分析12个基准测试,为不同用例找到合适规模的大语言模型
[原帖介绍了LLM Selector工具,评论者对其有正面评价也提出了很多改进建议,包括功能、模型种类等方面,整体氛围积极且充满建设性]
[原帖介绍了LLM Selector工具,评论者对其有正面评价也提出了很多改进建议,包括功能、模型种类等方面,整体氛围积极且充满建设性]
[原帖寻求适合8GB内存、小于10B参数的最佳模型用于文本处理和注释任务,评论者们纷纷推荐各类模型并给出相关建议,整体氛围积极且具有建设性]
[帖子寻求适合事实查找/关联而非创意写作且小于约35B的模型,评论中推荐了多个模型并给出了不同的解决方案及相关技术分析,总体氛围积极和谐]