本日は、オープンソースの言語モデル（LLM）の世界を掘り下げ、OctoAIを使用した革新的な新コンテンダー、Code Llama 70Bについて学びます。
開発者はしばしば、MetaのCode Llama 70Bのような高度なAIモデルをワークフローに効果的に統合することが難しいと感じる。
OctoAIは、わずか3行のコードでCode Llama 70Bのシームレスな統合を可能にすることで、このプロセスを簡素化します。
このディープダイブでは、OctoAIでこの強力なAIモデルを活用する方法について説明します。始めましょう： 👇 👇 👇
日曜日には、オープンソースの言語モデル（LLM）の世界を深く掘り下げ、OctoAIを搭載したCode Llama 70Bという新たな候補に光を当てたいと思います。
開発者は、MetaのCode Llama 70Bのような高度なAIモデルをワークフローに効率的に組み込むことが難しいと感じている。
一方、OctoAIは、わずか3行のコードでCode Llama 70Bをシームレスに統合することで、このプロセスを簡素化することができた。
このディープダイブでは、OctoAIでこの強力なAIモデルを使用する方法について説明します。さっそく始めましょう👇。
先月、業界でセンセーションを巻き起こしたオープンソースの言語モデル、Mixtral 8-7Bを覚えているだろうか。
GPT-3.5-TurboやGPT-4といった人気のあるクローズド・ソース・モデルよりも高速でコスト効率に優れたパフォーマンスをOctoAIで実現する可能性を秘めたCode Llama 70Bが、オープンソースの性質を維持したまま登場した。
現在、OpenAIのようなクローズドソースの言語モデルに依存しているユーザーにとって、オープンソースの代替品に移行するのは少し厄介に思えるかもしれない。
幸いなことに、OctoAIは、MixtralやCode Llamaを含む様々な言語モデルをわずか数行の簡単なコードでシームレスに統合するユーザーフレンドリーなソリューションを提供しています。
この統合により、さまざまなLLMを簡単にテストして比較し、どのLLMが自分のニーズに合っているかを確認することができます。
このアプローチによって、ワークフローに追加するAIツールを賢く選択することができる。
Mixtral-8-7Bや新しいCode Llama 70Bをあなたの特定のシーンで試してみませんか？
OctoAIでは、複数のモデルを同時に試し、その品質と適合性を数分で評価することができます。複雑な機械学習の舞台裏はすべてOctoAIが引き受けますので、あなたはより開発に集中することができます。
機械学習の最適化に関する専門知識により、どのようなモデルを選択しても、ご自身で行うよりも速く、効率的に、低コストで実行することができます。例
5～10倍速い応答時間
効率向上により最大3倍のコスト削減を実現
1日1クエリから10万クエリ以上のクエリを簡単に処理
OctoAIは選択の幅を広げます。単一のベンダーに縛られる代わりに、データプロセッサー、モデル、微調整技術などのコンポーネントを自由に組み合わせて、あなただけのソリューションを作ることができます。
オープンソース言語モデリングにおける急速な進歩との将来的な互換性の維持
オープンソースの言語モデルの急速な進化は、今や唯一の不変が変化であることを意味する。
閉鎖的で硬直的なソリューションに限定することで、定期的に開発される新機能を見逃す可能性がある。
OctoAIの柔軟な機械学習アーキテクチャーは、あなたのアプリケーションが最初から将来を保証することを保証します。より優れたオープンソースモデルが登場すれば、簡単に切り替えることができ、競争力を維持できます。
複雑なモデルの統合、最適化、インフラストラクチャの作業をすべて行いますので、お客様はAPIのシンプルさだけに集中し、優れた製品の構築に専念することができます。
例えば、あなたのチームがコード検索とコード・スニペット生成にCode Llama 70Bを使っているとしよう。半年後、Metaや他のディープ・モデラーがより効率的なモデルをリリースしたら、数行のコード変更でそれを置き換えることができる。
何ヶ月もリエンジニアリングに費やすことなく、即座にアップグレードし、品質向上の恩恵を受けることができます。
