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LLMモデルの選び方

2025/03/03に公開
LLM
中野哲平
tech

LLM（大規模言語モデル）を選ぶ際には、用途、精度、計算コスト、データ要件、トレーニングの容易さなど、いくつかの基準を考慮する必要があります。以下に、目的別の選択基準を詳しく解説します。

1. LLM選定の基準

① 用途（目的）

LLMを選ぶ際、最も重要なのはどのような用途に使うかです。

用途 適したLLM
テキスト生成（文章作成） GPT-4, GPT-3.5, Claude, LLaMA
コード生成（プログラミング支援） GPT-4, CodeLlama, StarCoder
翻訳（多言語対応） NLLB-200, M2M-100, GPT-4
要約（長文の圧縮） GPT-4, Claude, BART
会話型AI（チャットボット） GPT-4, Claude, Mistral
検索・情報抽出（RAGシステム） LLaMA, GPT-4, Mistral
ファインチューニング可能なLLM LLaMA, Mistral, Falcon
軽量・エッジデバイス対応 Mistral 7B, Phi-2, Gemma

② 精度（性能）

精度を求める場合、パラメータ数や事前学習データが重要になります。

精度重視（高性能モデル） 軽量で動作が速いモデル
GPT-4, Claude 3, LLaMA 2 70B Mistral 7B, Phi-2, Gemma 2B
  • GPT-4は最も高性能なモデルの一つで、多くのタスクで最良の結果を出しますが、APIコストが高い。
  • Mistral 7BやPhi-2は、小規模ながら高性能で、オンプレミスやエッジデバイス向けに適しています。

③ 計算コスト（推論速度・GPU要件）

LLMは巨大な計算コストがかかるため、どの程度のリソースを確保できるかが選択基準になります。

リソースが豊富（GPUクラスタ利用） 低コスト・軽量モデル
GPT-4, Claude 3, LLaMA 2 70B Mistral 7B, Phi-2, Gemma
  • LLaMA 70BやGPT-4は大規模なクラウド環境での利用向け。
  • Mistral 7Bは単体のA100でも動作可能で、エッジデバイスやローカル環境向け。

④ 訓練データ・カスタマイズ性（ファインチューニング & LoRA）

LLMを独自のデータで学習させたい場合、ファインチューニングやLoRA対応の有無が重要。

カスタマイズ可能なモデル（LoRA, Fine-tuning） 事前学習済みのブラックボックスモデル
LLaMA, Falcon, Mistral, Gemma GPT-4, Claude, Gemini
  • LLaMA 2, Mistral 7B, Falconはオープンモデルで、カスタマイズしやすい。
  • GPT-4やClaudeはAPI提供のみで、学習データを変更できない。

⑤ 多言語対応

多言語の処理能力が必要な場合、事前学習データに多言語コーパスを含むモデルが適している。

強力な多言語対応モデル 英語特化のモデル
GPT-4, NLLB-200, M2M-100, LLaMA 2 CodeLlama, StarCoder, GPT-4 (Code)
  • NLLB-200, M2M-100はFacebook（Meta）による多言語モデルで、翻訳に特化。
  • GPT-4, Claude 3も高い多言語対応を持つ。
  • CodeLlama, StarCoderは英語のプログラムコード生成に最適。

⑥ API vs ローカル

  • クラウド（API）利用の場合 → GPT-4, Claude, Gemini
    → 高精度だが、料金が発生し、データプライバシーの制約あり。
  • ローカル（自己ホスト型）利用の場合 → LLaMA, Mistral, Falcon
    → オープンソースモデルで、カスタマイズ可能。

2. 代表的なLLM一覧と用途

モデル パラメータ数 特徴 用途
GPT-4 非公開 高精度、多言語対応 テキスト生成、対話AI
Claude 3 非公開 自然な対話、創造的な文章生成 チャットボット、要約
LLaMA 2 70B 70B 高精度、オープンソース 研究、ファインチューニング
Mistral 7B 7B 軽量、強力な性能 ローカル実行、エッジAI
Gemma 2B/7B 2B/7B Google製、小型高性能 ローカルAI、簡単な処理
Falcon 40B 40B オープンソース カスタマイズ可能なAI
CodeLlama 34B 34B コード生成特化 プログラミング支援

3. まとめ：LLMの選び方

  1. 何に使うか？

    • テキスト生成・要約 → GPT-4, Claude
    • コード生成 → CodeLlama, GPT-4 (Code)
    • 多言語対応 → GPT-4, NLLB-200
    • ローカル実行・軽量モデル → Mistral, Phi-2, Gemma

  2. 計算リソースは？

    • クラウド（API利用） → GPT-4, Claude, Gemini
    • ローカル（自己ホスト型） → LLaMA, Mistral, Falcon

  3. カスタマイズが必要か？

    • ファインチューニング可能 → LLaMA, Mistral, Falcon
    • 事前学習済みモデルでOK → GPT-4, Claude

LLMを選ぶ際は、**「精度 vs コスト」「用途 vs カスタマイズ性」**のバランスを考えることが重要です。
あなたの目的に最適なモデルを選ぶお手伝いもできますので、具体的なニーズがあれば教えてください！

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