# Melhores modelos de linguagem de grande porte para raciocínio e análise de contexto longo?

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Oi,</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Mais equipes com as quais trabalho estão impulsionando os LLMs para analisar documentos longos, conversas e conjuntos de dados onde o 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 o que é mais comumente confiável, olhei para <strong>os dados do G2 para a </strong><a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/categories/large-language-models-llms"><strong>categoria de Modelos de Linguagem de Grande Porte</strong> </a>com o raciocínio de longo contexto em mente.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Aqui está o que está classificado mais alto.</p><strong>Principais ferramentas de LLM (por pontuação G2)</strong><ul>
<li>Gemini: Melhor para equipes que desejam forte compreensão e raciocínio de longo contexto.</li>
<li>Meta Llama 3: Melhor para equipes que desejam controle sobre o comprimento do contexto e o gerenciamento de memória.</li>
<li>BERT: Melhor para equipes que desejam compreensão contextual profunda para tarefas de análise.</li>
<li>GPT-4: Melhor para equipes que desejam raciocínio detalhado em entradas longas e complexas.</li>
<li>GPT-3: Melhor para equipes que desejam análise escalável com profundidade de contexto moderada.</li>
<li>Megatron-LM: Melhor para equipes que desejam modelos de grande contexto treinados para cargas de trabalho 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">Alguém está levando os LLMs aos seus limites de contexto hoje? Também vejo estratégias de chunking e RAG mencionadas com frequência. Alguma outra ferramenta para incluir? Qual tem sido sua experiência?</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;Você lida com contexto longo dentro do modelo ou fora do modelo com recuperação?&lt;/p&gt;

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