酸素濃度の上昇のためか遺伝的革新のためか？4億年から5億年前の地球上に動物の祖先が次々と出現するカンブリア紀のように次々と登場するAIモデル。どのモデルを選べばよいのだろうか？"短期間に次々に出現するAIモデルに対応するのは大変"と公式ブログで述べるのは、GitHub Copilotを提供するGitHubのKlint Finley氏。
GitHub CopilotをIDEにインストールして使う場合、異なるモデルを切り替えられるが、チャットとコード補完(オートコンプリート)で使い分けるのはよくあるケースで、技術面接の質問を作成する際にはGPT-4oを使用して文章を洗練させ、Claude 3.7 Sonnet Thinkingを使用してコードの正確性を検証する例を紹介している。
OpenAI o1のような推論モデルは、GPT-4oやClaude Sonnet 3.5といった従来のLLMよりも応答が遅いことがあるが、これらのモデルがプロンプトを複数の部分に分割し問題に対する複数のアプローチを検討する構造であるためだと、チャットとコード補完で切り替える利点を説明している。
そんな同氏が新しいモデルが登場した際に開発者が考慮しなければならないポイントを3つ挙げている。
・Recentness(最近性)
・Speed and responsiveness(スピードと応答)
・Accuracy(正確性)
面白いのが必ずしも最近であればいいというわけではないこと。モデルによってトレーニングデータが異なるため、言語やフレームワーク、ライブラリなどが最新のバージョンであれば、ユーザーの実際のコードベースとは異なるケースも出てくる。バージョンがかなり古い場合には、別のモデルを考えなければならなくなる。
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