Die Auswahl des richtigen großen Sprachmodells kann sich mit so vielen Optionen überwältigend anfühlen, insbesondere wenn Sie nicht gerade leben und atmen.
Aber als wir jeweils durcharbeiteten, hatten wir ein echtes Gefühl dafür, was sie gut konnten (und wo es ihnen fehlt).
Lassen Sie uns darüber sprechen, wann wir es verwenden sollen.
Chatgpt & OpenAI-O1: Zuverlässiges Allround
Beginnen wir mit Chatgpt und Openai-O1.
Das neueste Modell von OpenAI ist beeindruckend und die Menschen sind über die Fähigkeiten der „Argumentation“ gehandelt. Im Wesentlichen wurde ChatGPT so konzipiert, dass sie neben den kreativen Aufgaben, die immer gut sind, etwas logischeres in Angriff nehmen.
Warum gefällt es uns?
- Es ist groß in der Logik: OpenAI-O1 verwendet das, was als Inferenz des Denkens bezeichnet wird. Einfach ausgedrückt ist es besser, Schritt für Schritt komplexe Probleme zu durchlaufen.
- Benutzerdefinierte GPTs: Mit dieser Funktion können Sie Modelle erstellen, die auf aufgabenspezifische Anweisungen erinnern. Wenn Sie es sich wie einen Projektmanager oder einen Social -Media -Assistent vorstellen müssen, können Sie es einrichten, indem Sie einige Male klicken.
Wo das fehlt
- Es ist überfällig für die Grundlagen: In den meisten Fällen kann der GPT-4 Sie erledigen. OpenAI-O1 leuchtet auf komplexe Aufgaben, aber Sie bemerken möglicherweise keine wesentlichen Unterschiede in einfacheren Anwendungsfällen.
- Es ist kein Quantensprung: Die großen Verbesserungen stehen hinter den Kulissen. Wenn Sie hoffen, große Änderungen in Ihrem täglichen Gebrauch zu erkennen, kann dies überwältigend sein.
Wann zu verwenden: Wenn Sie maßgeschneiderte Antworten möchten, z. B. diejenigen, die komplexere Logik oder Codierung oder detaillierte Bearbeitung von Inhalten enthalten.
Claude von Mankind: Summarizer & Storytelling Champion
Claude ist unsere Berufung, lange Dokumente zusammenzufassen und zu verstehen.
Es ist auch großartig im Geschichtenerzählen. Dies ist nützlich, wenn Sie Inhalte erstellen oder die dichten Informationen vereinfachen müssen.
Was fällt auf
- Zusammenfassung der Dokument: Claude ist erstaunlich darin, Informationen zu eliminieren. Es ist also perfekt, wenn Sie ein großes Dokument haben und eine einfache Zusammenfassung benötigen.
- Benutzerfreundliche AnpassungMit der Projektfunktion von Anthropic können Sie benutzerdefinierte Anweisungen für die Wiederholung von Aufgaben konfigurieren. Ich finde es intuitiver als das Chatgpt -Setup.
Worauf achten Sie?
- Dateigrößenbegrenzung: Beim Hochladen großer Dateien (über 20 MB) kann Claude eine Anpassung werfen. Normalerweise komprimieren wir das PDF, um dies zu vermeiden, aber es lohnt sich zu wissen.
Beste Anwendungsfälle: Fassen Sie Inhalte zusammen, wenn Sie einfache, zuverlässige Tools zum Navigieren benötigen.
Google Gemini: King of Context (und Podcasting)
Googles Gemini fühlt sich in seiner eigenen Liga, wenn es darum geht, viele Daten zu verarbeiten.
Wir lieben es hat ein großes Kontextfenster. Dies bedeutet, dass Sie das gesamte Buch nach Bedarf behalten und verarbeiten können. Außerdem gibt es ein eigenartiges neues Tool namens Notebook LM, das Ihre Dokumente in Mini -Podcasts verwandelt.
Warum ist es cool
- Behandelt riesige Datenlasten: Gemini kann große Dokumente gleichzeitig mit einer Grenze von 10 Millionen Wörtern verfolgen. So können Sie bei Bedarf die gesamte Bibliothek laden.
- Notizbuch LM: Diese Funktion verwandelt tatsächlich ein Dokument im Konversations-Podcast-Stil in eine Audioübersicht. Es ist eine großartige Möglichkeit, sich beim Multitasking auf etwas zu kümmern.
Nachteile
- Begrenzte AnpassungEs gibt „Edelsteine“ (Googles Antwort auf benutzerdefinierte GPT), aber sie sind ziemlich einfach. Sie können keine Verbindung zu anderen Tools oder APIs herstellen, wie Sie es mit Chatgpt oder Claude können.
Wann wenden Sie sich an Gemini?: Wenn Sie einen Datenhaufen gleichzeitig verarbeiten müssen oder wenn Sie eine Audioübersicht wünschen, während Sie etwas anderes tun.
Lamas von Meta: Privatsphäre und Flexibilität
Lamas sind nicht unbedingt am fortschrittlichsten, aber sie sind Open Source, damit sie sich auf uns verlassen können, wenn Privatsphäre ein Problem darstellt.
Im Gegensatz zu anderen kann LLAMA auf Computern offline laufen, sodass es keine Daten mit großen Technologieunternehmen weitergibt.
Warum ich es empfehle
- Halten Sie die Dinge privat: LLAMA läuft lokal, sodass Sie sicherstellen können, dass Ihre Daten das Internet vermeiden.
- Hoch anpassbar: Open Source für Lama, was bedeutet, dass wir (oder Entwickler) es für unsere eigenen Bedürfnisse ändern können. Wir machen nicht so viel, aber wir sind froh zu wissen, dass es eine Option ist.
Schwächen
- Nicht die mächtigsten: Hochwertige Inhalte und Problemlösung sind nicht so gut wie Claude oder Chatgpt. Für grundlegende Anwendungsfälle ist es jedoch solide.
Wenn es sinnvoll ist zu verwenden: Privatsphäre ist immer wichtig, egal ob sensible interne Daten oder wenn Sie eine schnelle lokale Lösung benötigen.
Grok With XAI: Twitter -Daten und realistische Bildgenerierung
Grok macht Spaß. Es ist ein sozialer Medienmeister, das in X (ehemals Twitter) integriert ist.
Es kommt mit Flux One, einem anständigen Modell und einem leistungsstarken Bildgenerator, das surreale Grafik erzeugen kann. Aber wo es wirklich leuchtet, zieht Twitter -Daten in Echtzeit heraus.
Warum es benutzen?
- Live Twitter -Erkenntnisse: Grok lässt und analysieren Sie Trends in beliebten Twitter -Profilen im laufenden Fliegen.
- Bildgenerierung: Flux ermöglicht es Ihnen, realistische Bilder von Menschen, Szenen usw. zu erstellen, mit wenig Einschränkungen zu Themen.
Nachteile
- Nischen -Anwendungsfälle: Perfekt für Twitter -Daten und -bilder, aber nicht bei gemeinsamen Aufgaben wie Zusammenfassen und Erzählen von Geschichten hervorragend.
Ideale Verwendung: Social Media -Forschung und Generierung realistischer Inhalte.
Verwirrend: Der beste Freund des Forschers
Verwirrung ist im traditionellen Sinne technisch nicht llm. Stattdessen handelt es sich um ein KI-gesteuerter Forschungsinstrument, das Informationen aus dem Internet zieht und Modelle verwendet, um es zu organisieren.
Wenn Sie schnelle und genaue Informationen oder eine zweite Meinung zu einem Thema wünschen, ist dies unsere Anlaufstelle.
Was macht es wesentlich
- Web -Search -Funktion: Verwirrung durchsucht das Web und fasst Inhalte zusammen, perfekt für hochforschende Aufgaben.
- Bitte wählen Sie ein Modell aus: Sie können die GPT-4, Claude oder Openai-O1 als „Motor“ verwechseln, damit Sie immer das Modell erhalten, das Ihren Anforderungen entspricht.
Vorbehalt
- Überprüfen Sie die Genauigkeit erneut: Es ist gut, wichtige Fakten zu überprüfen, da sie manchmal ähnliche Namen verwirren oder veraltete Informationen ausbauen.
Bei Verwirrung: Sie benötigen die neuesten Erkenntnisse, wenn Sie jederzeit oder in Blog -Posts, Präsentationen und Besprechungen im „Forschungsmodus“ sind.
Das richtige LLM zu finden ist so einfach wie die Stärken eines Werkzeugs auf Ihre Bedürfnisse zu entsprechen.
Unser Rat? Versuchen Sie es mit etwas. Mischen und zögern Sie das Matching, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
