Core Concepts
最新の大規模言語モデルであるLLama 3、Claude 3、GPT4 Omni、Gemini 1.5 Pro-Lightの機能、性能、価格を比較し、それぞれの特徴と優位性を明らかにする。
Abstract
この記事では、最新の大規模言語モデルであるLLama 3、Claude 3、GPT4 Omni、Gemini 1.5 Pro-Lightの比較を行っています。
まず、マルチモーダル性について、GPT4 Omniとgemini 1.5がオーディオやビデオの処理に優れていることが示されています。一方、LLama 3はイメージ処理ができません。
次に、コンテキスト長について、Gemini 1.5が2Mトークンと最も長く、LLama 3が8Kトークンと最も短いことが述べられています。ただし、LLama 3はコンテキストの利用が最も効率的であるとの指摘があります。
ベンチマークでは、テキストタスクでは全体的に同等の性能を示しているものの、GPT4 Omniとgemini 1.5は高速な応答速度を実現していることが分かります。視覚タスクでも同様の傾向が見られます。
価格面では、GPT4 Omniが最も高価ですが、LLama 3、Claude 3 Haiku、Gemini 1.5 Flashが優れた性能/価格比を示しています。
全体として、各モデルの特徴と長所短所が明らかにされており、ユースケースに応じて適切なモデルを選択することの重要性が示唆されています。
Stats
Gemini 1.5のコンテキスト長は2Mトークン
Claude 3のコンテキスト長は1Mトークン
GPT4 Omniのコンテキスト長は128Kトークン
LLama 3のコンテキスト長は8Kトークン
Quotes
"LLama 3 of course is also very impressive considering its size compared to others and its very on par scores."
"We can see the GPT 4 Omni is still very expensive right now, only losing to Claude 3 Opus."
"And finally we have LLama 3, Claude 3 Haiku and Gemini 1.5 Flash with the best performance/cost prices, since they can do most intermediary/simple tasks."