ほぼ毎日、同様の質問を受けます。20以上のAIエージェントの構築を手助けし、テストモデルに多額のコストを投入した後、実際に効果的な経験をいくつかまとめました。
以下は適切なLLMを選択するための完全なガイドです。
図源：TechFlow 深潮
現在の大規模言語モデル（LLM）産業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、各モデルは「最良のもの」を主張しています。
しかし現実は：すべてのニーズを満たすモデルは存在しません。
各モデルには特定の適用シナリオがあります。
私は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、あなたが不必要な時間とコストの浪費を避けられることを願っています。
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注記：この記事は実験室のベンチマークテストやマーケティング宣伝に基づいていません。
私が共有するのは、過去2年間に自ら構築したAIエージェントと生成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「人間の言葉を話す」ことを教えるようなものです。入力された内容に基づいて、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——クローズドソースコードとオープンソースコードのLLM：
クローズドソースコード：例えばGPT-4やClaudeは、通常使用量に応じて料金がかかり、提供者によってホストされ運用されます。
オープンソースコード：例えばMetaのLlamaやMixtralは、ユーザーが自分でデプロイして運用する必要があります。
初めて接触する際は、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が非常に重要です。
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モデルの規模は性能が良いことを意味しません：
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ます。
しかし、より大きなモデルが常に優れた性能を示すわけではありません。重要なのは、具体的なニーズに適したモデルを選択することです。
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もしあなたがX/TwitterのボットやソーシャルAIを構築する必要があるなら：
@xaiのGrokは非常に良い選択肢です：
寛大な無料枠を提供します
ソーシャルコンテキストの理解能力が優れています
クローズドソースコードですが、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推奨します！（小道情報：
@ai16zdaoのElizaデフォルトモデルはXAI Grokを使用しています）
もしあなたが多言語コンテンツを扱う必要があるなら：
@Alibaba_QwenのQwQモデルは私たちのテストで非常に優れた結果を示しました。特にアジア言語処理において。
注意が必要なのは、このモデルのトレーニングデータは主に中国本土から来ているため、特定の情報が欠けている可能性があることです。
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汎用性のあるか、推論能力が高いモデルが必要な場合は：
@OpenAIのモデルは依然として業界のトップです：
性能は安定して信頼性があります
広範な実際のテストを経ています
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にとって理想的な出発点です。
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もしあなたが開発者やコンテンツクリエーターなら：
@AnthropicAIのClaudeは私が日常的に使用している主要なツールです：
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
非常に創造的な作業に適しています
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MetaのLlama 3.3は最近注目を集めています：
性能は安定して信頼性があります
オープンソースモデル、柔軟で自由です
@OpenRouterAIまたは@GroqIncを通じて試用できます
例えば、@virtuals_ioなどの暗号xAIプロジェクトはそれに基づいて製品を開発しています。
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もしあなたがロールプレイングAIが必要なら：
@TheBlokeAIのMythoMax 13Bは現在のロールプレイング産業のトップで、数ヶ月連続で関連ランキングの上位にいます。
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性能を示します
複雑なタスクに簡単に対処できます。
128,000まで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。
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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：私は小型のGemmaモデルをAIプロセスの「偏見のない審判」としてよく使用しており、検証タスクで非常に優れた効果を発揮しています！
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Gemma
@MistralAIのモデルは特筆すべきです：
オープンソースですが、高品質です
Mixtralモデルの性能は非常に強力です
特に複雑な推論タスクに優れています
それはコミュニティから広く好評を得ており、試す価値があります。
あなたの手の中にある最先端の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「チーム」を作成できます。
各モデルが最も得意とする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す。各メンバーには独自の役割と貢献があります。
迅速に始める方法：
@OpenRouterAIまたは@redpill_gptを使用してモデルテストを行うと、これらのプラットフォームは暗号通貨決済をサポートしており、非常に便利です。
異なるモデルの性能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を使って自分のGPUで実験してみてください。
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もしあなたが速度を追求するなら、@GroqIncのLPU技術は非常に高速な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
パフォーマンスは非常に生産環境でのデプロイに適しています。
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【免責事項】市場にはリスクがあり、投資には注意が必要です。この記事は投資アドバイスを構成するものではなく、ユーザーはこの記事の意見、見解、または結論が特定の状況に適合するかどうかを考慮する必要があります。それに基づいて投資する場合、責任は自己負担です。
この記事は許可を得て転載されています：(深潮 TechFlow)
原文作者：superoo7
『自分でAIエージェントを作りたい？12種類のLLMモデルを集めて、あなたも良いツールを調教できる！』この記事は最初に『暗号都市』に掲載されました。