LLM Application Advancement: Piniling Mga Tool at Resources, Buuin ang Iyong AI Productivity Weapon

Ang mabilis na pag-unlad ng malalaking modelo ng wika (LLM) ay malalim na nagbabago sa iba't ibang industriya. Mula sa pagbuo ng code hanggang sa paglikha ng nilalaman, ipinakita na ng LLM ang malakas na potensyal. Gayunpaman, hindi sapat na malaman lamang ang konsepto ng LLM, ang susi ay kung paano ito epektibong magagamit sa mga aktwal na sitwasyon at mapabuti ang pagiging produktibo. Ang artikulong ito ay ibabatay sa kamakailang mga talakayan sa X/Twitter tungkol sa LLM, pipili ng isang serye ng mga praktikal na tool at resources upang matulungan kang mas mahusay na makontrol ang LLM at bumuo ng iyong sariling AI productivity weapon.

1. Pagpili ng LLM: Iba't ibang mga bulaklak ang namumukadkad, bawat isa ay may sariling lakas

Binanggit ng mga talakayan sa X/Twitter ang ilang sikat na LLM, bawat isa ay may sariling mga katangian at angkop para sa iba't ibang mga sitwasyon ng aplikasyon:

• Claude: Kilala sa ligtas at responsableng pagbuo ng AI, mahusay sa paghawak ng mga kumplikadong gawain sa pangangatwiran, at may mga pakinabang sa kaligtasan at pagiging maaasahan.
• Gemini: Ang multimodal na modelo ng Google, na may kakayahang umunawa at bumuo ng iba't ibang uri ng nilalaman tulad ng teksto, mga imahe, audio, at video, ay angkop para sa mga sitwasyon na nangangailangan ng cross-media processing.
• GPT (halimbawa, GPT-4): Ang flagship na modelo ng OpenAI, mahusay sa pagbuo ng teksto, pagsulat ng code, at pakikipag-ugnayan sa pag-uusap, at may malaking base ng gumagamit at mayamang ecosystem.
• Kimi: (dating Moonshot AI) May napakahabang kakayahan sa konteksto, mahusay sa paghawak ng mahabang impormasyon sa teksto, at angkop para sa pag-unawa sa pagbasa, pagkuha ng impormasyon, at iba pang mga gawain.
• Qwen (Tongyi Qianwen): Ang open-source na malaking modelo ng Alibaba, cost-effective at mabilis, ay mabilis na lumalaki.

Ang ilang mga pangunahing salik sa pagpili ng LLM ay kinabibilangan ng:

• Pagganap: Ang katumpakan, bilis, at kahusayan ng modelo sa mga partikular na gawain.
• Gastos: Ang gastos ng paggamit ng modelo, kabilang ang presyo ng token at mga bayarin sa pagtawag sa API.
• Kaligtasan: Kung may mga kahinaan sa seguridad ang modelo, at kung makakabuo ito ng nakakapinsala o hindi naaangkop na nilalaman.
• Kadalian sa paggamit: Kung madaling isama ang modelo sa mga kasalukuyang sistema, at kung may kumpletong dokumentasyon at suporta.
• Haba ng konteksto: Ang maximum na haba ng input text na kayang iproseso ng modelo, na mahalaga para sa paghawak ng mga mahabang gawain sa teksto.

Praktikal na mungkahi: Bago pumili ng LLM, dapat mo munang linawin ang iyong mga sitwasyon ng aplikasyon at mga pangangailangan. Pagkatapos, maaari mong subukang gamitin ang API o online na demo ng iba't ibang LLM upang ihambing ang kanilang pagganap, gastos, at kadalian sa paggamit, at sa huli ay piliin ang modelo na pinakaangkop sa iyo. Halimbawa, kung ang iyong gawain ay bumuo ng mataas na kalidad na marketing copy, maaari mong subukang GPT-4 o Claude. Kung ang iyong gawain ay magproseso ng malaking bilang ng mga dokumento, maaari mong isaalang-alang ang paggamit ng Kimi o Qwen.

2. Pagpapabuti ng kahusayan: Gamitin ang Agent upang i-automate ang workflow

Binanggit sa X/Twitter ang Coding Agent at Computer-Use Agent, na makakatulong sa iyong i-automate ang mga gawain tulad ng pagsulat ng code at pagpapatakbo ng computer, na lubos na nagpapabuti sa kahusayan sa trabaho.

• Coding Agent: Halimbawa, Claude Code, Cursor, OpenCode, at Lovable, na maaaring awtomatikong bumuo ng code, mag-debug ng code, at magsagawa ng mga pagsubok sa code batay sa iyong mga natural na tagubilin sa wika.
• Computer-Use Agent: Halimbawa, Manus at OpenAI/Claude, na maaaring gayahin ang mga operasyon ng gumagamit ng tao at awtomatikong kumpletuhin ang iba't ibang mga gawain sa computer, tulad ng pagpapadala ng mga email, paghahanap ng impormasyon, at pamamahala ng mga file.

Paano gumamit ng Agent upang mapabuti ang kahusayan:

• I-automate ang mga paulit-ulit na gawain: Ipagkatiwala ang mga nakakapagod at paulit-ulit na gawain sa Agent upang makumpleto, tulad ng paglilinis ng data, pagbuo ng ulat, at pag-refactor ng code.
• Mabilis na pagbuo ng prototype: Gumamit ng Coding Agent upang mabilis na bumuo ng mga prototype ng code upang mapabilis ang proseso ng pagbuo ng produkto.
• Operasyon na walang nagbabantay: Hayaan ang Computer-Use Agent na awtomatikong magsagawa ng mga gawain sa background, tulad ng pagsubaybay sa katayuan ng system at awtomatikong pagtugon sa mga email.

Praktikal na mungkahi: Pumili ng isang tool ng Agent na nababagay sa iyo at alamin kung paano ito gamitin. Halimbawa, kung ikaw ay isang programmer, maaari mong subukang gamitin ang Cursor o OpenCode upang mapabilis ang pagsulat ng code. Kung ikaw ay isang marketer, maaari mong subukang gumamit ng Agent upang awtomatikong bumuo ng marketing copy o pamahalaan ang mga social media account. Hindi lamang kayang magproseso ng teksto ang LLM, maaari rin itong gamitin upang bumuo at magproseso ng mga larawan at video. May ilang sikat na AI na tool para sa larawan at video na nabanggit sa X/Twitter:

• AI na Larawan: Nano Banana Pro, GPT-image at Midjourney, na kayang bumuo ng de-kalidad na mga larawan batay sa iyong mga paglalarawan sa teksto.
• AI na Video: Google Veo, Sora, Kling at SeeDream, na kayang bumuo ng makatotohanang mga video batay sa iyong mga paglalarawan sa teksto.

Paano magagamit ang paglikha ng multimedia na pinapagana ng LLM:

• Bumuo ng mga materyales sa marketing: Gumamit ng mga tool sa AI na larawan upang bumuo ng mga poster ng produkto, mga banner ng advertisement at mga larawan sa social media.
• Gumawa ng mga animated na short film: Gamitin ang mga tool sa AI na video upang gawing buhay na animated na short film ang iyong mga ideya.
• Lumikha ng virtual na nilalaman: Gumamit ng teknolohiya ng AI upang lumikha ng mga virtual na karakter, eksena at props, para sa mga larangan tulad ng mga laro, pelikula at virtual reality.

Mga Mungkahi sa Pagsasanay: Subukang gumamit ng iba't ibang mga tool sa AI na larawan at video, at tuklasin ang kanilang mga kakayahan sa paglikha. Halimbawa, maaari mong gamitin ang Midjourney upang bumuo ng isang natatanging istilo ng likhang sining, o gamitin ang Sora upang gumawa ng isang nakakatuwang animated na short film.

4. Lakas ng Open Source: Pinangungunahan ng Qwen 3.5, Yakapin ang Panahon ng Mababang Gastos na LLM

Binigyang-diin ng talakayan mula sa X/Twitter ang paglabas ng Alibaba Qwen 3.5, isang open-source na modelo na may 397B na parameter, 17B na aktibong parameter. Kung ikukumpara sa Qwen 3, mayroon itong mga pakinabang tulad ng bukas na timbang, 60% na pagbaba ng gastos, 8 beses na pagbilis, at ang presyo ng Token ay 1/18 lamang ng Gemini 3 Pro. Ito ay nagmamarka ng pagbilis ng digmaan sa gastos ng LLM, at nangangahulugan din na ang open-source na komunidad ay nagbibigay ng mas at mas makapangyarihang mga tool para sa mga developer.

Kahalagahan ng Qwen 3.5:

• Bawasan ang hadlang sa paggamit ng LLM: Ang open source at mababang gastos ay nagbibigay-daan sa mas maraming developer at negosyo na gumamit ng teknolohiya ng LLM.
• Itaguyod ang pagbabago ng teknolohiya ng LLM: Ang open-source na komunidad ay maaaring magtulungan upang bumuo at pagbutihin ang mga modelo ng LLM, na nagpapabilis sa pagbabago ng teknolohiya.
• Pahusayin ang pagpapasadya ng LLM: Maaaring ipasadya ng mga developer ang mga modelo ng LLM ayon sa kanilang mga pangangailangan upang matugunan ang mga partikular na sitwasyon ng aplikasyon.

Mga Mungkahi sa Pagsasanay: Sundan ang Qwen 3.5 at ang kaugnay na ecosystem nito, at subukang ilapat ito sa iyong mga proyekto. Maaari mong gamitin ang Qwen 3.5 upang bumuo ng iyong sariling LLM application, o batay sa Qwen 3.5 para sa pangalawang pag-unlad, upang lumikha ng mga bagong sitwasyon ng aplikasyon.

5. Mga Panganib sa Seguridad: Jailbreak at Weaponization

Ipinapaalala rin sa atin ng talakayan sa X/Twitter na habang ginagamit ang LLM, kailangan nating bigyang-pansin ang mga panganib sa seguridad nito. Itinuro ng talakayan ng RedTeamVillage na hindi dapat limitahan lamang sa pag-jailbreak ng LLM, ngunit dapat ding bigyang-pansin kung paano i-weaponize ang LLM. Nangangahulugan ito na kailangan nating maunawaan ang mga posibleng kahinaan ng LLM, at gumawa ng mga kaukulang hakbang sa seguridad.

Kasama sa mga panganib sa seguridad ng LLM ang:

• Prompt Injection: Sa pamamagitan ng pagbuo ng mga espesyal na prompt, linlangin ang LLM upang magsagawa ng mga malisyosong operasyon.
• Data Poisoning: Sa pamamagitan ng pag-inject ng malisyosong data, kontaminahin ang data ng pagsasanay ng LLM, na nagiging sanhi nito upang makagawa ng mga maling resulta.
• Model Stealing: Sa pamamagitan ng pagsusuri sa output ng LLM, nakawin ang mga parameter ng modelo ng LLM.

Paano maiiwasan ang mga panganib sa seguridad ng LLM:

• Pagpapatunay ng Input: Magsagawa ng mahigpit na pagpapatunay sa input ng mga user upang maiwasan ang prompt injection.
• Pagsubaybay sa Output: Subaybayan ang output ng LLM at tuklasin ang mga abnormal na pag-uugali sa isang napapanahong paraan.
• Kontrol sa Pag-access: Mahigpit na kontrolin ang pag-access sa LLM upang maiwasan ang hindi awtorisadong pag-access.
• Pag-audit sa Seguridad: Regular na magsagawa ng pag-audit sa seguridad sa LLM system upang matukoy at ayusin ang mga kahinaan sa seguridad.

Mga Mungkahi sa Pagsasanay: Unawain ang mga panganib sa seguridad ng LLM, at gumawa ng mga kaukulang hakbang sa seguridad. Makilahok sa mga talakayan sa komunidad ng seguridad upang sama-samang mapabuti ang seguridad ng LLM.Bukod sa mga tool na nabanggit sa itaas, mayroon ding ilang iba pang mga mapagkukunan na makakatulong sa iyo na mas mahusay na bumuo ng mga LLM application:

• NVIDIA Blackwell GPUs, NVFP4, and TensorRT LLM: GPU at software library na ibinigay ng NVIDIA, na maaaring mapabilis ang proseso ng paghinuha ng LLM.
• DeepInfra inference platform: Nagbibigay ng mataas na pagganap na serbisyo sa paghinuha ng LLM, binabawasan ang gastos ng paggamit ng LLM.
• Rubric-Based RL: Isang paraan ng paggamit ng LLM bilang isang hukom upang gabayan ang pagsasanay ng modelo ng reinforcement learning. (Tingnan ang https://cameronrwolfe.substack.com/p/rubric-rl)
• VideoCaptioner: Isang LLM-based na video caption processing assistant na sumusuporta sa speech recognition, subtitle segmentation, optimization, at buong proseso ng pagsasalin.
• Production Level LLM API 构建指南: (Tingnan ang https://amanxai.com/2026/02/11/bui ld-a-production-ready-llm-api/)

Konklusyon: Yakapin ang LLM, Lumikha ng Walang Hanggang Posibilidad

Mabilis na umuunlad ang teknolohiya ng LLM, na nagdadala sa atin ng mga pagkakataon na hindi pa naganap. Sa pamamagitan ng pagpili ng tamang LLM, paggamit ng Agent para i-automate ang workflow, pagyakap sa open source power, pagbibigay pansin sa mga panganib sa seguridad, at paggamit ng iba't ibang mapagkukunan, maaari nating ilapat ang LLM sa iba't ibang mga sitwasyon, pagbutihin ang pagiging produktibo, at lumikha ng walang hanggang posibilidad.