私たちの周りで話題のGenAIについて興味を持っている人も多いでしょう。特に、LLMs（大規模言語モデル）の多様性とその家族は、GenAIの核心をなすトピックです。MistralやGPT、Llama、phi、Anthropicなど、名前は聞くものの、これらのモデルがどう異なるのか、どの状況でどれを使えばいいのかは、少し混乱することもあるでしょう。
この記事では、LLMsが何であり、なぜ多くのバリエーションが必要なのか、そしてGPTやLlamaなどの主要なLLM家族を掘り下げます。異なるデータセットやドメイン専門性に応じたモデルの重要性、さらにモデルのサイズやコスト、安全性の課題などにも触れ、適切なモデル選定の指針を示します。
さらに、MoE（エキスパートの混合）や指導付き微調整といった高度な手法についても説明します。これらは、モデルが特定の命令に沿って出力を最適化することで、より精度高い結果をもたらします。ですから、これからのAIと共生する世界を理解し、次に何が起こり得るのかを見据えるためには、LLMsの理解が不可欠です。
出典 : https://medium.com/data-science-in-your-pocket/what-are-llms-understanding-different-llm-families-48b030c2e4fb