ほぼ毎日、私は同様の質問を受け取ります。20以上のAIモデルを構築し、モデルのテストに多額の費用を投入した結果、私は本当に効果的な経験をまとめました。
以下は、適切なLLMを選ぶための完全なガイドです。
出典:TechFlow Deep Tide
現在の大規模言語モデル（LLM）の産業は急速に変化しています。ほぼ毎週、新しいモデルがリリースされ、それぞれが「最高の」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ません。
各種モデルには特定の適用シナリオがあります。
私はすでに数十のモデルをテストしてきました。私の経験を通じて、あなたが不要な時間とお金を浪費することを避けることができるといいです。
説明する必要があります：この記事は実験室の基準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スマートボディと生成型AI（GenAI）製品の実際の経験です。
まず、LLMとは何かを理解する必要があります。
大语言模型（LLM）は、コンピューターに「人間の言葉を話す」ように教えるものです。入力内容に基づいて、次に最も可能性の高い単語を予測します。
このテクニックの出発点は、次の古典的な論文です:注意はすべて必要です
基本 - クローズドソースとオープンソースのLLM:
クローズドソースコード：例えば、GPT-4やClaudeなどは、通常、使用量に応じて料金がかかり、プロバイダーがホストして実行されます。
オープンソース：例えばMetaのLlamaやMixtralなどは、ユーザーが自分で展開して実行する必要があります。
剛接觸時、これらの用語に戸惑うかもしれませんが、両者の違いを理解することが非常に重要です。
モデルの規模が大きいほど性能が優れているわけではありません。
例えば、7B はモデルが700億のパラメータを持っていることを示しています。
しかし、より大きなモデルが常により優れたパフォーマンスを発揮するわけではありません。重要なのは、具体的なニーズに合ったモデルを選択することです。
X/Twitter ボットまたはソーシャル AI を構築する必要がある場合は、次のようにします。
@xaiのGrokは素晴らしい選択です。
慷慨な無料枠を提供する
社会的背景を理解する優れた能力
封閉されたソースコードであるが、試す価値がある
新入りの開発者にはこのモデルを強くお勧めします！（ちなみに、
@ai16zdaoのElizaのデフォルトモデルはXAI Grokを使用しています)
もし、多言語のコンテンツを処理する必要がある場合:
@Alibaba_QwenのQwQモデルは、私たちのテストで非常に優れたパフォーマンスを発揮しました、特にアジアの言語処理において。
なお、このモデルの学習データは主に中国本土のものであるため、一部のコンテンツには情報が不足している可能性があります。
もし汎用性の高いモデルや推論能力が必要な場合は、
@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：
安定した信頼性の高い性能
幅広い実地テストを経て
強力なセキュリティメカニズムを備えている
これはほとんどのプロジェクトの理想的なスタート地点です。
もし、あなたが開発者またはコンテンツクリエーターである場合:
@AnthropicAI's Claude は、私が毎日使っている主力ツールです。
コーディングスキルはかなり優れています
応答は明確で詳細です
クリエイティブ関連の仕事に最適
MetaのLlama 3.3は最近注目されています：
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、柔軟で無料
試用は@OpenRouterAIまたは@GroqIncを介して行うことができます
例えば、@virtuals_ioなどの暗号化x AIプロジェクトは、それに基づいて製品を開発しています。
ロールプレイングAIが必要な場合:
@TheBlokeAIのMythoMax 13Bは、現在のロールプレイング産業のトッププレーヤーであり、関連するランキングで数ヶ月連続でトップ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：
角色プレイの任務で優れたパフォーマンスを発揮する
複雑なタスクに簡単に対応できる
最大 128,000 のコンテキスト ウィンドウをサポートし、より長い「メモリ機能」を実現
GoogleのGemmaモデルは、軽量でありながら強力なオプションです。
特定の任務に注力し、優れたパフォーマンスを発揮する
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。
個人の経験：私はよくAIプロセスで「偏見のない審判」として小型のGemmaモデルを使用しています。検証のタスクで非常に優れた効果を発揮しています！
ジェンマ
@MistralAI 的模型值得一提：
オープンソースですが、ハイエンドの品質を備えています
ミシュトラルモデルのパフォーマンスは非常に強力です
彼は特に複雑な推論タスクを得意としています
コミュニティから好評を博しており、チェックする価値は間違いなくあります。
あなたの手には、最先端のAIがあります。
プロからのアドバイス:ミックス&マッチを試してみてください。
モデルが異なれば、独自の利点があります
複雑なタスクに対してAI「チーム」を作成することができます
各モデルはそれぞれ得意な部分に集中するようにしてください
夢を追うチームを作るのは、各メンバーが独自の役割と貢献を持っています。
すぐに始める方法:
モデルテストには@OpenRouterAIまたは@redpill_gptを使用し、これらのプラットフォームは暗号通貨の支払いに対応しており、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、モデルをローカルで実行したい場合は、@ollama を使用して独自の GPU を試してみてください。
もし速さを追求するなら、@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
ただし、パフォーマンスは運用環境での展開に適しています
【免責事項】市場はリスクが高く、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、ユーザーはここに記載されている意見、意見、または結論が特定の状況に適しているかどうかを検討する必要があります。 それに応じて自己責任で投資してください。
この記事は、Deep Tide TechFlowの許可を得て転載しています。
原作者: superoo7
『AIエージェントを自分で作りたいですか？12種類のLLMモデルをおすすめします。あなたも優れたツールを育てることができます！』この記事は最初に『暗号都市』で公開されました。
238k 投稿
227k 投稿
152k 投稿
80k 投稿
67k 投稿
65k 投稿
61k 投稿
59k 投稿
53k 投稿
51k 投稿
AI Agentを自分で作りたいですか？ 12種類のLLMモデルを収集して、あなたも良いツールを調整できます！
ほぼ毎日、私は同様の質問を受け取ります。20以上のAIモデルを構築し、モデルのテストに多額の費用を投入した結果、私は本当に効果的な経験をまとめました。
以下は、適切なLLMを選ぶための完全なガイドです。
出典:TechFlow Deep Tide
現在の大規模言語モデル（LLM）の産業は急速に変化しています。ほぼ毎週、新しいモデルがリリースされ、それぞれが「最高の」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ません。
各種モデルには特定の適用シナリオがあります。
私はすでに数十のモデルをテストしてきました。私の経験を通じて、あなたが不要な時間とお金を浪費することを避けることができるといいです。
出典:TechFlow Deep Tide
説明する必要があります：この記事は実験室の基準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スマートボディと生成型AI（GenAI）製品の実際の経験です。
まず、LLMとは何かを理解する必要があります。
大语言模型（LLM）は、コンピューターに「人間の言葉を話す」ように教えるものです。入力内容に基づいて、次に最も可能性の高い単語を予測します。
このテクニックの出発点は、次の古典的な論文です:注意はすべて必要です
基本 - クローズドソースとオープンソースのLLM:
クローズドソースコード：例えば、GPT-4やClaudeなどは、通常、使用量に応じて料金がかかり、プロバイダーがホストして実行されます。
オープンソース：例えばMetaのLlamaやMixtralなどは、ユーザーが自分で展開して実行する必要があります。
剛接觸時、これらの用語に戸惑うかもしれませんが、両者の違いを理解することが非常に重要です。
出典:TechFlow Deep Tide
モデルの規模が大きいほど性能が優れているわけではありません。
例えば、7B はモデルが700億のパラメータを持っていることを示しています。
しかし、より大きなモデルが常により優れたパフォーマンスを発揮するわけではありません。重要なのは、具体的なニーズに合ったモデルを選択することです。
出典:TechFlow Deep Tide
X/Twitter ボットまたはソーシャル AI を構築する必要がある場合は、次のようにします。
@xaiのGrokは素晴らしい選択です。
慷慨な無料枠を提供する
社会的背景を理解する優れた能力
封閉されたソースコードであるが、試す価値がある
新入りの開発者にはこのモデルを強くお勧めします！（ちなみに、
@ai16zdaoのElizaのデフォルトモデルはXAI Grokを使用しています)
もし、多言語のコンテンツを処理する必要がある場合:
@Alibaba_QwenのQwQモデルは、私たちのテストで非常に優れたパフォーマンスを発揮しました、特にアジアの言語処理において。
なお、このモデルの学習データは主に中国本土のものであるため、一部のコンテンツには情報が不足している可能性があります。
出典:TechFlow Deep Tide
もし汎用性の高いモデルや推論能力が必要な場合は、
@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：
安定した信頼性の高い性能
幅広い実地テストを経て
強力なセキュリティメカニズムを備えている
これはほとんどのプロジェクトの理想的なスタート地点です。
出典:TechFlow Deep Tide
もし、あなたが開発者またはコンテンツクリエーターである場合:
@AnthropicAI's Claude は、私が毎日使っている主力ツールです。
コーディングスキルはかなり優れています
応答は明確で詳細です
クリエイティブ関連の仕事に最適
出典:TechFlow Deep Tide
MetaのLlama 3.3は最近注目されています：
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、柔軟で無料
試用は@OpenRouterAIまたは@GroqIncを介して行うことができます
例えば、@virtuals_ioなどの暗号化x AIプロジェクトは、それに基づいて製品を開発しています。
出典:TechFlow Deep Tide
ロールプレイングAIが必要な場合:
@TheBlokeAIのMythoMax 13Bは、現在のロールプレイング産業のトッププレーヤーであり、関連するランキングで数ヶ月連続でトップ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：
角色プレイの任務で優れたパフォーマンスを発揮する
複雑なタスクに簡単に対応できる
最大 128,000 のコンテキスト ウィンドウをサポートし、より長い「メモリ機能」を実現
出典:TechFlow Deep Tide
GoogleのGemmaモデルは、軽量でありながら強力なオプションです。
特定の任務に注力し、優れたパフォーマンスを発揮する
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。
個人の経験：私はよくAIプロセスで「偏見のない審判」として小型のGemmaモデルを使用しています。検証のタスクで非常に優れた効果を発揮しています！
出典:TechFlow Deep Tide
ジェンマ
@MistralAI 的模型值得一提：
オープンソースですが、ハイエンドの品質を備えています
ミシュトラルモデルのパフォーマンスは非常に強力です
彼は特に複雑な推論タスクを得意としています
コミュニティから好評を博しており、チェックする価値は間違いなくあります。
あなたの手には、最先端のAIがあります。
プロからのアドバイス:ミックス&マッチを試してみてください。
モデルが異なれば、独自の利点があります
複雑なタスクに対してAI「チーム」を作成することができます
各モデルはそれぞれ得意な部分に集中するようにしてください
夢を追うチームを作るのは、各メンバーが独自の役割と貢献を持っています。
すぐに始める方法:
モデルテストには@OpenRouterAIまたは@redpill_gptを使用し、これらのプラットフォームは暗号通貨の支払いに対応しており、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、モデルをローカルで実行したい場合は、@ollama を使用して独自の GPU を試してみてください。
出典:TechFlow Deep Tide
もし速さを追求するなら、@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
ただし、パフォーマンスは運用環境での展開に適しています
出典:TechFlow Deep Tide
【免責事項】市場はリスクが高く、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、ユーザーはここに記載されている意見、意見、または結論が特定の状況に適しているかどうかを検討する必要があります。 それに応じて自己責任で投資してください。
この記事は、Deep Tide TechFlowの許可を得て転載しています。
原作者: superoo7
『AIエージェントを自分で作りたいですか？12種類のLLMモデルをおすすめします。あなたも優れたツールを育てることができます！』この記事は最初に『暗号都市』で公開されました。