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

Ray

What-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

  1. Code Llama - Meta开发的代码生成模型,基于Llama 2
  2. WizardCoder - 基于Code Llama微调的指令模型
  3. Phind-CodeLlama - 在Code Llama基础上进一步微调
  4. Mistral - Mistral AI开发的7B参数模型
  5. StarCoder - BigCode开发的15B参数模型
  6. DeepSeek Coder - DeepSeek AI开发的多规模模型
  7. Llama 2 - Meta开发的通用大语言模型

开源LLM模型对比

商业LLM模型

  1. GPT-4 - OpenAI开发的最强大LLM
  2. GPT-4 Turbo - GPT-4的改进版,更快更便宜
  3. GPT-3.5 Turbo - OpenAI广泛使用的通用LLM
  4. Claude 2 - Anthropic开发的强大对话模型
  5. 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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