著者：superoo7
編集：深潮TechFlow
ほぼ毎日、同様の質問を受けます。20以上の AI エージェントを構築し、モデルテストに多額のコストを投入した結果、実際に役立つ経験をいくつかまとめました。
以下は、適切な LLM の選び方に関する完全なガイドです。
現在の大規模言語モデル (LLM) の分野は急速に変化しています。ほぼ毎週新しいモデルが発表され、それぞれが「最良のもの」と主張しています。
しかし現実は、すべてのニーズを満たすモデルは存在しないということです。
各モデルには特定の適用シーンがあります。
数十種類のモデルをテストしてきました。私の経験を通じて、不要な時間とお金の無駄を避けられることを願っています。
注意すべきは、この文章は実験室のベンチマークやマーケティングの宣伝に基づいていないということです。
私が共有するのは、過去2年間で自分で構築した AI エージェントと生成的 AI (GenAI) 製品に基づく実際の経験です。
まず、LLM とは何かを理解する必要があります：
大規模言語モデル (LLM) は、コンピュータに「人間の言葉を話させる」ようなものです。入力に基づいて、次に最も可能性の高い単語を予測します。
この技術の出発点は、この古典的な論文です：Attention Is All You Need
基礎知識——クローズドソースとオープンソースの LLM：
クローズドソース：例えば GPT-4 と Claude は、通常使用量に応じて料金が発生し、プロバイダーによってホスティングされて実行されます。
オープンソース：例えば Meta の Llama と Mixtral は、ユーザーが自分でデプロイして実行する必要があります。
初めて接する際には、これらの用語に混乱するかもしれませんが、両者の違いを理解することは非常に重要です。
モデルの規模はパフォーマンスの向上を意味するわけではありません：
例えば 7B は、モデルに 70 億のパラメータがあることを示しています。
しかし、より大きなモデルが常に優れたパフォーマンスを示すわけではありません。重要なのは、あなたの具体的なニーズに合ったモデルを選ぶことです。
X/Twitter ボットやソーシャル AI を構築する必要がある場合：
@xai の Grok は非常に良い選択肢です：
寛大な無料枠を提供
ソーシャルコンテキストの理解力が優れています
クローズドソースですが、非常に試す価値があります
初心者の開発者にはこのモデルを強くお勧めします！（小道消息：
@ai16zdao の Eliza デフォルトモデルは XAI Grok を使用しています）
多言語コンテンツを扱う必要がある場合：
@Alibaba_Qwen の QwQ モデルは、特にアジア言語処理において非常に優れたパフォーマンスを示しました。
注意すべきは、このモデルのトレーニングデータは主に中国本土からのものであるため、一部の内容には情報の欠如がある場合があることです。
汎用的な用途や推論能力が強いモデルが必要な場合：
@OpenAI のモデルは依然として業界のトップです：
パフォーマンスは安定して信頼性があります
広範な実地テストを経て
強力なセキュリティメカニズムを備えています
これはほとんどのプロジェクトの理想的な出発点です。
あなたが開発者またはコンテンツクリエイターである場合：
@AnthropicAI の Claude は、私の日常的な主力ツールです：
コーディング能力は非常に優れています
応答内容は明確で詳細です
クリエイティブ関連の作業に非常に適しています
Meta の Llama 3.3 は最近注目を集めています：
パフォーマンスは安定して信頼性があります
オープンソースモデル、柔軟で自由
試用は @OpenRouterAI または @GroqInc を通じて可能です
例えば、@virtuals_io などの暗号 x AI プロジェクトがこれに基づいて製品を開発しています。
ロールプレイングタイプの AI が必要な場合：
@TheBlokeAI の MythoMax 13B は、現在のロールプレイング分野のトッププレイヤーであり、関連ランキングで数ヶ月連続して上位にランクインしています。
Cohere の Command R+ は、過小評価されている優れたモデルです：
ロールプレイングタスクで優れたパフォーマンスを示します
複雑なタスクに簡単に対応できます
最大 128000 のコンテキストウィンドウをサポートし、より長い「記憶能力」を持っています
Google の Gemma モデルは、軽量でありながら強力な選択肢です：
特定のタスクに集中し、優れたパフォーマンスを発揮します
予算に優しい
コストに敏感なプロジェクトに適しています
個人的な経験：私はしばしば小型の Gemma モデルを AI プロセスの「偏りのない審判」として使用し、検証タスクで非常に良い結果を得ています！
Gemma
@MistralAI のモデルは注目に値します：
オープンソースですが高品質です
Mixtral モデルのパフォーマンスは非常に強力です
特に複雑な推論タスクに優れています
コミュニティから広く評価されており、絶対に試す価値があります。
あなたの手の中の最前線の AI。
専門的なアドバイス：混合して試してみてください！
異なるモデルにはそれぞれの利点があります
複雑なタスクのために AI の「チーム」を作成できます
各モデルが得意な部分に集中できるようにします
夢のチームを作るようなもので、各メンバーには独自の役割と貢献があります。
どのように迅速に始めるか：
@OpenRouterAI または @redpill_gpt を使用してモデルテストを行うことができ、これらのプラットフォームは暗号通貨支払いをサポートしており、非常に便利です
異なるモデルのパフォーマンスを比較するための優れたツールです
コストを節約し、ローカルでモデルを実行したい場合は、@ollama を使用して自分の GPU で実験することをお勧めします。
速度を重視する場合、@GroqInc の LPU 技術は非常に早い推論速度を提供します：
モデルの選択肢は限られていますが
パフォーマンスは生産環境へのデプロイに非常に適しています
