Trouvez le modèle parfait pour vos besoins
Dans un contexte où les modèles de langage open-source prolifèrent, il devient essentiel de choisir le bon modèle adapté à chaque cas d’utilisation. Un nouvel outil, LLM Selector, facilite cette tâche en analysant plusieurs modèles selon divers benchmarks. Cet article présente une méthode simple pour aider les utilisateurs à naviguer dans la complexité des choix de modèles.
Points clés
- LLLM Selector analyse actuellement 11 modèles à travers 12 benchmarks.
- Les outils précédents, WhatLLM et LLM API Showdown, ont attiré plus de 4 000 utilisateurs.
- Les benchmarks utilisés incluent HumanEval, MMLU, et ChatBot Arena.
- Le modèle Llama-3.1-70B a obtenu un score de 89,3 pour la génération de contenu.
- Le modèle Gemma-2-27B a obtenu un score de 84,6, soulignant son efficacité.
À retenir
Alors, si vous êtes perdu dans l’univers des modèles de langage, ne paniquez pas ! Utilisez LLM Selector pour éviter de choisir un modèle qui ne correspond pas à vos besoins. Après tout, il vaut mieux avoir un bon modèle qu’un modèle qui ressemble à une brique, n’est-ce pas ?
Sources
