27बी मॉडल ने एकमात्र कार्य में फ्रंटियर को मात दी जिसकी मुझे परवाह है
Holo4 के 27B ओपन मॉडल ने मेरे वर्गीकरण का काम फ्लैगशिप से बेहतर किया, क्योंकि काम कठिन नहीं था, यह विशिष्ट था।
मैंने 27-बिलियन-पैरामीटर वाले खुले कंप्यूटर-उपयोग मॉडल, होलो4 के मुकाबले एक फ्लैगशिप को एक कार्य पर बेंचमार्क किया, जो मेरे लिए मायने रखता है: आने वाले समर्थन संदेशों को सही फ़ोल्डर में रूट करना। फ्रंटियर नियम में अधिक धाराप्रवाह और बदतर था, क्योंकि यह संदेश को केवल लेबल करने के बजाय 'मददगार' तरीके से दोबारा लिखता रहा। छोटे मॉडल ने बिल्कुल निर्देशों का पालन किया और कुछ नहीं।
सबक यह नहीं था कि छोटे मॉडल बेहतर होते हैं। यह है कि मेरा कार्य वाक्पटुता के स्थान पर आज्ञाकारिता को पुरस्कृत करता है। जब मुझे कोई लेबल चाहिए तो सीमांत की मूल्य जोड़ने की प्रवृत्ति एक बग है। कार्य के लिए आकार का एक मॉडल, जिसमें सुधार करने के लिए कम जगह है, लीडरबोर्ड पर उच्च स्कोर वाले को हरा देता है जिसकी मुझे परवाह नहीं है।
अब मैं इसके और कुछ सहोदर कार्यों के लिए 27बी को स्थानीय रूप से चलाता हूं। विलंबता कम है क्योंकि यह मेरी मशीन पर है, डाउनलोड के बाद लागत शून्य है, और व्यवहार पूर्वानुमानित है। फ्लैगशिप अभी भी खुले प्रश्नों को संभालता है जहां इसका लचीलापन मदद करता है।
यदि आपका एआई कार्य विशिष्ट और दोहराने योग्य है, तो फ्रंटियर के लिए भुगतान करने से पहले एक छोटे खुले मॉडल का परीक्षण करें। जैसा कि मैंने पाया, आप पा सकते हैं कि जिस मॉडल को हर कोई नज़रअंदाज़ करता है वह बेहतर काम करता है क्योंकि वह आपको प्रभावित करने की कोशिश नहीं कर रहा है।