オープンソースLLM：企業におけるコスト、プライバシー、パフォーマンスのバランス
2025-05-17
この記事では、コスト、プライバシー、パフォーマンスに焦点を当て、企業向けアプリケーションにおけるいくつかのオープンソース大規模言語モデル（LLM）のベンチマークテストについて説明しています。BASICベンチマークを使用して、モデルの精度、速度、コスト効率、完全性、および境界性を評価しました。Llama 3.2は精度とコストのバランスが良く、Qwen 2.5はコスト効率に優れ、Gemma 2は最も高速でしたが、精度はやや低かったです。オープンソースLLMは、GPT-4oなどの独自モデルに比べてパフォーマンスはまだ劣りますが、データプライバシーとコスト管理において大きな利点があり、継続的な改善により、重要なエンタープライズタスクにますます適したものとなっています。
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