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2025年の大規模言語モデル（LLM）ベスト10
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2025年の大規模言語モデル（LLM）ベスト10

Pavitra M
Pavitra MContent Operations Specialist
2024年6月6日
11 分で読める

言語モデル（LLM）は人間のようなテキストパターンを認識し、言語を翻訳し、テキストの結果を予測し、首尾一貫した文脈に関連したコンテンツを独自に生成する。

コミュニケーションの強化、コンテンツ作成の自動化、膨大なテキストデータからの洞察など、LLMは反復タスクを自動化します。

しかし、市場にはOpenAI、Meta、Microsoft、GoogleなどによるLLMが数多く存在する。それぞれのLLMは様々な機能を持ち、複数のユースケースを持っているため、適切なモデルを選択するのは難しい。

私たちは、あなたのビジネスのニーズに最適なものを選ぶのに役立つ10の大規模言語モデルをまとめました。それぞれの機能、メリット、リミットを見てみよう。

大規模言語モデルのどこを見るべきか？

自然言語処理タスク用の大規模言語モデルを選択する際は、自社のスコープと戦略目標に合致するものを選びましょう。選択の鍵となる機能は以下の通りです：

  • 統合互換性： 基盤モデルは、CRM、ERP、カスタムアプリなどの既存のテクノロジースタックと互換性がなければなりません。シームレスな互換性により、大幅な変更を加えることなく、合理的なプロセスとデータフローを実現します。
  • 使いやすさ： LLMは、技術的専門知識の異なるチームメンバーにとって使いやすいものでなければなりません。LLMは、学習曲線を減らすことができるリソースを備えた直感的なインターフェイスを持つべきです。
  • スケーラビリティ：* モデルは、パフォーマンスを低下させることなく、膨大な量のトレーニングデータを扱うことができなければならない。
  • 言語サポート：* LLMは、地理的に異なる場所でのビジネスを拡張するために、多言語および多言語の機能を持つべきである。
  • 費用対効果：* 初期費用、メンテナンス、アップグレードを含む総所有権は、予算に見合うものでなければならない。
  • カスタマイズ性：ビジネスニーズに合わせてモデルをカスタマイズできること。
  • データ・プライバシー： 個人情報やビジネス機密情報を保護する高度なデータ・セキュリティとプライバシー機能を備えていること。

2024年に使用すべき大規模言語モデルベスト10

1.GPT-4

GPT-4

Via

https://research.google/blog/pathways-language-model-palm-scaling-to-540-billion-parameters-for-breakthrough-performance/ Googleリサーチ

Googleが開発したPaLM（Pathways Language Model）は、AIと自然言語処理技術における重要なステップである。多様なデータセットで学習され、コード化、分類、翻訳などの複雑な推論タスクを容易に処理できる。

PaLMのアップグレード版であるPaLM 2は、研究に使用したり、製品アプリケーションと統合したりすることができます。

PaLM 最大の機能

  • PaLMの卓越した言語理解能力で、ニュアンスの異なるタスクをより正確に実行
  • タスク固有のモデルを必要としないPaLM（GoogleのPathwaysシステム上に構築）により、より柔軟かつ効率的に拡張可能
  • PaLMの単一モデルインスタンスで、オペレーションの複雑さを軽減し、複数のタスクを同時に完了する。
  • 論理的推論、問題解決、意思決定を必要とするシナリオで、PaLMの優れた推論能力を活用する

PaLM のリミット

  • 他の大規模モデルと同様、PaLM は学習と推論に膨大な計算リソースを必要とするため、小規模な組織や個人開発者には障壁となる。
  • PaLM をレガシー技術と統合することは困難であり、多大な開発努力が必要である。
  • PaLMは新しく高度なモデルであるため、PaLMを利用できるのは、その実装をサポートできるインフラと予算を持つ組織に限られる。

PaLM の価格

カスタム価格

PaLM の評価とレビュー

  • G2:利用できません
  • Capterra:ありません。

こちらもお読みください: DevOpsチームに最適な生成AIツール

3.BERT

BERT

|経由

{cH0000ffff}この "薔薇の花 "は薔薇の花だ https://yiyan.baidu.com/welcome。 {cH0000ffff}邦題は "邦題 "である。 {cH0000ffff}汝の姓を名乗れ

バイドゥが開発したERNIE(Enhanced Representation through Knowledge Integration)は、構造化された知識グラフを言語モデルの学習に統合し、複雑な文脈の理解を強化する。

ERNIEは、即時の文脈と外部の知識構造の統合を通じて、言語を処理し理解することができる。ERNIEは最初のトレーニング後も学習と適応を続けることができ、新しいデータに触れることで時間の経過とともに改善することができる。

アーニー最大の機能

  • Ernieは複数の言語をサポートしているため、言語横断的な理解が必要なアプリケーションに使用できます。
  • ERNIEの知識グラフを使用した充実したトレーニングにより、センチメント分析、テキスト分類など、広範なNLPタスクを実行できます。

Ernieのリミット

  • ERNIEを既存のシステム、特にまだAIに対応していないシステムに統合するのは難しい。
  • 特定のナレッジグラフに対する事前トレーニングにより、ニッチな業界における有効性や関連性がリミットされる可能性がある。

アーニー価格

  • カスタム価格

アーニーの評価とレビュー

  • G2: 利用できません
  • G2:なし

7.Cohere

を経由して

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Meta社によるLlaMA（Large Language Model Meta AI）は、主に開発者や研究者のために作られ、イノベーションを促進する。しかし、翻訳や対話生成のような他の複雑なタスクも実行できる。

また、プロンプトからコードやコードに関する自然言語を作成することもできる。/%img%/

LlaMA 最大の機能

  • テキスト生成、理解、要約、翻訳などの自然言語処理タスクの実行
  • オープンソースの大規模言語モデル(LLM)として構築されており、開発者、研究者、ビジネスが生成AIのアイデアを構築、実験、責任を持って拡張できるように設計されています。
  • Llamaでコードと自然言語プロンプトを生成する

LLaMA のリミット

  • 応答を生成するのに30-120秒かかり、他のツールに比べると遅い。
  • LLaMAの設定とカスタム化、特に特定の用途や高度な用途のためには、機械学習とNLPに関するかなりの技術的専門知識が必要になる場合がある。
  • すぐに使用できる訓練済みモデルの利用はリミットで、開始するのに必要な努力が増える可能性がある。

LLaMA の価格

  • 研究者は無料またはオープンアクセス。

LLaMA 評価とレビュー

  • G2: 利用不可
  • Capterra: 4.0/5 (1件のレビュー)

10.オルカ

via オルカ Microsoftが開発した小規模言語モデル(パラメーター数10B以下)用のOrca。自己改善とフィードバック駆動の方法論に基づいている。

Orcaは小規模なモデルを学習するための合成データを作成し、より優れた推論能力とカスタム動作を提供します。

Orca の主な機能

  • テキスト要約や複雑な質問応答タスクにOrcaを使用する。
  • Orcaは、説明のチューニングにより、より大きなモデルの推論プロセスを模倣するため、より小さな言語モデルに強化された推論を与える
  • 法律、医療からエンターテイメント、金融まで、様々なドメインにまたがる多様なデータソースで事前にトレーニングされたものを利用する。
  • 特定のデータセットでOrcaを微調整することで、独自の業界のニーズや特殊なアプリケーションに適応できるようにします。
  • 処理能力を最適化する新しいアルゴリズムを使用することで、大規模言語モデルの実行に伴う一般的なエネルギー消費を削減し、より持続可能で費用対効果の高いモデルを実現します。

オルカのリミット

  • Orcaが最適なパフォーマンスを発揮するためには、特にデータ量の多い環境では大きな計算リソースが必要です。
  • 既存システムへのOrcaの統合は、特にまだAI化されていないシステムでは、技術的な専門知識を必要とする複雑なプロセスになる可能性がある。
  • あまり一般的に使われていない言語でのオルカの機能はリミットあり

オルカの価格

  • アドバイザリー：月額1,325ドル（3ヶ月契約）
  • LLMサブスクリプション：月額2,200ドル以上（12ヶ月契約）
  • 企業：月額27,500ドル以上（サービスの柔軟な組み合わせが可能）

オルカの評価とレビュー

  • G2:利用不可
  • Capterra:利用不可

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このような大規模な言語モデルは複雑なタスクを自動化できる一方で、統合コストが高く、インターフェースも複雑なものが多いため、ツールを効果的に使用することが難しい。

シンプルで直感的な AIツール ClickUpのようなAIツールを使えば、データ分析、コンテンツ生成、その他のビジネスタスクを手間なく自動化できる。

ClickUpは複雑な自然言語処理タスクを実行できないため、上記のリストには含めていない。しかし AIツールキット は、AIが生成したプロンプトを使用して、コンテンツやレポート作成などの反復的なビジネスタスクを自動化します。

使用方法 ClickUp Brainシームレスなプロジェクト管理のために

ClickUp AIリミット

  • 設定と機能の最大化には学習が必要な場合がある
  • ClickUpプラットフォーム内で管理されるデータとタスクにリミットあり

クリックアップAIの価格設定

  • Free Forever: 無制限。
  • 無制限：ユーザーあたり月額7ドル
  • ビジネス：ユーザーあたり12ドル/月
  • 企業向け：価格についてはお問い合わせください。
  • ClickUpAI:有料プランにメンバー1人あたり月額5ドルで追加できます。

ClickUp AI の評価とレビュー

  • G2: 4.7/5 (9400以上のレビュー)
  • Capterra: 4.7/5 (4000件以上のレビュー)

ClickUpでタスク自動化

言語学習モデルはコンテンツ作成、コミュニケーション、翻訳を容易にしますが、特に企業レベルのタスクには高い計算能力と多額の投資を必要とします。

ClickUpは、ビジネスタスクを自動化し、ワークフローを合理化するユーザーフレンドリーなツールを提供します。AIに対応したClickUp Brainは、コンテンツの生成、レポートの要約、タスク管理の自動化を行い、組織の効率を向上させます。

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