Modelli di IA
I modelli di intelligenza artificiale effettuano previsioni basandosi sui dati di addestramento. Possono funzionare in qualsiasi ambito, come numeri, testo o contenuti multimediali.
LLM Prezzi: i migliori 15+ fornitori a confronto
LLMConfronto delle Funzionalità5 novMonitoriamo i prezzi di lancio di più di 160 LLM, da GPT-3.5 Turbo nel marzo 2023 fino alle ultime release, raggruppati per classe di dimensioni. Confrontiamo anche i prezzi delle API dei modelli attuali con i risultati dei benchmark e analizziamo i piani di abbonamento dei principali fornitori. I prezzi sono per milione di token,…
- LLMApprofondimento5 nov
LLM Quota di mercato: Confronta utilizzo e adozione
Abbiamo analizzato la quota di mercato di LLM combinando dati basati sull'utilizzo e stime delle visite web per mostrare come la domanda di large language models sia distribuita tra laboratori di IA e applicazioni di IA. Leggi la metodologia per vedere come abbiamo misurato e calcolato questi risultati. Gli Stati Uniti hanno dominato le visite…
- LLMBenchmark5 nov
Benchmark di latenza degli LLM per casi d'uso
Puoi trovare qui i dettagli su come abbiamo misurato la latenza. Riportiamo separatamente i modelli di ragionamento e quelli non di ragionamento. I modelli di ragionamento trascorrono diversi secondi a pensare prima della prima risposta visibile, quindi confrontarli direttamente con i modelli non di ragionamento sulla latenza sarebbe fuorviante. Alcuni modelli cambiano anche comportamento in…
- System OneBenchmark4 nov
AIM-Decision: Jev contro Clef contro LLM
I modelli decisionali, chiamati anche modelli System One, valutano un insieme fisso di opzioni invece di generare testo token per token. Abbiamo testato 62 modelli decisionali su 1.655 domande di classificazione, come valutare una falla di sicurezza o un richiamo di prodotto, e ne abbiamo eseguiti 49 su 50 attività del browser. Vedi AIM System…
- LLMConfronto delle Funzionalità3 nov
Confronta 9 Large Language Models in ambito sanitario
Abbiamo valutato 9 LLM utilizzando il dataset MedQA, un benchmark di esami clinici di livello universitario derivato dalle domande USMLE. Ogni model ha risposto agli stessi scenari clinici a scelta multipla utilizzando un prompt standardizzato, consentendo un confronto diretto dell'accuratezza. Abbiamo inoltre registrato la latenza per domanda dividendo il tempo di esecuzione totale per il…
- LLMBenchmark3 nov
Benchmark di 90+ LLM nella finanza: Claude Opus 5.5 e Gemini 4 Argon
Il set di test è il sottoinsieme difficile del benchmark FinanceReasoning (Tang et al.), con 238 domande. L'accuratezza è la percentuale di domande con risposta corretta. Le risposte numeriche ricevono una tolleranza relativa dello 0,2%. I token di output sono i token generati nelle 238 risposte. I token di input vengono conteggiati separatamente nel calcolo…
- LLMBenchmark3 nov
AIM-Text-to-SQL Benchmark: Accuratezza SQL su oltre 70 LLM
L'accuratezza SQL è la percentuale di query valutate che restituiscono il risultato di riferimento. I percorsi errati e i riferimenti contrassegnati come non validi sono esclusi. Una query di riferimento è la SQL fornita come risposta attesa. Ogni model raggiunge un insieme diverso di domande SQL perché il punteggio dipende dalle scelte del database. Le…
- LLMApprofondimento2 nov
LLM Parametri: tipi, scaling, guida al fine-tuning
Il conteggio dei parametri è una delle specifiche più citate di un modello linguistico di grandi dimensioni, ma non determina quanto bene un modello funzioni o quanto costa eseguirlo. Il grafico seguente confronta 31 modelli in base al punteggio LLM Index e al costo medio per attività su sette benchmark. Quattro modelli formano la linea…