12 kostenlose und bezahlte LLMs für Ihre täglichen Aufgaben

Einführung

In der heutigen digitalen Landschaft verändern große Sprachmodelle (LLMs), wie wir mit Informationen und Diensten interagieren. Diese ausgefeilten KI-Systeme, die entwickelt wurden, um Text aus massiven Datensätzen zu verstehen und zu generieren, nutzen Deep Learning (insbesondere Transformer-Netzwerke) für Aufgaben wie Übersetzung, Erstellung von Inhalten und Zusammenfassung. In diesem Artikel werden sowohl kostenlose als auch kommerzielle LLMs geeignet, die für den täglichen Gebrauch geeignet sind und Open-Source- und proprietäre Optionen umfassen. Ein zukünftiger Beitrag wird sich mit LLM Application Programming Interfaces (APIs) und ihrer Rolle bei der Vereinfachung der LLM -Integration in verschiedenen Anwendungen befassen.

Überblick

Dieser Artikel zielt darauf ab:

• Führen Sie LLMs ein und heben Sie führende Modelle hervor.
• Untersuchen Sie die Bedeutung, Kosten und Anwendungen verschiedener LLMs.
• Vergleichen Sie die Merkmale und die Leistung beliebter LLMs unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Preisgestaltung und idealen Anwendungsfällen.

Inhaltsverzeichnis

• Was sind große Sprachmodelle (LLMs)?
• Navigieren von Chat -Schnittstellen
• Kostengünstige bezahlte LLMs für Unternehmen
  • Gpt-4o
  • GPT-4o Mini
  • Claude 3.5 Sonett
  • Gemini 1.5 Blitz
  • Gemini 1.5 Pro
  • Mistral Large 2
• Erkundung von Open-Source-LLMs
  • LAMA-3.1-405B-ISTRUCT
  • QWEN2.5-CODER-7B
  • Deepseek-V2.5
  • Lama 3.2 11b
  • Mistral 7b
  • PHI 3.5
• Häufig gestellte Fragen

Was sind große Sprachmodelle (LLMs)?

LLMs sind fortschrittliche KI -Systeme, die unter Verwendung von Milliarden von Parametern auf enormen Datensätzen geschult sind. Ihre Stiftung ist die Transformatorarchitektur, die es ihnen ermöglicht, sich bei verschiedenen Sprachaufgaben zu übertreffen, einschließlich Übersetzung, Textgenerierung und Zusammenfassung. Der "große" Deskriptor spiegelt ihre komplizierten neuronalen Netzwerke und umfangreichen Schulungsdaten wider. Diese Modelle können eine Reihe von Ausgängen erzeugen, von Text bis hin zu Bildern und sogar Videos. Benutzer können über intuitive Chat -Schnittstellen (wie ChatGPT) oder über APIs auf LLM -Funktionen zugreifen.

Navigieren von Chat -Schnittstellen

Während LLM-Chat-Schnittstellen für alltägliche Aufgaben gut geeignet sind, befähigen LLM-APIs Entwickler, diese leistungsstarken KI-Tools nahtlos in Anwendungen und Dienste zu integrieren. Dieser zweigleisige Ansatz zur Zugänglichkeit hat die weit verbreitete Einführung der LLM-Technologie in zahlreichen Sektoren und Anwendungen angeheizt.

CHAT-Schnittstellen bieten eine Echtzeitkommunikation zwischen Benutzern und Systemen, die häufig von der Konversations-KI oder LLMs betrieben werden. Sie erleichtern die benutzerfreundliche Interaktion durch typisierte oder gesprochene Abfragen und liefern sofortige Antworten. Diese Schnittstellen reichen von einfachen textbasierten Anwendungen (z. B. Live-Chat-Unterstützung) bis hin zu hoch entwickelten Konversationsschnittstellen, die in virtuellen Assistenten zu finden sind, um komplexe Interaktionen mit mehreren Turns zu bearbeiten und Multimedia-Elemente zu integrieren.

Dieser erste Abschnitt konzentriert sich auf LLMs, die über Chat-Schnittstellen zugänglich sind, beginnend mit proprietären Modellen und dann Open-Source-Alternativen.

Kostengünstige bezahlte LLMs für Unternehmen

LLMs sind zunehmend zugänglich, und viele Anbieter bieten eine kostenlose Verwendung bis zu bestimmten Grenzen an. Über diese Grenzen hinaus gelten die Gebühren in der Regel basierend auf Eingangs-/Ausgangs -Token oder Verwendungsmetriken. In der folgenden Tabelle werden beliebte LLMs, deren Entwickler und damit verbundene monatliche Kosten aufgeführt.

Llm	Entwickler	Monatliche Kosten
Gpt-4o	Offene AI	$ 20
GPT-4O-Mini	Offene AI	Frei
Claude 3.5 Sonett	Anthropisch	$ 20
Gemini 1.5 Blitz	Google	Frei
Gemini 1.5 Pro	Google	$ 20
Mistral Large 2	Mistral Ai	Frei

Preise aktuell ab dem 10. Oktober 2024

Untersuchen wir die wichtigsten Funktionen und besten Anwendungsfälle für jedes LLM.

Gpt-4o

GPT-4O, OpenAs mehrsprachiger, multimodaler generativer vorgebildeter Transformator (gestartet Mai 2024), bietet erweiterte Funktionen für Text-, Image- und Audioverarbeitung. Während ChatGPT Plus -Abonnenten frei mit Nutzungsgrenzen frei verfügbar sind, haben sie deutlich höhere Grenzen.

Schlüsselmerkmale

1. Multimodale Verarbeitung: Handle und generiert Text, Video, Audio und Bilder.
2. Voice-to-Voice-Verarbeitung: Unterstützt die Interaktion mit der Direkt-Voice-to-Voice-Interaktion (erweiterter Sprachmodus in begrenztem Alpha).

Am besten geeignet für

Basierend auf Chatbot Arena Bestenlisten zeichnet sich GPT-4O bei Codierungsaufgaben aus.

GPT-4o Mini

GPT-4O Mini, eine kostenlose, optimierte Version von GPT-4O, bietet allen Benutzern eine erschwingliche LLM-Option, die es ideal für hochvolumige, budgetbewusste Projekte macht. Während es starke Text- und Sichtfunktionen beibehält, glänzt es auch in langwierigen und funktionierenden Aufgaben und übertrifft GPT-3,5-Turbo und andere kleinere Modelle in Argumentation, Mathematik und Kodierung von Benchmarks.

Schlüsselmerkmale

1. Langkontextverarbeitung: Ein 128K-Token-Kontextfenster bietet umfassende Gesprächshistorien, große Codedateien und andere langwierige Text.
2. Anweisungshierarchie für erweiterte Sicherheit: Verbessert die Sicherheit durch Widerstand von Einspritzung und Jailbreaks, wodurch die Zuverlässigkeit für das Kundenverlustmanagement erhöht wird.

Am besten geeignet für

GPT-4O Mini zeichnet sich im mathematischen Denken aus und erzielte auf dem MGSM-Benchmark bemerkenswerte 87%.

(Die verbleibenden LLM -Beschreibungen folgen einer ähnlichen Struktur, die die Sprache anpasst und wichtige Unterschiede hervorhebt, um die Originalität aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Kerninformationen aufrechtzuerhalten.)

... [Fahren Sie mit Beschreibungen von Claude 3.5 Sonett, Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro, Mistral Large 2 und anschließend die Open-Source-LLMs wie oben nach.] ...

Abschluss

LLMs sind in der modernen KI unverzichtbar, wobei eine Vielzahl von Optionen von verschiedenen Anbietern auf verschiedene Anwendungen gerichtet ist. Sowohl proprietäre als auch Open-Source-LLMs befähigen die Benutzer, Workflows und skalierende Lösungen effektiv zu optimieren, und bieten jeweils einzigartige Stärken wie multimodale Verarbeitung und Textgenerierung, um die unterschiedlichen Leistungs- und Budgetanforderungen zu erfüllen.

Dieser Leitfaden bietet eine Auswahl an populären LLMs, ihren Entwicklern und zugehörigen Kosten, um Nutzern bei der Entscheidung für ihre Projekte zu helfen. Zukünftige Artikel werden APIs und ihre Rolle bei der Vereinfachung der LLM -Integration untersuchen.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was sind LLMs? A. LLMs sind KI-Systeme, die auf massiven Datensätzen trainiert sind, um menschlichähnlichen Text zu verstehen und zu generieren, wobei Deep Learning für Aufgaben wie Übersetzung und Textgenerierung verwendet wird.

Q2. Wie unterscheiden sich Free/Open-Source-LLMs von bezahlten LLMs? A. Kostenlose LLMs bieten eingeschränkte Verwendung, während bezahlte Versionen höhere Grenzen und verbesserte Funktionen bieten. Die Gebühren gelten in der Regel über die kostenlosen Nutzungsschwellen, die auf Token -Nutzung basieren.

Q3. Wie wähle ich die richtige LLM aus? A. Betrachten Sie die Komplexität der Aufgaben, die Spezialisierungsbedürfnisse, die Kosten und die gewünschten Funktionen. Richten Sie die Funktionen des LLM auf die spezifischen Anforderungen Ihres Projekts aus.

Q4. LLM-Anwendungen in realer Welt? A. LLMs unterstützen Kundenunterstützung, Inhaltserstellung, Codierung und Workflow -Optimierung in verschiedenen Branchen (Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel usw.).

Q5. Überlegungen bei der Integration eines LLM? A. Berücksichtigen Sie Skalierbarkeit, Reaktionszeit, Sicherheit und spezifische Aufgabenfunktionen, um sicherzustellen, dass die Stärken des LLM den Anforderungen Ihres Projekts entsprechen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von12 kostenlose und bezahlte LLMs für Ihre täglichen Aufgaben. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!