# I migliori modelli di linguaggio di grandi dimensioni per il ragionamento e l'analisi di contesti lunghi?

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Ciao,</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Sempre più team con cui lavoro stanno spingendo gli LLM ad analizzare documenti lunghi, conversazioni e dataset dove il contesto è davvero importante.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Per vedere cosa è più comunemente considerato affidabile, ho guardato i <strong>dati di G2 per la </strong><a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/categories/large-language-models-llms"><strong>categoria dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni</strong> </a>con in mente il ragionamento a lungo contesto.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Ecco cosa è classificato più in alto.</p><strong>Migliori strumenti LLM (secondo il punteggio G2)</strong><ul>
<li>Gemini: Migliore per i team che vogliono una forte comprensione e ragionamento a lungo contesto.</li>
<li>Meta Llama 3: Migliore per i team che vogliono controllo sulla lunghezza del contesto e gestione della memoria.</li>
<li>BERT: Migliore per i team che vogliono una comprensione contestuale profonda per compiti di analisi.</li>
<li>GPT-4: Migliore per i team che vogliono un ragionamento dettagliato su input lunghi e complessi.</li>
<li>GPT-3: Migliore per i team che vogliono un'analisi scalabile con profondità di contesto moderata.</li>
<li>Megatron-LM: Migliore per i team che vogliono modelli a grande contesto addestrati per carichi di lavoro analitici profondi.</li>
</ul><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Qualcuno sta spingendo gli LLM ai loro limiti di contesto oggi? Vedo anche che le strategie di chunking e RAG sono menzionate spesso. Qualche altro strumento da includere? Qual è stata la tua esperienza?</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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- Posted at: 4 mesi fa
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## Comments
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&lt;p&gt;Gestisci il contesto lungo all&#39;interno del modello o al di fuori del modello con il recupero?&lt;/p&gt;

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