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llm-and-ai-comparison
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LLM と AI モデル比較
LLM の世界は急速に進化する。Claude、GPT、Gemini、Llama の特徴比較、プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、評価手法まで、LLM 活用の全てを体系的に解説する。
このSkillの対象者
- LLM を活用したアプリケーションを開発するエンジニア
- AI モデルの選定・比較を行う方
- プロンプトエンジニアリングを極めたい方
前提知識
- AI/ML の基礎概念
- Web API の基礎知識
- Python or TypeScript の基礎
学習ガイド
00-fundamentals — LLM の基礎
| # | ファイル | 内容 |
|---|
01-models — モデル比較
| # | ファイル | 内容 |
|---|
02-techniques — 活用技術
| # | ファイル | 内容 |
|---|
03-applications — アプリケーション
| # | ファイル | 内容 |
|---|
04-evaluation — 評価と安全性
| # | ファイル | 内容 |
|---|
クイックリファレンス
LLM モデル比較（2024年末時点）:
モデル │ 強み │ コスト │ 用途
──────────────┼──────────────────┼───────┼────────
Claude Opus │ 推論・分析・コード │ 高 │ 複雑なタスク
Claude Sonnet │ バランス │ 中 │ 汎用
GPT-4o │ マルチモーダル │ 高 │ 汎用
Gemini Pro │ 長文脈・検索統合 │ 中 │ Google 連携
Llama 3 │ オープン・カスタム │ 自前 │ セルフホスト
Mistral │ コスパ・EU 拠点 │ 低-中 │ 欧州案件
参考文献
- Anthropic. "Claude Documentation." docs.anthropic.com, 2024.
- OpenAI. "API Documentation." platform.openai.com, 2024.
- Vaswani, A. et al. "Attention Is All You Need." NeurIPS, 2017.
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