1. GPT-Neo/GPT-J

• 開発元: EleutherAI
• モデルサイズ: GPT-Neoは1.3Bと2.7B、GPT-Jは6B
• 特徴:
  • GPT-NeoおよびGPT-Jは、OpenAIのGPTシリーズを模倣して開発されたオープンソースのLLMです。
  • 自然言語処理や生成タスクにおいて優れた性能を発揮し、ローカル環境でも十分に動作可能。
  • GPT-Jは特に大規模で、6B（60億）のパラメータを持つモデルであり、GPT-3のような性能を低コストで実現。
• 利点:
  • 無料で入手でき、Hugging Faceや他のオープンソースのライブラリを使用して簡単にローカルで動かすことが可能。
  • カスタマイズ性が高く、特定のタスクに合わせて微調整可能。

2. LLaMA（Large Language Model Meta AI）

• 開発元: Meta（旧Facebook）
• モデルサイズ: 7B、13B、30B、65B
• 特徴:
  • LLaMAは、小さなモデルサイズでも高い性能を発揮するよう設計されており、GPT-3よりも効率的なパフォーマンスを目指す。
  • 研究目的で提供されており、ライセンスの条件があるため商用利用には制限がありますが、ローカル環境で動作可能。
  • 特に7Bや13Bなど、比較的小規模なモデルでも高精度な自然言語処理を行える点が評価されている
• 利点:
  • 他の大規模モデルに比べてメモリ消費が少なく、一般的なGPUでも動作させやすい。
  • 研究目的で提供されているため、アクセスしやすく、開発コミュニティが活発。

3. Alpaca

• 開発元: スタンフォード大学
• モデルサイズ: LLaMA 7Bを基にした微調整モデル
• 特徴:
  • LLaMAをベースに、スタンフォード大学の研究者が特定のデータセットでチューニングしたモデル。
  • 低コストでLLMをチューニングする手法を開発し、少量のデータでモデルの性能を向上させた実例。
  • 元のLLaMAと比較して小さく、リソース消費が少ないため、ローカル環境でも実行しやすい。
• 利点:
  • 微調整が容易であり、特定のタスクに合わせて短期間で学習を進めることが可能。
  • LLaMAをベースにしているため、モデルの汎用性が高い。

4. Mistral

• 開発元: Mistral AI（新興AI企業）
• モデルサイズ: 7B
• 特徴:
  • Mistralは、新たに登場したオープンソースのLLMで、MetaのLLaMAの代替として注目されている。
  • モデルサイズが7Bであるにもかかわらず、他の同等サイズのモデルに比べて優れた性能を発揮。
  • 研究者や開発者が容易に利用できるオープンソースモデルであり、性能と効率のバランスに優れている。
• 利点:
  • 最新の技術を活用し、効率的なトレーニングと推論が可能。
  • 低メモリ消費で高性能なため、ローカル環境でも動作しやすい。

5. BLOOM

• 開発元: BigScience（Hugging Face主導の大規模共同プロジェクト）
• モデルサイズ: 176B
• 特徴:
  • BLOOMは、クラウドやローカルで動作することを目指した超大規模なLLMで、1760億のパラメータを持つ。
  • 多言語対応（46言語）しており、研究目的や多国籍企業に向けたLLMとして設計されています。
  • オープンで透明性の高い開発を掲げ、誰でもモデルの内部構造やトレーニングデータにアクセス可能。
• 利点:
  • 多言語モデルとして、グローバルなアプリケーションに向いている。
  • Hugging Faceなどのプラットフォームで容易にアクセスでき、カスタマイズ可能。
• 課題:
  • モデルが非常に大規模であるため、ローカル環境で実行するためには非常に高いハードウェア要件が求められる。

6. Vicuna

• 開発元: LMSYS Labs
• モデルサイズ: 7B、13B
• 特徴:
  • LLaMAベースのモデルで、Alpacaと同様、スタンフォード大学などのLLMに対して微調整を加えたモデル。
  • GPT-4に似た対話の生成能力を持つことを目指して開発されており、軽量で効率的。
• 利点:
  • 比較的小規模なモデルサイズでありながら、高い対話生成性能を持つ。
  • オープンソースのため、ローカル環境での利用も可能。

7. Falcon

• 開発元: TII（Technology Innovation Institute）
• モデルサイズ: Falcon 7B、Falcon 40B
• 特徴:
  • Falconシリーズは、高性能でありながらも軽量なモデルを目指して開発されている。
  • Falcon 40BはGPT-3と同等の規模を持ちながらも、推論速度やメモリ効率に優れた設計になっている。
• 利点:
  • 特にエッジコンピューティングやモバイル環境での実行に適した設計。
  • オープンソースであり、広範な利用が可能。

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WATANABE REN

千葉県在住のエンジニアです。最近はPythonやってます。

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