# ¿Cuáles son los mejores modelos de lenguaje grandes para el razonamiento y análisis de contexto largo?

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Hola,</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Más equipos con los que trabajo están impulsando los LLM para analizar documentos largos, conversaciones y conjuntos de datos donde el contexto realmente importa.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Para ver qué es lo más comúnmente confiable, miré <strong>los datos de G2 para la </strong><a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/categories/large-language-models-llms"><strong>categoría de Modelos de Lenguaje Grande</strong> </a>con el razonamiento de contexto largo en mente.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Esto es lo que ocupa el primer lugar.</p><strong>Principales herramientas LLM (por puntuación de G2)</strong><ul>
<li>Gemini: Mejor para equipos que quieren una fuerte comprensión y razonamiento de contexto largo.</li>
<li>Meta Llama 3: Mejor para equipos que quieren control sobre la longitud del contexto y el manejo de la memoria.</li>
<li>BERT: Mejor para equipos que quieren una comprensión contextual profunda para tareas de análisis.</li>
<li>GPT-4: Mejor para equipos que quieren un razonamiento detallado a través de entradas largas y complejas.</li>
<li>GPT-3: Mejor para equipos que quieren un análisis escalable con una profundidad de contexto moderada.</li>
<li>Megatron-LM: Mejor para equipos que quieren modelos de gran contexto entrenados para cargas de trabajo analíticas profundas.</li>
</ul><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">¿Alguien está llevando los LLM a sus límites de contexto hoy en día? También veo que se mencionan mucho las estrategias de fragmentación y RAG. ¿Alguna otra herramienta para incluir? ¿Cuál ha sido tu experiencia?</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true"></p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true"></p>

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&lt;p&gt;¿Manejas el contexto largo dentro del modelo o fuera del modelo con recuperación?&lt;/p&gt;

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