What-LLM-to-Use 学习资料汇总 - 帮助开发者选择合适的大语言模型
RayWhat-LLM-to-Use项目简介
What-LLM-to-Use是一个由Continue社区发起的开源项目,旨在帮助开发者选择合适的大语言模型(LLM)。随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展,市面上出现了众多LLM模型,开发者在选择时往往感到困惑。该项目通过汇总和对比各类LLM模型的特点,为开发者提供选择建议。
开源vs商业LLM模型对比
项目将LLM模型分为开源和商业两大类:
开源LLM模型
- Code Llama - Meta开发的代码生成模型,基于Llama 2
- WizardCoder - 基于Code Llama微调的指令模型
- Phind-CodeLlama - 在Code Llama基础上进一步微调
- Mistral - Mistral AI开发的7B参数模型
- StarCoder - BigCode开发的15B参数模型
- DeepSeek Coder - DeepSeek AI开发的多规模模型
- Llama 2 - Meta开发的通用大语言模型
商业LLM模型
- GPT-4 - OpenAI开发的最强大LLM
- GPT-4 Turbo - GPT-4的改进版,更快更便宜
- GPT-3.5 Turbo - OpenAI广泛使用的通用LLM
- Claude 2 - Anthropic开发的强大对话模型
- PaLM 2 - Google开发的大规模语言模型
如何选择合适的LLM
项目给出了以下选择建议:
- 如果需要保护代码隐私、控制成本、优化性能,可以选择开源模型
- 如果需要最佳效果、简单部署、不在意成本,可以选择商业模型
- 对于开源模型,可以根据本地资源选择在本地或云端部署
- 对于商业模型,可以对比多个API进行测试
总结
What-LLM-to-Use项目为开发者提供了非常有价值的LLM选择指南。开发者可以根据自身需求,在开源和商业模型中选择最适合的LLM。随着技术的发展,项目也在持续更新,欢迎开发者贡献新的模型信息。
欲了解更多详情,可访问项目GitHub仓库。
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