Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/spydell_finance/--): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 Spydell_finance | Telegram Webview: spydell_finance/6932 -
Какие большие языковые модели сейчас лучшие на рынке?
Сжатая квинтэссенция двух лет работы с LLM и попытки их адаптировать в рабочие процессы.
Так все быстро меняется, что текущий срез окажется неактуальным практически сразу после выхода.
Я пока опущу аудио, фото и видео генерацию, т.к. не являюсь художником, монтажером, режиссером, дизайнером или музыкантом, чтобы делать профессиональный и компетентные выводы.
При этом я разрабатываю и внедряю передовые аналитические и информационные решения и в этом контексте есть, что сказать.
С точки зрения внедрения LLM непосредственно в собственные рабочие проекты – прогресса нет никакого за два года, весьма специфические и сложные задачи (здесь требуется серия отдельных материалов, чтобы обосновать все проблемы и ограничения внедрения LLM в бизнес и/или научные проекты).
Сейчас очень краткий разбор того, какие наиболее сильные LLM присутствуют на рынке, т.к. я их пробовал все. Полноценный обзор потребует серии статьей на 5-7 материалов, но пока нет времени на это.
▪️Главные разочарования 2024 года: Perplexity и … Claude!
● Perplexity был очень крут в 2023, представив революционный на тот момент инструмент умного поиска, но они застыли на уровне 2023, не представив ничего существенного за год при сильном прогрессе конкурентов. Perplexity потерял гибкость в глубокой настройке выходного результата и плохо следует инструкциям в разделе «Spaces». Сейчас Perplexity выдает посредственные результаты в сравнении с возможностями конкурентов, не оправдывая стоимость подписки.
● Claude хорош во всем, за исключением того, что нет выхода в сеть. LLM без актуальной инфы – это архаика в 2025. Claude по сути теряет смысл в платной подписке при всех своих преимуществах, не позволяя актуализировать и верифицировать выходную генерацию токенов.
▪️Главные открытия или успех в 2024 году: феерический взлет DeepSeek, прогресс Google и инновации OpenAI.
● DeepSeek – феноменален, это за гранью понимания того, как можно было сделать в ограниченном бюджете и ресурсе настолько волшебную LLM. DeepSeek вне всяких сомнений вызывает восторг и удивление. Прорыв китайцев, который не просто сократил отставание от ведущих американских LLM, но вполне конкурирует и даже опережает их. DeepSeek R1 однозначно намного сильнее, быстрее и лучше, чем последние разработки Anthropic, Google или даже OpenAI, за исключением o1 и o1 pro.
Китайцы в декабре 2024 вызвали настоящую панику среди технологического сегмента США, никто не понимал, как им удалось сделать такой эффективный проект. Ожидаю новых чудес от китайцев.
● Google – это история о том, как очень мощное инженерное подразделение оказалось в тени безумных маркетологов и подразделения, ответственного за публичное внедрение и адаптацию LLM. Суть в том, что основа LLM от Google очень хороша (прогресс за год сильный), но в публичной версии так много ограничений и цензуры, что просто неприемлема для работы.
Я использую исключительно среду для разработчиков Google AI Studio и бета версии непубличных моделей типа Gemini 2.0 Flash Experimental и Gemini 2.0 Flash Thinking. Сильное преимущество Google над всеми остальными – очень четкое следование инструкциям. Если в начале 2024 эффективность LLM от Google была не выше 1% (1 из 100 вопросов был на уровне или выше конкурентов), сейчас ближе к 25%, что уже приемлемо для работы.
● OpenAI – все еще остается неоспоримым лидером по совокупности факторов. Да, ChatGPT 4o безнадежно устарел и архаичен сейчас, но в конце 2024 они выпустили мощные модели o1 и o1 pro, которые снова вырвались в лидеры.
В 4кв24 OpenAI внедрили много полезного – холст, концепцию проектов, куда можно интегрировать окружение контекста (файлы, инструкции, материалы и т.д.), они наконец то внедрили вполне функциональный и работающий поиск.
Гибкость ChatGPT вне конкуренции. Ни одна LLM не предполагает настолько проработанной и гибкой среды, где можно настраивать собственные GPT по инструкциям, имея при этом инструменты верификации результатов через доступ к сети.
Какие большие языковые модели сейчас лучшие на рынке?
Сжатая квинтэссенция двух лет работы с LLM и попытки их адаптировать в рабочие процессы.
Так все быстро меняется, что текущий срез окажется неактуальным практически сразу после выхода.
Я пока опущу аудио, фото и видео генерацию, т.к. не являюсь художником, монтажером, режиссером, дизайнером или музыкантом, чтобы делать профессиональный и компетентные выводы.
При этом я разрабатываю и внедряю передовые аналитические и информационные решения и в этом контексте есть, что сказать.
С точки зрения внедрения LLM непосредственно в собственные рабочие проекты – прогресса нет никакого за два года, весьма специфические и сложные задачи (здесь требуется серия отдельных материалов, чтобы обосновать все проблемы и ограничения внедрения LLM в бизнес и/или научные проекты).
Сейчас очень краткий разбор того, какие наиболее сильные LLM присутствуют на рынке, т.к. я их пробовал все. Полноценный обзор потребует серии статьей на 5-7 материалов, но пока нет времени на это.
▪️Главные разочарования 2024 года: Perplexity и … Claude!
● Perplexity был очень крут в 2023, представив революционный на тот момент инструмент умного поиска, но они застыли на уровне 2023, не представив ничего существенного за год при сильном прогрессе конкурентов. Perplexity потерял гибкость в глубокой настройке выходного результата и плохо следует инструкциям в разделе «Spaces». Сейчас Perplexity выдает посредственные результаты в сравнении с возможностями конкурентов, не оправдывая стоимость подписки.
● Claude хорош во всем, за исключением того, что нет выхода в сеть. LLM без актуальной инфы – это архаика в 2025. Claude по сути теряет смысл в платной подписке при всех своих преимуществах, не позволяя актуализировать и верифицировать выходную генерацию токенов.
▪️Главные открытия или успех в 2024 году: феерический взлет DeepSeek, прогресс Google и инновации OpenAI.
● DeepSeek – феноменален, это за гранью понимания того, как можно было сделать в ограниченном бюджете и ресурсе настолько волшебную LLM. DeepSeek вне всяких сомнений вызывает восторг и удивление. Прорыв китайцев, который не просто сократил отставание от ведущих американских LLM, но вполне конкурирует и даже опережает их. DeepSeek R1 однозначно намного сильнее, быстрее и лучше, чем последние разработки Anthropic, Google или даже OpenAI, за исключением o1 и o1 pro.
Китайцы в декабре 2024 вызвали настоящую панику среди технологического сегмента США, никто не понимал, как им удалось сделать такой эффективный проект. Ожидаю новых чудес от китайцев.
● Google – это история о том, как очень мощное инженерное подразделение оказалось в тени безумных маркетологов и подразделения, ответственного за публичное внедрение и адаптацию LLM. Суть в том, что основа LLM от Google очень хороша (прогресс за год сильный), но в публичной версии так много ограничений и цензуры, что просто неприемлема для работы.
Я использую исключительно среду для разработчиков Google AI Studio и бета версии непубличных моделей типа Gemini 2.0 Flash Experimental и Gemini 2.0 Flash Thinking. Сильное преимущество Google над всеми остальными – очень четкое следование инструкциям. Если в начале 2024 эффективность LLM от Google была не выше 1% (1 из 100 вопросов был на уровне или выше конкурентов), сейчас ближе к 25%, что уже приемлемо для работы.
● OpenAI – все еще остается неоспоримым лидером по совокупности факторов. Да, ChatGPT 4o безнадежно устарел и архаичен сейчас, но в конце 2024 они выпустили мощные модели o1 и o1 pro, которые снова вырвались в лидеры.
В 4кв24 OpenAI внедрили много полезного – холст, концепцию проектов, куда можно интегрировать окружение контекста (файлы, инструкции, материалы и т.д.), они наконец то внедрили вполне функциональный и работающий поиск.
Гибкость ChatGPT вне конкуренции. Ни одна LLM не предполагает настолько проработанной и гибкой среды, где можно настраивать собственные GPT по инструкциям, имея при этом инструменты верификации результатов через доступ к сети.
Продолжение следует.
BY Spydell_finance
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information. Telegram Messenger Blocks Navalny Bot During Russian Election Multiple pro-Kremlin media figures circulated the post's false claims, including prominent Russian journalist Vladimir Soloviev and the state-controlled Russian outlet RT, according to the DFR Lab's report. He adds: "Telegram has become my primary news source." In this regard, Sebi collaborated with the Telecom Regulatory Authority of India (TRAI) to reduce the vulnerability of the securities market to manipulation through misuse of mass communication medium like bulk SMS.
from us
