Llama 2
Metaが開発したオープンソースの大規模言語モデル。商用利用も可能。
スコアリング根拠
自然言語処理： 9.0
MMLUベンチマークで68.9%の精度を達成。多言語対応（英語、日本語、中国語など）。文脈理解と応答生成の高精度。
MMLUベンチマークで68.9%の精度を達成。多言語対応（英語、日本語、中国語など）。文脈理解と応答生成の高精度。
機械学習： 9.0
大規模な事前学習データセット。効率的なファインチューニング機能。転移学習の柔軟性。
大規模な事前学習データセット。効率的なファインチューニング機能。転移学習の柔軟性。
データ入出力： 8.0
標準的なデータフォーマット対応。大規模データセットの効率的な処理。ストリーミング処理のサポート。
標準的なデータフォーマット対応。大規模データセットの効率的な処理。ストリーミング処理のサポート。
API連携： 8.0
RESTful APIの提供。主要なプログラミング言語向けSDK。認証とセキュリティ機能。
RESTful APIの提供。主要なプログラミング言語向けSDK。認証とセキュリティ機能。
クラウド利用： 8.0
主要クラウドプラットフォームでのデプロイ対応。スケーラビリティの確保。コスト効率の良い運用。
主要クラウドプラットフォームでのデプロイ対応。スケーラビリティの確保。コスト効率の良い運用。
高度NLP： 9.0
複雑な文脈理解。長文生成能力。専門分野の知識表現。
複雑な文脈理解。長文生成能力。専門分野の知識表現。
画像処理： 5.0
基本的な画像説明機能のみ。マルチモーダル対応は限定的。
基本的な画像説明機能のみ。マルチモーダル対応は限定的。
音声処理： 5.0
テキストベースのモデル。音声処理は別システムが必要。
テキストベースのモデル。音声処理は別システムが必要。
データ分析： 8.0
構造化データの分析。時系列データの処理。予測モデルの構築支援。
構造化データの分析。時系列データの処理。予測モデルの構築支援。
推論能力： 9.0
GSM8Kベンチマークで優れた成績。論理的推論能力。複雑な問題解決。
GSM8Kベンチマークで優れた成績。論理的推論能力。複雑な問題解決。
学習適応性： 9.0
継続的な学習機能。ドメイン適応の柔軟性。カスタマイズの容易さ。
継続的な学習機能。ドメイン適応の柔軟性。カスタマイズの容易さ。
インタラクション： 8.0
自然な対話能力。文脈を考慮した応答。ユーザー意図の理解。
自然な対話能力。文脈を考慮した応答。ユーザー意図の理解。
精度： 9.0
MMLUベンチマークでの高スコア。複数のタスクでの安定した性能。
MMLUベンチマークでの高スコア。複数のタスクでの安定した性能。
適合率： 9.0
正確な情報提供。誤情報の低減。
正確な情報提供。誤情報の低減。
再現率： 9.0
広範な知識カバレッジ。詳細な情報提供。
広範な知識カバレッジ。詳細な情報提供。
F1スコア： 9.0
精度と再現率のバランス。全体的な性能の高さ。
精度と再現率のバランス。全体的な性能の高さ。
処理速度： 8.0
効率的な推論。バッチ処理の最適化。
効率的な推論。バッチ処理の最適化。
スループット： 8.0
並列処理能力。リソース効率。
並列処理能力。リソース効率。
解釈可能性： 7.0
基本的な説明機能。決定プロセスの透明性。
基本的な説明機能。決定プロセスの透明性。
堅牢性： 8.0
エラー処理。異常入力への対応。
エラー処理。異常入力への対応。
倫理的側面： 8.0
バイアス軽減。安全性の考慮。
バイアス軽減。安全性の考慮。
使いやすさ： 8.0
直感的なAPI。豊富なドキュメント。
直感的なAPI。豊富なドキュメント。
コスト： 9.0
オープンソースモデル。効率的なリソース利用。
オープンソースモデル。効率的なリソース利用。