เช็กลิสต์เกณฑ์การเลือกโอเพนซอร์ส LLM
(brunch.co.kr/@jinhoyooephf)ในบรรดาโอเพนซอร์ส LLM มากมายอย่าง DeepSeek, Llama และอื่น ๆ มีหลายอย่างเกินไปที่ต้องตรวจสอบในแต่ละโมเดล จนรู้สึกว่าถ้ามีการสรุปอย่างเป็นรูปธรรมว่าควรเลือกอะไรคงจะดีมาก ผมจึงทำเช็กลิสต์เกณฑ์ขึ้นมาเพื่อใช้จัดระเบียบเรื่องนี้ จริง ๆ แล้วแม้จะเรียกว่าเช็กลิสต์ แต่ก็เป็นชุดคำถามในลักษณะว่า "ได้ตรวจสอบประเด็นเหล่านี้หรือยัง?"
ขอบเขตคำถามใหญ่ ๆ มีดังนี้
- วัตถุประสงค์การใช้งาน
- ข้อกำหนดทางเทคนิค
- คุณลักษณะของโมเดล
- ตัวชี้วัดการประเมินผล
- คอมมูนิตี้และการสนับสนุน
- การเปรียบเทียบโมเดลหลัก
- ต้นทุนและ ROI
3 ความคิดเห็น
มีอะไรที่ดีกว่า google gemma3 ไหม?
วันนี้ Llama 4 ออกแล้วครับ https://th.news.hada.io/topic?id=20166
จริง ๆ แล้วสเปกขั้นต่ำรวมการทำ quantization ด้วยก็แทบจะเป็น A100 อยู่แล้ว แต่ประสิทธิภาพก็ยังค่อนข้างก้ำกึ่งอยู่ดี ฮือๆ