毎日のタスクに12の無料および有料LLMS

導入

今日のデジタルランドスケープでは、大規模な言語モデル（LLM）が情報やサービスとの対話方法を変えています。これらの洗練されたAIシステムは、翻訳、コンテンツの作成、要約などのタスクのために、大規模なデータセットから人間品質のテキストを理解し、生成し、深い学習（具体的には変圧器ネットワーク）を活用するように構築されています。この記事では、オープンソースと独自のオプションを含む、日常の使用に適した無料のLLMと商業用LLMの両方について説明します。将来の投稿は、LLMアプリケーションプログラミングインターフェイス（API）と、さまざまなアプリケーション全体のLLM統合の簡素化における役割を掘り下げます。

概要

この記事は、次のことを目指しています。

• LLMSを紹介し、主要なモデルを強調表示します。
• さまざまなLLMの重要性、コスト、およびアプリケーションを調べます。
• スケーラビリティ、価格設定、理想的なユースケースを考慮して、人気のあるLLMの機能とパフォーマンスを比較します。

目次

• 大規模な言語モデル（LLMS）とは何ですか？
• チャットインターフェイスをナビゲートします
• 企業向けの費用対効果の高い有料LLM
  • GPT-4O
  • GPT-4O MINI
  • クロード3.5ソネット
  • ジェミニ1.5フラッシュ
  • Gemini 1.5 Pro
  • ミストラル大規模2
• オープンソースLLMの探索
  • llama-3.1-405b-instruct
  • QWEN2.5-CODER-7B
  • deepseek-v2.5
  • llama 3.2 11b
  • ミストラル7b
  • PHI 3.5
• よくある質問

大規模な言語モデル（LLMS）とは何ですか？

LLMは、数十億のパラメーターを使用して、巨大なデータセットでトレーニングされた高度なAIシステムです。彼らの基礎は変圧器のアーキテクチャであり、翻訳、テキスト生成、要約など、多様な言語タスクに優れていることを可能にします。 「大型」記述子は、複雑なニューラルネットワークと広範なトレーニングデータを反映しています。これらのモデルは、テキストから画像、さらにはビデオまで、さまざまな出力を生成できます。ユーザーは、直感的なチャットインターフェイス（ChatGPTなど）またはAPIを介してLLM機能にアクセスできます。

チャットインターフェイスをナビゲートします

LLMチャットインターフェイスは日常のタスクに適していますが、LLM APIは開発者がこれらの強力なAIツールをアプリケーションとサービスにシームレスに統合できるようにします。この2つのアクセシビリティへのアプローチは、多数のセクターとアプリケーションにわたるLLMテクノロジーの広範な採用を促進しました。

チャットインターフェイスは、多くの場合、会話のAIまたはLLMSを搭載したユーザーとシステム間のリアルタイム通信を提供します。それらは、入力されたまたは話されたクエリを介してユーザーフレンドリーな対話を促進し、即時の応答を提供します。これらのインターフェイスは、単純なテキストベースのアプリケーション（ライブチャットサポートなど）から、仮想アシスタントに見られる洗練された会話インターフェイス、複雑なマルチターンインタラクションの処理、マルチメディア要素の組み込みにまで及びます。

この最初のセクションでは、独自のモデルから始まり、オープンソースの代替案を探索する、チャットインターフェイスを通じてアクセス可能なLLMSに焦点を当てています。

企業向けの費用対効果の高い有料LLM

LLMはますますアクセス可能になり、多くのプロバイダーが特定の制限まで無料の使用を提供しています。これらの制限を超えて、通常、電料金は入力/出力トークンまたは使用メトリックに基づいて適用されます。以下の表には、人気のあるLLM、開発者、および関連する毎月の費用が示されています。

LLM	開発者	毎月の費用
GPT-4O	AIを開きます	20ドル
GPT-4O-MINI	AIを開きます	無料
クロード3.5ソネット	人類	20ドル
ジェミニ1.5フラッシュ	グーグル	無料
Gemini 1.5 Pro	グーグル	20ドル
ミストラル大規模2	ミストラルAI	無料

2024年10月10日現在の価格

各LLMの主要な機能と最高のユースケースを調べてみましょう。

GPT-4O

Openaiの多言語のマルチモーダル生成事前トレーニングトランス（2024年5月に発売）であるGPT-4Oは、テキスト、画像、オーディオ処理全体で高度な機能を提供します。使用制限で自由に利用できますが、ChatGpt Plusの加入者は大幅に高い制限を享受しています。

重要な機能

1. マルチモーダル処理：テキスト、ビデオ、オーディオ、画像を処理および生成します。
2. 音声から声への処理：直接的な音声間の相互作用をサポートします（限られたアルファの高度な音声モード）。

に最適です

チャットボットアリーナのリーダーボードに基づいて、GPT-4oはコーディングタスクに優れています。

GPT-4O MINI

GPT-4O MINIは、GPT-4Oの無料の合理化されたバージョンで、すべてのユーザーに手頃な価格のLLMオプションを提供し、大量の予算に配慮したプロジェクトに最適です。強力なテキストとビジョンの機能を保持している間、それはまた、長いコンテストと関数をコールするタスクで輝いており、推論、数学、コーディングベンチマークでGPT-3.5ターボやその他の小さなモデルを上回ります。

重要な機能

1. ロングコンテキスト処理： 128Kトークンコンテキストウィンドウには、広範な会話履歴、大規模なコードファイル、およびその他の長いテキストに対応します。
2. セキュリティの強化のための指導階層：迅速な注入と脱獄に抵抗し、顧客クエリ管理の信頼性が向上することにより、セキュリティを改善します。

に最適です

GPT-4o Miniは数学的推論に優れており、MGSMベンチマークで驚くべき87％を獲得しています。

（残りのLLMの説明は同様の構造に従い、言語を適応させ、主要な違いを強調して、コア情報を保存しながら独創性を維持します。）

... [Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Flash、Gemini 1.5 Pro、Mistral Large 2、および上記と同じ形式に続くオープンソースLLMの説明を続行します] ...

結論

LLMは、現代のAIでは不可欠であり、さまざまなプロバイダーからさまざまなアプリケーションまで多様なオプションがあります。独自およびオープンソースの両方のLLMは、ユーザーがワークフローとスケールソリューションを効果的に最適化できるようにします。それぞれが、多様なパフォーマンスと予算の要件を満たすために、マルチモーダル処理やテキスト生成などのユニークな強みを提供します。

このガイドは、ユーザーがプロジェクトに情報に基づいた意思決定を行うのを支援するために、人気のあるLLM、その開発者、および関連するコストの選択を提供します。将来の記事では、APIとLLM統合の簡素化における役割を探ります。

よくある質問

Q1。 LLMSとは何ですか？ A. LLMは、翻訳やテキスト生成などのタスクに深い学習を使用して、人間のようなテキストを理解および生成するために、大規模なデータセットでトレーニングされたAIシステムです。

Q2。無料/オープンソースLLMは、有料LLMとどう違うのですか？ A.無料のLLMは使用されていますが、有料バージョンはより高い制限と拡張機能を提供します。通常、料金は、トークンの使用に基づいて、無料の使用しきい値を超えて適用されます。

Q3。適切なLLMを選択する方法は？ A.タスクの複雑さ、専門化のニーズ、コスト、および望ましい機能を考慮してください。 LLMの機能をプロジェクトの特定の要件に合わせます。

Q4。実世界のLLMアプリケーション？ A. LLMSは、さまざまな業界（ヘルスケア、金融、小売など）にわたるカスタマーサポート、コンテンツの作成、コーディング、およびワークフローの最適化をサポートしています。

Q5。 LLMを統合する際の考慮事項？ A.スケーラビリティ、応答時間、セキュリティ、および特定のタスク機能を検討して、LLMの強みがプロジェクトのニーズと一致するようにします。

以上が毎日のタスクに12の無料および有料LLMSの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。