A legjobb LLM-ek a nyelvi összefoglaláshoz 2026-ban

A legtöbb csapat úgy teszteli az LLM összefoglaló eszközöket, hogy egy mintadokumentumot ad nekik, és ezzel befejezik a tesztet. Az a modell, amelyik remekül összefoglalja a negyedéves jelentéseket, tönkreteheti a Slack-szálakat, míg az, amelyik tökéletes a jogi összefoglalókhoz, téves következtetéseket vonhat le az ügyfelek e-mailjeiből.

Ez az útmutató bemutatja a legjobb szövegösszefoglalásra alkalmas LLM-eket, hogyan értékelje őket a tényleges munkaterheléséhez viszonyítva, és hogyan kapcsolhatja ezeket az összefoglalókat közvetlenül a munkafolyamatában végzett tevékenységekhez.

LLM összefoglaló modellek áttekintése

Mit kell keresnie egy összefoglaláshoz alkalmas LLM-ben?

A rossz összefoglalási modell kiválasztása pénzpazarláshoz vezet a nehézkes API-k miatt, bonyolult beállításokkal kell küszködni, vagy egyszerűen csak alacsony minőségű, nem hasznos összefoglalásokat kapunk. Mielőtt elmélyülne a konkrét modellekben, érdemes megérteni, mi különbözteti meg a hatékony összefoglalást az általános kimenettől, így okosabb döntést hozhat.

Kezelje a tényleges dokumentumtípusokat

Egy modell, amely kiválóan összefoglalja a kutatási cikkeket, nehezen boldogulhat a Slack beszélgetésekkel vagy a találkozók jegyzőkönyveivel. Keressen olyan LLM-eket, amelyeket a csapata által naponta használt dokumentumtípusokon teszteltek – legyen szó jogi szerződésekről, ügyfél-e-mailekről, műszaki dokumentációról vagy találkozói jegyzetekről.

Kellő kontextusablakot kínál

A kontextusablak határozza meg, hogy a modell egy lépésben mennyi szöveget tud feldolgozni. Ha egy órás értekezletek jegyzőkönyveit vagy hosszú kutatási jelentéseket foglal össze, akkor egy kiterjesztett kontextusablakkal rendelkező modellre van szüksége. Ellenkező esetben a dokumentumokat darabokra kell bontania, és elveszíti azt a koherenciát, amely az összes dokumentum együttes feldolgozásából származik.

Egyensúly a sebesség és a minőség között

Egyes modellek az inferencia sebességét helyezik előtérbe, míg mások a kimeneti minőséget optimalizálják. A találkozók során történő valós idejű összefoglaláshoz a sebesség a fontosabb. Vezetői összefoglalók készítéséhez pedig a minőség élvez elsőbbséget. Gondolja át, hogy az Ön felhasználási esetei hol helyezkednek el ezen a skálán.

Megfelelő hozzáférési lehetőségeket biztosít

Csapatának technikai erőforrásai és biztonsági követelményei alapján döntse el, hogy kezelt API-ra, saját hosztolt telepítésre vagy hibrid megközelítésre van szüksége. A szigorú adatkezelési irányelvekkel rendelkező vállalati csapatok számára helyszíni megoldásokra lehet szükség, míg a kisebb csapatok inkább a felhőalapú API-k kényelmét részesíthetik előnyben.

A 6 legjobb LLM a szövegösszefoglaláshoz

A rendelkezésre álló modellek túlnyomó többsége miatt a megfelelő modell kiválasztása kihívást jelent. Az alábbi modellek mindegyike erős versenyző, de a „legjobb” modell kiválasztása teljes mértékben a csapatának konkrét igényeitől függ. A modelleket pontosság, kontextusablak mérete, sebesség és hozzáférési lehetőségek alapján értékeljük.

1. ClickUp Brain (a legjobb AI-alapú összefoglalás a munkafolyamatán belül)

Az önálló összefoglaló eszközök legnagyobb problémája nem az összefoglalások minősége, hanem az, ami utána történik. Készít egy remek összefoglalót, majd manuálisan átmásolja azt a projektmenedzsment eszközébe, feladatokkal egészíti ki, és üzenetet küld a csapatának a következő lépésekről. A ClickUp Brain kiküszöböli ezt a súrlódást azzal, hogy az összefoglalást közvetlenül a munkafolyamatba integrálja.

A ClickUp Brain segítségével egyszerűen csak be kell írnia a @brain szót bármely feladat megjegyzésébe vagy ClickUp Chat üzenetébe, és megkérni, hogy foglalja össze a kontextust. A program azonnal összefoglalót készít a munkaterületéről szerzett ismeretei alapján, prioritást adva az adott feladatnak vagy csatornának. Mivel a Brain megérti a projektjeit, dokumentumait és beszélgetéseit, összefoglalói azonnal felhasználhatók, nem pedig elszigetelt szövegek, amelyeket manuálisan kell feldolgoznia.

A ClickUp Brain legjobb funkciói

A ClickUp Brain korlátai

ClickUp Brain árak

2. OpenAI GPT-4o (A legalkalmasabb a kifinomult, vezetői szintű összefoglalásokhoz)

Ha kifinomult, árnyalt és vezetőkkel megosztható összefoglalóra van szüksége, a GPT-4o a legjobb választás. Erőssége a kiváló minőségű absztrakt összefoglalásban rejlik, amely olyan szöveget eredményez, mintha ember írta volna. A nagy kontextusablak és a multimodális képességek azt jelentik, hogy nemcsak dokumentumokból, hanem képekből vagy hangfelvételekből is képes szöveget összefoglalni.

A szolgáltatás egy széles körben elérhető API-n keresztül érhető el, így könnyen integrálható a meglévő AI-eszközökbe. A hátránya, hogy ez egy saját fejlesztésű szolgáltatás, amelynek ára a használat alapján kerül kiszámításra, és nagyon hosszú dokumentumok összefoglalásakor enyhe késleltetés tapasztalható.

A GPT-4o legjobb tulajdonságai

A GPT-4o korlátai

GPT-4o árak

3. Anthropic Claude 3. 5 Sonnet (legalkalmasabb a szabályozási követelményeknek érzékeny dokumentumokhoz)

Ha csapata rendkívül érzékeny vagy összetett dokumentumokkal foglalkozik, a Claude 3. 5 Sonnet pontosan az Önök igényeinek megfelelően lett kialakítva. Bővített kontextusablakkal rendelkezik, amely lehetővé teszi, hogy egyetlen lépésben feldolgozza és összefoglalja a teljes hosszúságú jelentéseket. Ahol igazán kiemelkedik, az a finom árnyalatú utasítások követésének képessége – kérhet összefoglalást egy adott formátumban, hangnemben vagy bizonyos témákra összpontosítva, és azt nagy pontossággal teljesíti.

Az Anthropic nagy hangsúlyt fektet a biztonsági összehangolásra, ami csökkenti annak kockázatát, hogy a modell tényekkel éljen, ami kritikus fontosságú a jogi vagy pénzügyi dokumentumokkal dolgozó, a szabályoknak megfelelő csapatok számára. Azoknál a csapatoknál, amelyek már használnak AI-alapú dokumentumösszefoglalókat, a Claude jól integrálható a meglévő munkafolyamatokba.

Claude 3. 5 Sonnet legjobb funkciói

Claude 3. 5 Sonnet korlátai

Claude 3. 5 Sonnet árak

4. Google Gemini 1. 5 Pro (a legjobb Google Workspace felhasználók számára)

Azok számára, akik máris a Google ökoszisztémájában élnek és lélegeznek, a Gemini 1. 5 Pro szinte verhetetlen kényelmet kínál. Az egyik legnagyobb, jelenleg elérhető kontextusablakkal rendelkezik – akár 1 millió tokenig –, így tökéletesen alkalmas a Google Meetből származó terjedelmes értekezlet-jegyzőkönyvek összefoglalására vagy a Google Drive-ban tárolt több kutatási cikkből származó információk szintetizálására.

A Google Workspace-szel való natív integráció azt jelenti, hogy összefoglalásokat kaphat anélkül, hogy el kellene hagynia a mindennap használt eszközöket. Ez különösen értékes azoknak a csapatoknak, amelyek nagymértékben támaszkodnak a Google ökoszisztémán belüli AI-alapú értekezlet-összefoglalókra.

A Gemini 1. 5 Pro legjobb funkciói

A Gemini 1. 5 Pro korlátai

Gemini 1. 5 Pro árak

5. Meta LLaMA 3 (A legjobb önállóan üzemeltetett, testreszabható folyamatokhoz)

Csapatának teljes ellenőrzést kell gyakorolnia az adatok felett, és el akarja kerülni, hogy érzékeny információkat küldjön harmadik fél szolgáltatásainak. Ebben az esetben egy olyan nyílt forráskódú modell, mint az LLaMA 3, kiválóan megfelel. A saját szerverein tárolhatja, a vállalatának sajátos adataihoz igazíthatja, hogy jobban megértse a szakzsargonját, és tetszése szerint testreszabhatja – mindezt licencdíj fizetése nélkül.

Az összefoglalás minősége lenyűgöző, és gyakran felveszi a versenyt a saját fejlesztésű modellekkel. A hátránya, hogy technikai infrastruktúrára van szükség. Csapatának mérnöki erőforrásokra lesz szüksége a modell telepítéséhez és karbantartásához, mivel nincs kész, kezelhető API. Ezért tökéletesen alkalmas mérnöki vezetésű vagy adatvédelemre összpontosító szervezetek számára.

Az LLaMA 3 legjobb funkciói

Az LLaMA 3 korlátai

LLaMA 3 árak

6. Mistral Large (a legjobb az EU adatkezelési követelményeinek teljesítéséhez)

Mi van akkor, ha az open source rugalmasságát szeretné, de nincs megfelelő erőforrása az infrastruktúra saját kezű kezeléséhez? A Mistral Large egy vonzó középutat kínál. Egy európai vállalat által fejlesztett, versenyképes összefoglalási teljesítményt nyújt, különös hangsúlyt fektetve a hatékonyságra.

A Mistral könnyű hozzáférést biztosító menedzselt API-t és nyílt súlyú modelleket kínál azoknak a csapatoknak, amelyek nagyobb kontrollt szeretnének. Ez a hibrid megközelítés a legfőbb előnye. A hátránya, hogy a harmadik féltől származó integrációk ökoszisztémája kisebb, mint az OpenAI és a Google óriásoké. Kiváló választás azoknak a csapatoknak, amelyek a kényelem és a kontroll egyensúlyát keresik, különösen azoknak, amelyeknek EU-s adatrögzítési követelményeket kell teljesíteniük.

A Mistral Large legjobb tulajdonságai

A Mistral Large korlátai

Mistral Large árak

💡 Profi tipp: Ha a fő célja egy órás értekezletek jegyzőkönyveinek egy lépésben történő összefoglalása, akkor a legnagyobb kontextusablakkal rendelkező modelleket részesítse előnyben, mint például a Gemini 1. 5 Pro. Ha meg kell tanítania a modellnek a vállalatának sajátos terminológiáját, akkor egy nyílt forráskódú megoldás, mint például az LLaMA 3, a legjobb választás.

LLM összefoglalási modellek összehasonlítása

A gyors összehasonlítás segítségével egy pillanat alatt azonosíthatja, melyik modell felel meg leginkább csapata legfontosabb prioritásainak.

A ClickUp Brain összefoglalást közvetlenül a munkafolyamatába integrálja, mint konvergált AI munkaterület, amely a legalkalmasabb az összefoglalások azonnali cselekvéssé alakítására, azzal a fő kompromisszummal, hogy optimálisan működik a ClickUp ökoszisztémán belül.

A GPT-4o egy nagy kontextusablakot kínál saját fejlesztésű modellként, amely leginkább kifinomult és árnyalt összefoglalókhoz alkalmas, a legfontosabb kompromisszum pedig a használat alapú árképzés.

A Claude 3. 5 Sonnet egy kiterjesztett kontextusablakot biztosít saját fejlesztésű modellként, amely ideális a megfelelés szempontjából érzékeny dokumentumokhoz, elsődleges korlátozásként a regionális elérhetőséget figyelembe véve.

A Gemini 1. 5 Pro hatalmas kontextusablakot kínál saját fejlesztésű modellként, amely tökéletes a Google Workspace felhasználók számára, bár az ökoszisztéma-függőség problémát jelenthet.

Az LLaMA 3 egy nagy kontextusablakot tartalmazó nyílt forráskódú modell, amely alkalmas önállóan üzemeltetett, testreszabható folyamatokra, de infrastrukturális beruházást igényel.

A Mistral Large nagy kontextusablakkal rendelkezik, hibrid hozzáférési megközelítéssel, amely kiválóan megfelel az EU adatkezelési követelményeinek, bár integrációs ökoszisztémája kisebb.

📖 Olvassa el még: A legjobb AI-alapú átírás-összefoglalók

Hogyan értékeljük az LLM összefoglalási minőségét?

Ahhoz, hogy megtudja, egy modell összefoglalói valóban jók-e, egyértelmű értékelési keretrendszerre van szükség. Rossz összefoglalóra támaszkodni rosszabb lehet, mint egyáltalán nem rendelkezni összefoglalóval, mivel ez pontatlan információkon alapuló rossz döntésekhez vezethet.

A értékelés legfontosabb kritériumai

A pontosság határozza meg, hogy az összefoglalás helyesen rögzíti-e az eredeti szöveg főbb pontjait, anélkül, hogy kitalált tényeket tartalmazna vagy hibákat tartalmazna. Ez üzleti szempontból kritikus dokumentumok esetében nem megkerülhető.

A koherencia azt méri, hogy az összefoglalás könnyen olvasható és logikusan folyik-e, vagy inkább összefüggéstelen mondatok halmazának tűnik. A jó összefoglalások megőrzik a narratív struktúrát.

A tömörség azt értékeli, hogy az összefoglalás egyenesen a lényegre tér-e, vagy felesleges szavakkal van tele. A legjobb összefoglalások maximális információtartalommal rendelkeznek.

Az utasításkövetés azt teszteli, hogy a modell képes-e sikeresen követni az Ön kérését bizonyos hangnemek, formátumok vagy fókuszterületek tekintetében, például pontok vagy vezetői stílusú tájékoztatók esetében.

A konzisztencia azt értékeli, hogy a modell különböző dokumentumtípusok esetében is kiváló minőségű összefoglalásokat készít-e, vagy csak bizonyos típusoknál teljesít jól.

Egyszerű tesztelési keretrendszer

Válasszon ki három dokumentumot, amellyel csapata rendszeresen dolgozik: egy projektleírást, egy értekezlet jegyzőkönyvét és egy ügyfél e-mail szálát. Futtassa le az egyes dokumentumokat a figyelembe vett modelleken ugyanazzal a prompttal. Ezután kérjen meg egy csapattagot, hogy értékelje az eredményeket a fenti kritériumok alapján. Bár léteznek automatizált mérőszámok, semmi sem felülmúlja az emberi felülvizsgálatot a finom hibák észlelésében.

🔍 Tudta? A QubicaAMF-hez hasonló csapatok a ClickUp használatával hetente több mint 5 órát spóroltak meg – ez évente több mint 250 óra fejenként –, mivel megszüntették az elavult tudásmenedzsment-folyamatokat. Képzelje el, mit tudna létrehozni a csapata egy extra hétnyi termelékenységgel minden negyedévben.

Melyek az LLM-ek dokumentumösszefoglalásra való felhasználásának korlátai?

Ennek a technológiának vannak olyan valós korlátai, amelyeket érdemes megérteni, mielőtt egy adott megközelítés mellett döntene.

Hallucinációs kockázatok

A legnagyobb kockázat a hallucináció, amikor a modell magabiztosan állítja a helytelen, de hihetőnek tűnő részleteket. A jogi csapatok, pénzügyi elemzők és mindenki, aki szabályozási szempontból érzékeny dokumentumokkal dolgozik, mindig emberi felülvizsgálatot kell végezzen a kockázatos összefoglalásokon.

Kontextusablak-korlátozások

Még a legnagyobb modelleknek is vannak korlátai, ezért az extremitásan hosszú dokumentumokat darabokra kell bontani. Ez a darabokra bontás oda vezethet, hogy a modell nem veszi észre a távoli szakaszok közötti kapcsolatokat, vagy elveszíti a narratív ív egészét.

A árnyalatok elvesztése

A finom érvek vagy a kisebbségi nézőpontok gyakran elmosódnak az összefoglalókban. Ha az eltérő vélemények vagy a szélsőséges esetek megőrzése fontos az Ön felhasználási esetében, akkor gondosan kell megfogalmaznia a promptokat, vagy el kell fogadnia bizonyos információvesztést.

A domain-specifikusság kihívásai

Egy általános célú modell finomhangolás nélkül nem biztos, hogy megérti az Ön iparágának speciális szakzsargonját. Az orvosi, jogi és műszaki területeken gyakran szükség van további képzésre vagy gondos prompt-tervezésre.

Biztonsági szempontok

Az érzékeny vállalati adatok harmadik fél API-jához való elküldése mindig bizonyos kockázattal jár. A szigorúan bizalmas dokumentumok esetében szükség lehet saját hosztolt modellekre vagy olyan vállalati megállapodásokra, amelyek konkrét adatkezelési feltételeket tartalmaznak.

Ezek nem okok a technológia elkerülésére, de fontos szempontok. Okos gyakorlatokkal enyhítheti őket: mindig emberi szemmel ellenőrizze a fontos összefoglalókat, önállóan üzemeltetett modelleket használjon a nagyon érzékeny adatokhoz, és egyértelmű utasításokat adjon, hogy a modell megőrizze a fontos árnyalatokat.

📌 ClickUp Insight: A tudásmunkások 62%-a olyan beszélgető AI eszközökre támaszkodik, mint a ChatGPT és a Claude. Ismerős chatbot felületük és sokoldalú képességeik magyarázhatják népszerűségüket a különböző szerepkörökben és iparágakban. Azonban minden alkalommal egy másik fülre váltani, hogy kérdést tegyünk fel az AI-nak, megnöveli a váltási költségeket és a kontextusváltás költségeit.

A ClickUp Brain beépítése az összefoglalási munkafolyamatba

Láttad, hogy a ClickUp Brain az összefoglalás terén a legjobb LLM-ek között szerepel. Most nézzük meg, hogyan lehet olyan munkafolyamatokat kialakítani, amelyek ezeket az összefoglalókat valódi termelékenységnövekedéssé alakítják. A hasznos összefoglaló és a felesleges erőfeszítés közötti különbség az, hogy kapcsolódik-e cselekvéshez – és ez az, ahol a Converged AI Workspace kiemelkedik.

[Kép helyőrző: ClickUp munkaterület, amely a feladatokkal és dokumentumokkal integrált Brain összefoglalást mutatja]

Készítsen összefoglalókat közvetlenül a munkahelyén

Szüntesse meg a frusztráló manuális átadást azáltal, hogy az összefoglalást közvetlenül beépíti projektjeibe. A ClickUp Brain segítségével egyszerűen csak be kell írnia a @brain szót bármely feladat megjegyzésébe vagy ClickUp Chat üzenetébe, és megkérni, hogy foglalja össze a kontextust. A rendszer azonnal összefoglalót készít a munkaterületéről szerzett ismeretei alapján, prioritásként kezelve az adott feladatot vagy csatornát, amelyben éppen tartózkodik.

A találkozók felvételeit automatikusan teendők listává alakíthatja

A kihagyott értekezletek után már nem kell órákat tölteni a jegyzetek átolvasásával. Maradjon teljes mértékben a beszélgetésekben, míg a ClickUp AI Notetaker jegyzeteket készít az értekezletről. Az értekezlet után átiratot és összefoglalót készít. Akár meg is kérheti, hogy automatikusan generáljon cselekvési tételeket, és azokat ClickUp feladatokká alakítsa, kijelölt felelősökkel és határidőkkel.

Használja ki több LLM előnyeit anélkül, hogy a modellválasztást kezelnie kellene.

Kiváló minőségű eredményeket kaphat anélkül, hogy magának kellene a modellek kiválasztásával foglalkoznia, mert a ClickUp Brain több LLM-et is felhasznál a háttérben. A munkafolyamat a gyakorlatban így néz ki: megtartják a megbeszélést, a ClickUp AI Notetaker mindent rögzít, a ClickUp Brain összefoglalja a legfontosabb döntéseket, és a teendők máris bekerülnek a projekttervbe. Akár a @My Brain funkciót is használhatja, hogy magánjelleggel összefoglaljon egy szálat vagy megfogalmazzon egy választ, mielőtt megosztaná azt a csapattal.

✨ Valós eredmények: Az igazi kihívás az összefoglalók cselekvéssé alakítása. A ClickUp Brain kiválóan összekapcsolja az összefoglalókat a munkafolyamat feladataival, így megszünteti az önálló összefoglaló eszközöknél tapasztalható szakadékot a betekintés és a végrehajtás között.

Következtetés

A legjobb LLM összefoglaláshoz az, amelyik megfelel a csapata egyedi igényeinek – legyen az hatalmas kontextusablak hosszú jelentésekhez, nyílt forráskódú rugalmasság a testreszabáshoz vagy zökkenőmentes integráció a meglévő eszközeivel. Mielőtt döntene, mindig tesztelje a legjobb választásait a saját valós dokumentumaival, hogy megnézze, hogyan teljesítenek.

De ne feledje, hogy az összefoglalás csak akkor értékes, ha cselekvéshez kapcsolódik. Az összefoglalás önálló feladatból a már meglévő platformokba mélyen beágyazott képességgé válik. A valódi termelékenységnövekedés abból származik, hogy megszűnik a különbség a betekintés megszerzése és az annak alapján történő cselekvés között.

Kezdje el ingyen a ClickUp használatát , és integrálja az AI összefoglalást közvetlenül a feladatkezelésébe, csevegésébe és dokumentumaiba.

GYIK

Mi a különbség az extrakciós és az absztraktív LLM összefoglalás között? Az extrakciós összefoglalás úgy működik, hogy a kulcsmondatokat közvetlenül az eredeti szövegből emeli ki, míg az absztraktív összefoglalás teljesen új mondatokat generál, hogy közvetítse a lényegi jelentést. A modern LLM-ek elsősorban az absztraktív módszert használják, amely természetesebb hangzású összefoglalásokat eredményez, amelyek jobban megragadják a forrásanyag lényegét.

Hogyan viszonyulnak az összefoglalás terén a nyílt forráskódú LLM-ek a GPT-4-hez hasonló zárt forráskódú modellekhez? A nyílt forráskódú modellek teljes ellenőrzést biztosítanak az adatok felett, és lehetőséget nyújtanak az egyedi igényekhez való finomhangolásra, de karbantartásukhoz technikai erőforrásokra van szükség. A zárt forráskódú modellek API-n keresztül kényelmesek és könnyen használhatók, de használatuk költségekkel jár, és kevesebb ellenőrzést biztosítanak az adatok felett. A minőségbeli különbség jelentősen csökkent, és az LLaMA 3-hoz hasonló nyílt forráskódú opciók sok esetben felveszik a versenyt a zárt forráskódú modellek teljesítményével.

Az LLM összefoglaló eszközök képesek kezelni a találkozói jegyzeteket és a projektfrissítéseket? Igen, a legtöbb LLM nagyon hatékonyan összefoglalja a beszélgetésszerű szövegeket, például a találkozói jegyzeteket. Az igazi kihívás az, hogy ezeket az összefoglalókat cselekvéssé alakítsuk, és ebben olyan eszközök, mint a ClickUp Brain jeleskednek, amelyek az összefoglalókat közvetlenül a munkafolyamat feladataival kapcsolják össze, ahelyett, hogy elkülönített szöveges dokumentumokként hagynák őket.

Milyen kontextusablak méretre van szükségem a dokumentumaimhoz? A 10 000 szónál rövidebb standard üzleti dokumentumok esetében a legtöbb modern LLM rendelkezik elegendő kontextusablakkal. Az egy óránál hosszabb értekezletek jegyzőkönyvei vagy átfogó kutatási jelentések esetében olyan modellekre lesz szükség, amelyek kiterjesztett kontextusablakokkal rendelkeznek, mint például a Claude 3. 5 Sonnet vagy a Gemini 1. 5 Pro. A Gemini 1. 5 Pro 1 millió tokenes ablaka gyakorlatilag bármilyen egyetlen dokumentum összefoglalási feladatot képes kezelni.

Hogyan csökkenthetem a hallucinációs kockázatot az LLM-összefoglalásokban? Használjon egyértelmű, konkrét utasításokat, amelyek arra kérik a modellt, hogy csak a forrásban kifejezetten megadottakat foglalja össze. Ha a pontosság kritikus fontosságú, kérjen hivatkozásokat vagy utalásokat konkrét szakaszokra. Fontos dokumentumok esetén mindig kérjen meg egy emberi lektort, hogy hasonlítsa össze az összefoglalót az eredetivel. Ha szabályozási szempontból érzékeny tartalommal dolgozik, fontolja meg olyan modellek használatát, amelyek biztonsági szempontból jobban összehangoltak, mint például a Claude.