2024年のコーディングのためのLLMS：価格、パフォーマンス、そして最高の戦い

コーディング用の大規模な言語モデル（LLMS）の急速に進化する風景は、開発者に豊富な選択肢を提供します。 この分析では、Public APIを介してアクセス可能なトップLLMを比較し、HumanvalやReal World ELOスコアなどのベンチマークで測定するコーディング能力に焦点を当てています。 個人的なプロジェクトを構築する場合でも、AIをワークフローに統合する場合でも、これらのモデルの長所と短所を理解することは、情報に基づいた意思決定に不可欠です。

LLM比較の課題：

モデルの更新が頻繁に更新される（マイナーなものでさえパフォーマンスに大きな影響を与える）、LLMの固有の確率が一貫性のない結果につながるため、ベンチマークの設計とレポートの潜在的なバイアスがあるため、直接的な比較は困難です。 この分析は、現在利用可能なデータに基づいた最高の効果的な比較を表しています。

評価メトリック：Humaneval and ELOスコア：

この分析では、2つの重要なメトリックを使用しています。

HumanVal：
• 指定された要件に基づいてコードの正確性と機能を評価するベンチマーク。 コードの完了と問題解決能力を測定します eloスコア（チャットボットアリーナ - コーディングのみ）：
人間によって判断された頭と頭のLLM比較から導出されました。 ELOスコアが高いほど、相対的なパフォーマンスが優れていることを示しています。 100ポイントの違いは、高評価モデルの勝率が約64％であることを示唆しています。
• パフォーマンスの概要：

Openaiのモデルは、人間のランキングとELOランキングの両方を一貫して上回り、優れたコーディング機能を紹介します。

o1-miniモデルは、両方のメトリックで驚くほど大きな

o1

モデルよりも優れています。 他の企業の最高のモデルは、Openaiの後続ですが、同等のパフォーマンスを示しています。

ベンチマークvs.実際のパフォーマンスの不一致：

ヒューマンルススコアとELOスコアの間に重要な不一致が存在します。 MistralのMistral Large

のようなモデルの中には、実際の使用（潜在的なオーバーフィット）よりもHumanvalでパフォーマンスが向上しますが、GoogleのGemini 1.5 Pro

などの他のモデルは反対の傾向を示します（ベンチマークでの過小評価）。これは、ベンチマークのみに依存することの制限を強調しています。 AlibabaおよびMistralモデルは、多くの場合、ベンチマークに過剰に適合しますが、Googleのモデルは公正な評価に重点を置いているため、過小評価されているように見えます。 メタモデルは、ベンチマークと実世界のパフォーマンスの間の一貫したバランスを示しています。

パフォーマンスと価格のバランス：

パレートフロント（パフォーマンスと価格の最適バランス）は、主にOpenAI（高性能）とGoogle（Moneyの価値）モデルを備えています。 クラウドプロバイダーの平均に基づいて価格設定されたメタのオープンソースラマモデルも、競争力を示しています。

追加の洞察：

llmsは、パフォーマンスとコストの減少が一貫して改善します。オープンソースモデルは追いついていますが、独自のモデルは支配を維持しています。 マイナーな更新でさえ、パフォーマンスや価格に大きな影響を与えます

結論：

コーディングLLMランドスケープは動的です。 開発者は、パフォーマンスとコストの両方を考慮して、最新のモデルを定期的に評価する必要があります。 ベンチマークの制限を理解し、多様な評価メトリックを優先することは、情報に基づいた選択を行うために重要です。 この分析は、現在の状態のスナップショットを提供し、この急速に進化する分野で先を行くためには継続的な監視が不可欠です。

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