- malalaking modelo ng wika ( LLMs ) ay mga AI system na sinanay sa napakalaking mga dataset ng teksto upang maunawaan at makabuo ng wikang tulad ng tao, na nagbibigay-daan sa mga gawain tulad ng pagbubuod, pangangatwiran, at pakikipag-ugnayan sa pakikipag-usap.
- Nangunguna LLM provider—kabilang ang OpenAI , Anthropic , Google DeepMind, Meta, DeepSeek, xAI, at Mistral—bawat isa ay dalubhasa sa iba't ibang lakas gaya ng multimodality, pangangatuwiran, pagiging bukas, o pagiging handa sa negosyo.
- Ang pinakamahusay LLMs para sa pag-uusap (tulad ng GPT -4o at Claude Sonnet 4) mahusay sa paghawak ng nuanced na dialogue, pagpapanatili ng konteksto, at pagbabago ng tono, habang ang mga modelong nakatuon sa pangangatwiran tulad ng DeepSeek R1 at Gemini 2.5 Pro ay humaharap sa mga kumplikadong multi-step na gawain.
Mayroong bagong modelo ng AI sa aking X feed araw-araw. Kumurap at napalampas mo ang susunod na “bukas na timbang, GPT -4o – antas” pagbaba.
Naalala ko noong lumabas ang LLaMA at parang big deal. Sumunod naman si Vicuna. Tapos blur ang lahat. Hugging Face naging homepage ng AI sa magdamag.
Kung nagtatayo ka gamit ang bagay na ito, mahirap na huwag magtaka — dapat ba akong makipagsabayan sa lahat ng ito? O pumili lamang ng isa na gumagana at ipagdasal na hindi ito masira?
Nasubukan ko na ang karamihan sa kanila sa loob ng totoong mga produkto. Ang ilan ay mahusay para sa chat. Nawawala ang ilan sa sandaling gamitin mo ang mga ito sa mga llm agent o toolchain.
Ano ang malalaking modelo ng wika?
malalaking modelo ng wika ( LLMs ) ay mga AI system na sinanay upang maunawaan at bumuo ng wika ng tao sa malawak na hanay ng mga gawain.
Ang mga modelong ito ay sinanay sa napakaraming teksto — lahat mula sa mga aklat at website hanggang sa code at mga pag-uusap — upang matutunan nila kung paano gumagana ang wika sa pagsasanay.
Nakita mo sila sa trabaho kapag naiintindihan ng AI chatbot ang hinihiling mo, kahit na pagkatapos ng follow-up, dahil nakukuha nito ang konteksto.
LLMs ay bihasa sa mga gawain tulad ng pagbubuod ng mga dokumento, pagsagot sa mga tanong, pagsulat ng code, pagsasalin sa pagitan ng mga wika, at pakikisali sa magkakaugnay na pag-uusap.
Ang pagtaas ng pananaliksik sa mga konsepto tulad ng chain of thought prompting ay naging posible din na lumiko LLMs sa mga ahente ng AI .
Top 7 LLM Mga tagapagbigay
Bago natin hati-hatiin ang pinakamahusay na mga modelo, sulit na malaman kung sino ang gumagawa ng mga ito.
Ang bawat provider ay may iba't ibang pananaw sa disenyo ng modelo — ang ilan ay nakatuon sa raw scale, ang ilan sa kaligtasan o multimodality, at ang iba ay nagtutulak para sa bukas na pag-access.
Ang pag-unawa kung saan nagmumula ang isang modelo ay nagbibigay sa iyo ng mas malinaw na larawan kung paano ito kumikilos at para kanino ito ginawa.
OpenAI
OpenAI ay ang kumpanya sa likod ng ChatGPT at ang GPT serye. Karamihan sa pagbuo ng mga koponan na may LLMs ngayon ay maaaring direktang gamitin ang kanilang mga modelo o makipagkumpitensya sa kanila.
OpenAI gumagana bilang isang research lab at komersyal na platform, na nag-aalok ng mga modelo nito sa pamamagitan ng API at mga pagsasama-sama ng produkto.
OpenAI nakatutok sa pagbuo ng mga pangkalahatang layunin GPT chatbo t na mga modelo na may malawak na kakayahan, tulad ng GPT -4o. Patuloy nitong hinuhubog ang karamihan sa kasalukuyang tanawin sa parehong komersyal at nakaharap sa developer ng AI.
Anthropic
Anthropic ay isang kumpanya ng AI na nakabase sa San Francisco, na itinatag noong 2021 ng isang grupo ng dating OpenAI mga mananaliksik, kabilang ang magkapatid na Dario at Daniela Amodei.
Nakatuon ang team sa pagbuo ng mga modelo ng wika na ligtas, mapapamahalaan, maiintindihan, at maaasahan sa mas mahabang pag-uusap.
Ang kanilang pamilya Claude ay kilala para sa malakas na pagsunod sa pagtuturo at pagpapanatili ng konteksto, mga halaga na malinaw na nagpapakita sa kung paano pinangangasiwaan ng mga modelo ang mga nuanced na prompt at multi-turn na pag-uusap.
Google DeepMind
Ang DeepMind ay ang AI research division ng Google, na orihinal na kilala para sa mga tagumpay sa mga laro at reinforcement learning.
Ito na ngayon ang team sa likod ng Gemini model family, na nagpapagana sa marami sa mga produkto ng AI ng Google.
Ang mga modelo ng Gemini ay binuo para sa multimodal na pangangatwiran at mga gawaing pang-context, at isinama na sa kanilang ecosystem tulad ng Search, YouTube, Drive, at Android.
Meta
Ang Meta ay ang kumpanya sa likod ng mga modelo ng LLaMA — ilan sa pinakamalakas na open-weight LLMs magagamit ngayon.
Habang ang pag-access ay may gate sa ilalim ng lisensya, ang mga modelo ay ganap na nada-download at karaniwang ginagamit para sa mga pribadong deployment at pag-eeksperimento.
Nakatuon ang Meta sa pagpapalabas ng mga modelong may kakayahan na maaaring i-fine-tune, i-host, o i-build ng mas malawak na komunidad sa mga system nang hindi umaasa sa mga panlabas na API.
DeepSeek
Ang DeepSeek ay isang kumpanyang AI na nakabase sa China na mabilis na nakakuha ng atensyon para sa pagpapalabas ng mga mapagkumpitensyang open-weight na modelo na may pagtuon sa pangangatwiran at pagkuha.
Ang kanilang mga modelo ay sikat sa mga developer na naghahanap ng transparency at kontrol sa kung paano binuo at na-deploy ang kanilang mga system.
xAI
Ang xAI ay isang kumpanya ng AI na nakaposisyon bilang isang independiyenteng pangkat ng R&D na nagtatrabaho nang malapit sa X (dating Twitter).
Ang mga modelo ng Grok nito ay isinama sa mga produkto ng X at naglalayong pagsamahin ang mga kakayahan sa pakikipag-usap sa real-time na pag-access ng data.
Mistral
Ang Mistral ay isang AI startup na nakabase sa Paris na kilala sa pagpapalabas ng mga high-performing, open-weight na mga modelo.
Nakatuon ang kanilang trabaho sa kahusayan at pagiging naa-access, na may mga modelong kadalasang ginagamit sa mga lokal o mababang latency na deployment.
Ang 10 Pinakamahusay na Malaking Modelo ng Wika
Karamihan sa atin ay hindi pumipili ng mga modelo mula sa isang leaderboard – pinipili namin kung ano ang tama.
At ang "pinakamahusay" ay hindi nangangahulugang ang pinakamalaking modelo o ang pinakamataas na marka sa ilang eval. Nangangahulugan ito: Gagamitin ko ba ito upang paganahin ang isang ahente, pamahalaan ang aking mga coding pipeline, tumugon sa isang customer, o tumawag sa isang mataas na stakes na gawain?
Pumili ako ng mga modelo na:
- aktibong pinananatili at magagamit na ngayon
- sinusubok sa totoong mga aplikasyon
- tunay na mahusay sa isang bagay: pag-uusap, pangangatwiran, bilis, pagiging bukas, o lalim ng multimodal
Sigurado, patuloy na darating ang mga bagong modelo. Ngunit ang mga ito ay nagpapatunay na sa kanilang sarili sa ligaw — at kung nagtatayo ka ngayon, sila ang mga dapat malaman.
Pinakamahusay na Pakikipag-usap LLMs
Ang pinakamahuhusay na mga modelo ng pakikipag-usap ay nagtataglay ng konteksto sa mga pagliko, umaayon sa iyong tono, at manatiling magkakaugnay kahit na ang pag-uusap ay lumipat o bumalik.
Para magawa ang listahang ito, kailangang makaramdam ng engaged ang isang modelo. Dapat nitong pangasiwaan ang magulong pagbigkas, maganda ang pagbawi mula sa mga pagkaantala, at tumugon sa paraang parang may nakikinig.
1. GPT4o
Mga Tag: AI sa pakikipag-usap, Real-Time na Boses, Multimodal Input, Closed-Source
GPT -4o ay OpenAI Ang pinakabagong modelo ng punong barko, na inilabas noong Mayo 2024 — at ito ay isang malaking hakbang sa kung paano LLMs pangasiwaan ang real-time, multimodal na pakikipag-ugnayan.
Maaari itong kumuha ng text, mga file, larawan, at audio bilang input, at tumugon sa alinman sa mga format na iyon.
Gumagamit ako ng malawak na pag-unawa sa wika ng GPT -4o kamakailan upang magsanay ng Pranses, at mahirap itong talunin.
Ang mga tugon ng boses ay malapit-agad na dumating (sa paligid ng 320ms) at kahit na sinasalamin ang tono at mood sa paraang nakakagulat na tao.
Bagama't isa ito sa pinaka-pinagtibay na chatbot sa buong internet, ito rin ang pinakapaboran ng mga negosyo dahil sa mga karagdagang feature at tool na kasama ng OpenAI eco-system.
2. Claude 4 Soneto
Mga Tag: AI sa Pakikipag-usap, Memorya ng Mahabang Konteksto, Handa sa Enterprise, Sarado na Pinagmulan
Si Claude Sonnet 4 ay Anthropic ang pinakabagong pang-usap na modelo ng AI , na inilabas noong Mayo 2025.
Dinisenyo ito para sa mga natural na pag-uusap na maalalahanin nang hindi isinakripisyo ang bilis, at mahusay ito lalo na sa mga setting ng chat ng enterprise.
Mahusay itong pinanghahawakan ang konteksto sa mahabang pagpapalitan, maasahan itong sumusunod sa mga tagubilin, at mabilis na umaangkop sa mga pagbabago sa paksa o layunin ng user.
Kung ikukumpara sa mga nakaraang bersyon tulad ng Claude 3.7, ang Sonnet 4 ay gumagawa ng mas nakatutok na mga sagot at may mas mahigpit na kontrol sa verbosity, nang hindi nawawala ang pagkakaugnay-ugnay.
3. Grok 3 (xAI)
Mga Tag: Pakikipag-usap AI, Real-Time na Kamalayan, Katatawanan, Closed-Source
Ang Grok 3 ay parang isang dude na napakatagal nang online. Naka-wire sa X, hindi talaga ito kailangang i-strapped sa isang internet API para makasabay sa balita.
LLM Ang katatawanan ay karaniwang trahedya, ngunit alam ni Grok na ito ay nagsasabi ng mga biro. Minsan lumapag. Minsan ito ay umiikot . Alinmang paraan, patuloy itong nagsasalita.
Ito ay pinakamahusay na gumagana sa maingay, reaktibo na mga puwang. Ang mga lugar tulad ng mga panggrupong chat na natutunaw sa panahon ng paglulunsad ng produkto o mga bot ng media na sumasabay sa mga real-time na headline.
Minsan ay makikita mo si Grok — o ang magulong kambal nitong si “ Gork ” — na nakatago sa mga X thread, na tumutulong sa isang tao na kumpirmahin kung bilog ang Earth. Kaya siguro bantayan mo.
Pinakamahusay na Pangangatwiran LLMs
Ang ilang mga modelo ay ginawa para sa bilis. Ang mga ito ay binuo upang mag-isip. Sinusunod nila ang mga kumplikadong tagubilin at nananatiling nakatutok sa mahaba at magkakapatong na mga gawain.
Ibig sabihin, sa halip na makabuo lamang ng mga sagot, sinusubaybayan nila kung ano ang nagawa, nagsasaayos batay sa mga resulta, at pinaplano ang susunod na hakbang nang may layunin.
Karamihan sa kanila ay gumagamit ng mga balangkas ng pangangatwiran tulad ng ReAct at CoT, na ginagawang perpekto ang mga ito para sa pagbuo ng mga ahente ng AI at mga problema na nangangailangan ng istraktura nang mas mabilis.
4. OpenAI o3
Mga Tag: Pangangatwiran LLM , Chain-of-Thought, Ahente-Ready, Closed-Source
OpenAI Ang 's o3 ay isang modelong nakatuon sa pangangatwiran na idinisenyo upang pangasiwaan ang mga kumplikadong gawain na nangangailangan ng nakabalangkas na pag-iisip.
Mahusay ito sa mga larangan tulad ng matematika, coding, at siyentipikong paglutas ng problema, paggamit ng mga diskarte sa chain-of-thought na ipinasa mula sa OpenAI o1 upang hatiin ang mga problema sa mga mapapamahalaang hakbang.
OpenAI gumagamit ng deliberative alignment para sa mas mahusay na pagpaplano ng mga aksyon nito. Sinusuri ng modelo ang sarili nitong mga desisyon laban sa gabay sa kaligtasan bago sumulong.
Sa aming nakita, OpenAI ay malamang na pagsamahin ang pinakamahusay sa pareho sa pamamagitan ng pagsasama ng utak ni o3 sa flexibility ng 4o sa GPT -5 .
5. Claude 4 Opus
Mga Tag: Pangangatwiran LLM , Long-Context Memory, Enterprise-Ready, Closed-Source
Claude 4 Opus ay Anthropic Ang modelo ng punong barko - kahit na ito ay kapansin-pansing mas mabagal at mas mahal kaysa sa Sonnet.
Ang pagiging pinakamalaking modelo Anthropic ay nagsanay hanggang ngayon, ang modelo ay maaaring manatiling nakatutok sa mahabang input at humawak sa lohika sa likod ng bawat hakbang.
Ito ay mahusay na gumagana sa siksik na materyal. Maaari mo itong bigyan ng isang buong ulat o prosesong doc, at tatatalakayin nito ang mga detalye na may konteksto at mga sanggunian.
Malaking bagay iyon para sa mga enterprise team na bumubuo ng mga AI system na maaaring mangatuwiran sa malalaking workspace.
6. Gemini 2.5 Pro
Mga Tag: Pangangatwiran LLM , Mga Gawaing Mahabang Konteksto, Mga Kakayahang Pagpaplano, Sarado na Pinagmulan
Ang Gemini 2.5 Pro ay ang pinaka may kakayahang modelo ng DeepMind — kung ginagamit mo ito sa tamang lugar.
Sa loob ng AI Studio na may naka-enable na Deep Research, tumutugon ito nang may buong mga chain ng pangangatwiran at binabalangkas ang mga desisyon nang may malinaw na lohika.
Ang pangangatwiran ay nagbibigay dito ng kalamangan sa mga multi-step na daloy ng trabaho at mga sistema ng ahente.
Ang Gemini 2.5 Pro ay nagpapakita ng pinakamahusay kapag mayroon itong puwang upang mag-isip at mga tool upang makuha. Ginagawa nitong isang malakas na pagpipilian para sa mga koponan na bumubuo ng mga grounded, logic-aware na mga application na nangangailangan ng istraktura upang sukatin.
7. DeepSeek R1
Mga Tag: Pangangatwiran LLM , Long-Context, Research-Oriented, Open-Source
Bumagsak ang DeepSeek R1 sa mga open weight at nalampasan ang pagganap ni Claude at o1 sa mga pangunahing benchmark ng pangangatwiran, na nagdulot ng isang tunay na sandali ng pagkasindak sa mga koponan na nakikipagkarera patungo sa mga closed release.
Ang gilid nito ay nagmula sa arkitektura. Ang R1 ay umaasa sa istraktura sa pamamagitan ng pagtutok sa malinis na paghawak ng token at isang malinaw na kahulugan kung paano dapat lumaki ang atensyon kapag humahaba ang pag-uusap.
Kung nagtatayo ka ng mga ahente na nangangailangan ng lohika sa pagpunta at mga hakbang upang hawakan, binibigyan ka ng R1 ng kakayahang magpatakbo ng pagganap sa antas ng pundasyon nang napakadali sa sarili mong mga tuntunin at hardware bilang ang tanging open-source na modelo sa mga modelo ng pangangatwiran.
Pinakamahusay na Magaan LLMs
Kung mas maliit ang modelo, mas nararamdaman mo ang mga tradeoffs — ngunit kapag ginawa nang tama, hindi sila maliit.
Karamihan sa maliliit na modelo ay distilled mula sa mas malalaking bersyon, sinanay upang panatilihing sapat lamang ang kakayahan ng orihinal habang binabawasan ang laki.
Patakbuhin mo ang mga ito sa mga edge na device, mga low-spec na setup - maging ang iyong laptop kung kinakailangan.
Hindi mo naman hinahabol ang malalim na pangangatwiran o mahabang chat dito. Humanap ka ng katumpakan at mabilis na output nang hindi umiikot sa isang buong ulap stack .
8. Gemma 3 (4B)
Mga Tag: Magaan LLM , Paggamit sa Device, Open-Source
Ang Gemma 3 (4B) ay nagmula sa mas malaking linya ng Gemma ng Google, na pinutol sa apat na bilyong parameter kaya tumatakbo ito sa katamtamang hardware na walang cloud hookup.
Pinapanatili nito ang pagsunod sa pagtuturo ng disiplina ng parent model nito ngunit sumasagot sa bilis na kailangan mo para sa mga mobile agent o offline na mga widget ng chat.
I-drop ito sa isang lokal na daloy ng trabaho at mabilis itong magsisimula at mananatiling matatag sa ilalim ng mahigpit na mga limitasyon ng memorya.
9. Mistral Small 3.1
Mga Tag: Magaan LLM , Paggamit sa Device, Open-Source
Bumubuo ang Mistral Small 3.1 sa naunang serye ng Mistral Small ngunit pinapanatili nitong sapat na magaan ang footprint nito upang tumakbo sa iisang consumer GPU habang nag-aalok pa rin ng 128 k-token window .
Nag-stream ito ng humigit-kumulang 150 token bawat segundo at pinangangasiwaan ang parehong text at pangunahing mga prompt ng imahe, na ginagawa itong isang solidong pagpili para sa mga layer ng edge na chat o mga naka-embed na ahente.
10. Qwen 3 (4B)
Mga Tag: Magaan LLM , Multilingual, Open-Source
Pinaliit ng Qwen 3 4B ang mas malaking arkitektura ng Qwen-3 ng Alibaba sa isang modelong apat na bilyong parameter na nakakaunawa pa rin ng higit sa 100 mga wika at malinis na nakasaksak sa mga tool-calling frameworks.
Ito ay bukas na timbang sa ilalim ng isang Apache-style na lisensya, tumatakbo sa isang maliit na GPU, at nakakuha ng atensyon para sa mga gawain ng ahente kung saan ang mga developer ay nangangailangan ng mabilis na pangangatwiran.
Paano Gumawa ng Ahente Gamit ang Iyong Paborito LLM
Pumili ng isang modelo? Mahusay. Ngayon ay oras na upang gawin ito.
Ang pinakamahusay na paraan upang malaman kung ang isang LLM aktuwal na akma sa iyong use case ay ang pagbuo kasama nito — tingnan kung paano nito pinangangasiwaan ang mga tunay na input at daloy ng deployment.
Para sa mabilis na build na ito, gagamitin namin Botpress — isang visual builder para sa AI chatbots at mga ahente.
Hakbang 1: Tukuyin ang saklaw at tungkulin ng iyong ahente
Bago buksan ang platform, kailangan mong maging malinaw kung ano ang papel na dapat gampanan ng bot.
Ang isang mahusay na kasanayan ay magsimula sa ilang mga gawain, tingnan ang kanilang kakayahang mabuhay at pag-aampon, at pagkatapos ay bumuo sa itaas nito.
Ang pagsisimula ng maliit sa isang FAQ chatbot ay makakatulong sa iyong maunawaan kung paano ginagamit ang iyong data at ang mga structured na parameter ay nagpapalipat-lipat LLMs o mga kasangkapan.
Hakbang 2: Gumawa ng base agent
.webp)
Sa Botpress Studio, magbukas ng bagong bot at magsulat ng malinaw na Mga Tagubilin para sa ahente.
Ito ay nagsasabi sa LLM kung paano ito kailangang kumilos at kung anong trabaho ang sinisikap nitong magawa. Ang isang halimbawang set ng pagtuturo para sa isang marketing chatbot ay maaaring:
"Ikaw ay isang marketing assistant para sa [Kumpanya]. Tulungan ang mga user na matutunan ang tungkol sa aming produkto, sagutin ang mga karaniwang tanong, at hikayatin silang mag-book ng demo o mag-sign up para sa mga update sa email. Maging maikli, matulungin, at maagap."
Hakbang 3: Magdagdag ng mga pangunahing dokumento at website
Mag-upload o magsulat ng impormasyon sa Knowledge Base , para makasagot ang chatbot, tulad ng:
- Mga paghahambing ng produkto
- Mga breakdown sa pagpepresyo
- URL ng landing page
- Mga pangunahing CTA (demo, trial, contact form links)
Kung mas nakahanay ang nilalaman sa iyong funnel, mas mahusay na gumaganap ang bot.
Hakbang 4: Lumipat sa gusto mo LLM
.webp)
Kapag na-set up na ang pangkalahatang bot, maaari ka na ngayong magbago sa paligid ng LLMs na ginagamit para sa mga partikular na operasyon sa chatbot.
Maaari kang magpalipat-lipat sa pagitan ng mga ito sa pamamagitan ng pagpunta sa Mga Setting ng Bot sa kaliwang bahagi ng dashboard.
Tumungo pababa sa LLM mga opsyon, at mula dito maaari mong piliin ang iyong gusto LLM .
Botpress sumusuporta OpenAI , Anthropic , Google, Mistral, DeepSeek, at iba pa — para mabalanse mo ang performance at badyet kahit anong gusto mo.
Hakbang 5: I-deploy sa channel na iyong pinili
Pagkatapos magpasya sa perpekto LLM para sa iyong ahente ng AI, maaari mong i-deploy ang chatbot dahil ito ay nasa iba't ibang platform nang sabay-sabay.
Ang chatbot ay napakadaling gawing Whatsapp chatbot o Telegram chatbot upang simulan ang pagsuporta sa mga user sa anumang domain.
I-deploy ang isang LLM -Powered Agent Ngayon
Leverage LLMs sa iyong pang-araw-araw na may mga custom na ahente ng AI.
Sa dami ng mga platform ng chatbot, madaling mag-set up ng AI agent para matupad ang iyong mga partikular na pangangailangan. Botpress ay isang walang katapusang napapalawak na platform ng ahente ng AI.
Gamit ang pre-built na library ng mga integration, drag-and-drop na workflow, at komprehensibong tutorial, naa-access ito para sa mga builder sa lahat ng yugto ng kadalubhasaan.
Isaksak ang anuman LLM upang paganahin ang iyong proyekto sa AI sa anumang kaso ng paggamit.
Magsimulang magtayo ngayon – libre ito.
Mga Madalas Itanong
Ano ang mga pagkakaiba sa pagitan ng naka-host at open-source LLMs lampas sa imprastraktura?
Na-host LLMs ay madaling gamitin sa pamamagitan ng mga API at hindi nangangailangan ng pag-setup, ngunit gumagana ang mga ito bilang mga closed system na may limitadong kontrol. Sa kaibahan, open-source LLMs payagan ang buong transparency, pag-customize, at muling pagsasanay, na ginagawang mas angkop ang mga ito para sa mga kaso ng paggamit na nangangailangan ng kakayahang maipaliwanag.
Maaari ko bang ayusin ang naka-host LLMs parang GPT -4o o Claude 3.5 para sa sarili kong data?
Sa karamihan ng mga kaso, hindi sinusuportahan ng mga naka-host na modelo ang buong fine-tuning. Gayunpaman, madalas silang nagbibigay ng mga opsyon sa pagsasaayos tulad ng mga tagubilin sa system, agarang engineering, at retrieval-augmented generation (RAG) upang iangkop ang mga tugon nang hindi muling sinasanay ang modelo.
paano gawin LLMs ihambing sa tradisyonal na mga sistemang NLP na nakabatay sa panuntunan?
Ang NLP na nakabatay sa panuntunan ay tulad ng pagbibigay sa isang computer ng isang napakahigpit na script, habang LLMs mas parang mga improv actor. Natuto sila ng mga pattern mula sa napakaraming data at kayang humawak ng mas malabo, mas bukas na wika.
Gawin LLMs panatilihin ang memorya ng mga nakaraang pakikipag-ugnayan, at paano iyon pinangangasiwaan?
Out of the box, karamihan LLMs hindi maalala ang mga nakaraang chat. Kailangang manu-manong pamahalaan ang memorya gamit ang pagsubaybay sa session o idinagdag na konteksto. Ngunit ang ilang mga platform (tulad ng GPT na may mga tampok ng memorya) ay nagsisimulang mag-alok ng mga built-in na kakayahan sa memorya.
Ano ang pinakamahalagang sukatan kapag sinusuri ang isang LLM para gamitin sa negosyo?
Pag-isipan ang katumpakan (nagbibigay ba ito ng mga tamang sagot?), latency (gaano ito kabilis?), gastos (nagdaragdag ang pagpepresyo ng API!), at kaligtasan (naiiwasan ba nito ang mga kakaiba o mapanganib na mga output?). Mga puntos ng bonus para sa mga bagay tulad ng suporta sa maraming wika o kadalian ng pagsasama.
