【随時更新】主要な大規模言語モデル比較表
これはなに？ 自著 「つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門」 に掲載するために作ったOpenAI・Anthropic・GoogleのLLMの一覧表です。 各社が新しいモデルを出すたびに本の内容が陳腐化するため、この記事に最新の情報を更新していきます。 各社のモデルの主要諸元・費用に加えて、自分の印象を書いてあります。 性能の目安としてChatbot Arenaのスコアを参考までに添付しています これはあくまで参考用かつ英語での評価なので、スコアが一番高いものがいい、もしくは低いからダメというわけではありません。 少なくともこの記事に掲載されているモデルは、スコアが低いものでも単純な翻訳などでは十分な性能を持っています。そして何より高性能モデルとは比較にならないほど高速です。 用途や使用言語によって試してみて最適なものを選ぶのが良いでしょう [PR] 宣伝 本の紹介は↓に書
オープンソースの生成AIが「GPT-4」に一歩及ばない理由
一方では、常に進化を続けるきら星のごときコントリビュータ―たちによって、数多くのオープンソースの大規模言語モデルが作られ続けている。その中でも特に有名なのが、Metaの「Llama 2」だ。一方、クローズドソースの大規模言語モデルの代表例は、商用モデルとして定評がある2つのモデルである、OpenAIの「GPT-4」と、ベンチャーキャピタルの支援を受けているスタートアップAnthropicの言語モデル「Claude 2」だろう。 これらのモデルをテストして互いに比較する方法の1つに、特定の分野（例えば医療知識）の質問に回答させ、その善し悪しを比べるというやり方がある。 権威のある医学論文誌を発行しているNew England Jounal of Medicineが創刊した新論文誌「NEJM AI」に最近掲載された、ペパーダイン大学、カリフォルニア大学ロサンゼルス校、カリフォルニア大学リバーサ
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