diandalkan
Setelah melalui pengujian praktis yang luas
Memiliki mekanisme keamanan yang kuat
Ini adalah titik awal yang ideal untuk kebanyakan proyek.
Jika Anda adalah pengembang atau pembuat konten:
@AnthropicAI's Claude adalah alat utama yang saya gunakan setiap hari:
Kemampuan pemrograman yang luar biasa
Konten respons jelas dan terperinci
Sangat cocok untuk menangani pekerjaan yang berkaitan dengan kreativitas.
Llama 3.3 dari Meta mendapatkan perhatian baru-baru ini:
Kinerja stabil dan dapat diandalkan
model open source, fleksibel dan bebas
Anda dapat mencobanya dengan @OpenRouterAI atau @GroqInc
Misalnya, proyek kripto x AI seperti @virtuals_io sedang mengembangkan produk berbasis itu.
Jika Anda membutuhkan AI berbasis peran bermain:
MythoMax 13B dari @TheBlokeAI adalah pemain terdepan dalam bidang peran saat ini, telah bertahan di puncak peringkat terkait selama beberapa bulan berturut-turut.
Command R+ dari Cohere adalah model yang sangat diabaikan namun sangat baik:
Menunjukkan kinerja yang baik dalam misi peran
Mampu mengatasi tugas yang kompleks dengan mudah
Mendukung jendela konteks hingga 128000, memiliki "kekuatan ingatan" yang lebih panjang
Model Gemma dari Google adalah pilihan yang ringan namun kuat:
Berfokus pada tugas tertentu, menunjukkan kinerja yang sangat baik
Ramah anggaran
Cocok untuk proyek yang sensitif terhadap biaya
Pengalaman pribadi: Saya sering menggunakan model Gemma kecil sebagai 'hakim tanpa prasangka' dalam alur kerja AI, dan hasilnya sangat bagus dalam tugas verifikasi!
Gemma
@MistralAI 的模型值得一提：
Open source tapi berkualitas tinggi
Kinerja model Mixtral sangat kuat
Khususnya mahir dalam tugas pemikiran kompleks
It has received wide praise from the community and is definitely worth a try.
AI terdepan di tangan Anda.
Saran Profesional: Coba padukan campuran!
Setiap model memiliki keunggulan masing-masing
"Tim" AI dapat dibuat untuk tugas-tugas kompleks
Memungkinkan setiap model fokus pada bagian yang paling ahli dalamnya
Seperti membangun tim impian, setiap anggota memiliki peran dan kontribusi yang unik.
Bagaimana cara cepat untuk memulai:
Pengujian model dengan @OpenRouterAI atau @redpill_gpt, platform ini mendukung pembayaran cryptocurrency, yang sangat nyaman
adalah alat yang sangat baik untuk membandingkan kinerja model yang berbeda
Jika Anda ingin menghemat biaya dan menjalankan model secara lokal, Anda dapat mencoba menggunakan @ollama untuk melakukan eksperimen dengan GPU Anda sendiri.
Jika Anda mencari kecepatan, teknologi LPU dari @GroqInc menawarkan kecepatan inferensi yang sangat cepat:
Meskipun pemilihan model terbatas
Tetapi kinerjanya sangat cocok untuk implementasi di lingkungan produksi