LLM Lietojumu Attīstība: Atlasīti Rīki un Resursi, Lai Izveidotu Savu AI Produktivitātes Instrumentu

Lielo valodu modeļu (LLM) straujā attīstība dziļi maina dažādas nozares. Sākot no koda ģenerēšanas līdz satura radīšanai, LLM ir parādījuši spēcīgu potenciālu. Tomēr nepietiek tikai ar LLM koncepcijas izpratni, galvenais ir tas, kā tos efektīvi izmantot praktiskos scenārijos, lai palielinātu produktivitāti. Šis raksts balstīsies uz nesenām diskusijām par LLM vietnē X/Twitter, atlasot virkni praktisku rīku un resursu, lai palīdzētu jums labāk pārvaldīt LLM un izveidot savu AI produktivitātes instrumentu.

1. LLM Izvēle: Daudzveidība, Katram Savas Stiprās Puses

Diskusijās vietnē X/Twitter tika minēti daži populāri LLM, kuriem katram ir savas īpašības un kuri ir piemēroti dažādiem lietojuma scenārijiem:

• Claude: Pazīstams ar drošu un atbildīgu AI izstrādi, ir labs sarežģītu argumentācijas uzdevumu risināšanā, un tam ir priekšrocības drošības un uzticamības ziņā.
• Gemini: Google multimodālais modelis, kas spēj saprast un ģenerēt dažāda veida saturu, piemēram, tekstu, attēlus, audio un video, ir piemērots scenārijiem, kuriem nepieciešama starpmediju apstrāde.
• GPT (piemēram, GPT-4): OpenAI vadošais modelis, kas izceļas ar teksta ģenerēšanu, koda rakstīšanu un dialoga mijiedarbību, un tam ir liela lietotāju bāze un bagātīga ekosistēma.
• Kimi: (Iepriekš Moonshot AI) Ir īpaši gara konteksta iespējas, ir labs gara teksta informācijas apstrādē, un ir piemērots lasīšanas izpratnei, informācijas ieguvei un citiem uzdevumiem.
• Qwen (通义千问): Alibaba atvērtā koda lielais modelis, kas ir rentabls, ātrs un strauji attīstās.

Daži galvenie faktori LLM izvēlei ietver:

• Veiktspēja: Modeļa precizitāte, ātrums un efektivitāte konkrētos uzdevumos.
• Izmaksas: Modeļa lietošanas maksa, ieskaitot tokenu cenas un API zvanu maksu.
• Drošība: Vai modelim ir drošības ievainojamības un vai tas spēj ģenerēt kaitīgu vai neatbilstošu saturu.
• Lietošanas ērtums: Vai modeli ir viegli integrēt esošajās sistēmās un vai tam ir pilnīga dokumentācija un atbalsts.
• Konteksta garums: Maksimālais ievades teksta garums, ko modelis spēj apstrādāt, kas ir ļoti svarīgs garu teksta uzdevumu apstrādei.

Praktiski ieteikumi: Pirms LLM izvēles vispirms jānosaka savs lietojuma scenārijs un vajadzības. Pēc tam varat mēģināt izmantot dažādu LLM API vai tiešsaistes demonstrācijas, salīdzināt to veiktspēju, izmaksas un lietošanas ērtumu un galu galā izvēlēties sev piemērotāko modeli. Piemēram, ja jūsu uzdevums ir ģenerēt augstas kvalitātes mārketinga tekstu, varat mēģināt izmantot GPT-4 vai Claude. Ja jūsu uzdevums ir apstrādāt lielu daudzumu dokumentu, varat apsvērt iespēju izmantot Kimi vai Qwen.

2. Efektivitātes Uzlabošana: Izmantojiet Agentus, Lai Automatizētu Darba Plūsmas

Vietnē X/Twitter tika minēti Coding Agent un Computer-Use Agent, kas var palīdzēt jums automatizēt tādus uzdevumus kā koda rakstīšana un datora darbības, tādējādi ievērojami uzlabojot darba efektivitāti.

• Coding Agent: Piemēram, Claude Code, Cursor, OpenCode un Lovable, kas spēj automātiski ģenerēt kodu, atkļūdot kodu un veikt koda testēšanu atbilstoši jūsu dabiskās valodas norādījumiem.
• Computer-Use Agent: Piemēram, Manus un OpenAI/Claude, kas spēj simulēt cilvēka lietotāja darbības, automātiski pabeigt dažādus datora uzdevumus, piemēram, e-pasta sūtīšanu, informācijas meklēšanu un failu pārvaldību.

Kā izmantot Agentus, lai uzlabotu efektivitāti:

• Automatizējiet atkārtotus uzdevumus: Uzticiet Agentiem tos laikietilpīgos un atkārtotos uzdevumus, piemēram, datu tīrīšanu, atskaišu ģenerēšanu un koda pārstrukturēšanu.
• Ātra prototipu izstrāde: Izmantojiet Coding Agent, lai ātri ģenerētu koda prototipus, paātrinot produktu izstrādes procesu.
• Bez uzraudzības darbības: Ļaujiet Computer-Use Agent fonā automātiski veikt uzdevumus, piemēram, uzraudzīt sistēmas statusu un automātiski atbildēt uz e-pastiem.

Praktiski ieteikumi: Izvēlieties sev piemērotus Agent rīkus un iemācieties tos izmantot. Piemēram, ja esat programmētājs, varat mēģināt izmantot Cursor vai OpenCode, lai paātrinātu koda rakstīšanu. Ja esat mārketinga speciālists, varat mēģināt izmantot Agent, lai automātiski ģenerētu mārketinga tekstu vai pārvaldītu sociālo mediju kontus.LLM var apstrādāt ne tikai tekstu, bet arī ģenerēt un apstrādāt attēlus un video. X/Twitter tika minēti daži populāri AI attēlu un video rīki:

• AI attēli: Nano Banana Pro, GPT-image un Midjourney, kas spēj ģenerēt augstas kvalitātes attēlus, pamatojoties uz jūsu teksta aprakstiem.
• AI video: Google Veo, Sora, Kling un SeeDream, kas spēj ģenerēt reālistiskus video, pamatojoties uz jūsu teksta aprakstiem.

Kā izmantot LLM vadītu multimediju radīšanu:

• Ģenerēt mārketinga materiālus: Izmantojiet AI attēlu rīkus, lai ģenerētu produktu plakātus, reklāmas banerus un sociālo mediju attēlus.
• Izveidot animācijas īsfilmas: Izmantojiet AI video rīkus, lai pārvērstu savas idejas spilgtās animācijas īsfilmās.
• Izveidot virtuālo saturu: Izmantojiet AI tehnoloģijas, lai izveidotu virtuālus varoņus, ainas un rekvizītus, ko izmantot spēlēs, filmās un virtuālajā realitātē u.c. jomās.

Praktiski ieteikumi: Mēģiniet izmantot dažādus AI attēlu un video rīkus, lai izpētītu to radīšanas iespējas. Piemēram, jūs varat izmantot Midjourney, lai ģenerētu unikālu mākslas darbu, vai izmantot Sora, lai izveidotu interesantu animācijas īsfilmu.

4. Atvērtā koda spēks: Qwen 3.5 vada, aptverot zemu izmaksu LLM ēru

Diskusijas no X/Twitter uzsvēra Alibaba Qwen 3.5 izlaišanu, kas ir atvērtā koda modelis ar 397B parametriem un 17B aktivizācijas parametriem. Salīdzinot ar Qwen 3, tam ir tādas priekšrocības kā atvērti svari, par 60% zemākas izmaksas, 8 reizes lielāks ātrums, un Token cena ir tikai 1/18 no Gemini 3 Pro. Tas iezīmē LLM izmaksu kara paātrinājumu un arī nozīmē, ka atvērtā koda kopiena nodrošina izstrādātājiem arvien jaudīgākus rīkus.

Qwen 3.5 nozīme:

• Samazināt LLM izmantošanas slieksni: Atvērtā koda un zemās izmaksas ļauj vairāk izstrādātājiem un uzņēmumiem izmantot LLM tehnoloģiju.
• Veicināt LLM tehnoloģiju inovācijas: Atvērtā koda kopiena var kopīgi izstrādāt un uzlabot LLM modeļus, paātrinot tehnoloģiju inovācijas.
• Uzlabot LLM pielāgojamību: Izstrādātāji var pielāgot LLM modeļus atbilstoši savām vajadzībām, lai apmierinātu īpašus lietojuma scenārijus.

Praktiski ieteikumi: Sekojiet līdzi Qwen 3.5 un ar to saistītajai ekosistēmai un mēģiniet to izmantot savos projektos. Jūs varat izmantot Qwen 3.5, lai izveidotu savu LLM lietojumprogrammu vai veikt sekundāru izstrādi, pamatojoties uz Qwen 3.5, lai radītu jaunus lietojuma scenārijus.

5. Drošības riski: Jailbreak un Weaponization

Diskusijas vietnē X/Twitter arī atgādina, ka, izmantojot LLM, mums jāpievērš uzmanība tā drošības riskiem. RedTeamVillage diskusija norāda, ka nevajadzētu aprobežoties tikai ar LLM jailbreak, bet gan pievērst uzmanību tam, kā weaponize LLM. Tas nozīmē, ka mums jāzina LLM iespējamās ievainojamības un jāveic atbilstoši drošības pasākumi.

LLM drošības riski ietver:

• Prompt Injection: Izveidojot īpašu prompt, maldināt LLM veikt ļaunprātīgas darbības.
• Data Poisoning: Ievadot ļaunprātīgus datus, piesārņot LLM apmācības datus, izraisot nepareizus rezultātus.
• Model Stealing: Analizējot LLM izvadi, nozagt LLM modeļa parametrus.

Kā novērst LLM drošības riskus:

• Ievades validācija: Stingri validēt lietotāju ievadi, lai novērstu prompt injection.
• Izvades uzraudzība: Uzraudzīt LLM izvadi, lai savlaicīgi atklātu neparastu uzvedību.
• Piekļuves kontrole: Stingri kontrolēt piekļuvi LLM, lai novērstu neatļautu piekļuvi.
• Drošības audits: Regulāri veikt LLM sistēmas drošības auditu, lai atklātu un novērstu drošības ievainojamības.

Praktiski ieteikumi: Izprotiet LLM drošības riskus un veiciet atbilstošus drošības pasākumus. Piedalieties drošības kopienas diskusijās, lai kopīgi uzlabotu LLM drošību.Papildus iepriekš minētajiem rīkiem ir arī citi resursi, kas var palīdzēt jums labāk izveidot LLM lietojumprogrammas:

• NVIDIA Blackwell GPUs, NVFP4, and TensorRT LLM: NVIDIA nodrošinātie GPU un programmatūras bibliotēkas, kas var paātrināt LLM secināšanas procesu.
• DeepInfra inference platform: Nodrošina augstas veiktspējas LLM secināšanas pakalpojumus, samazinot LLM lietošanas izmaksas.
• Rubric-Based RL: Metode, kas izmanto LLM kā vērtētāju, lai vadītu pastiprinātas mācīšanās modeļu apmācību. (Skatīt https://cameronrwolfe.substack.com/p/rubric-rl)
• VideoCaptioner: Uz LLM balstīts video subtitru apstrādes palīgs, kas atbalsta runas atpazīšanu, subtitru segmentēšanu, optimizāciju un tulkošanas pilnu procesa apstrādi.
• Production Level LLM API 构建指南: (Skatīt https://amanxai.com/2026/02/11/bui ld-a-production-ready-llm-api/)

Secinājums: Aptveriet LLM un radiet neierobežotas iespējas

LLM tehnoloģija strauji attīstās, sniedzot mums nepieredzētas iespējas. Izvēloties piemērotu LLM, izmantojot Agent automatizētas darbplūsmas, aptverot atvērtā koda spēku, pievēršot uzmanību drošības riskiem un pilnībā izmantojot dažādus resursus, mēs varam izmantot LLM dažādos scenārijos, lai uzlabotu produktivitāti un radītu neierobežotas iespējas.