要約:
- 大規模言語モデル（LLM）のコーディングにおける競争激化
- 各大手企業が独自のモデルを提供
- 選択基準としては、性能、HumanEval、Eloスコアなどを分析
- モデルの比較は困難であり、更新やスタイルの違いにより結果が一貫しない
- OpenAIのモデルがトップ性能を示し、o1-miniが最も優れている
- 性能と価格を比較すると、OpenAIとGoogleのモデルがParetoフロントを形成
- モデルの継続的な改善、プロプライエタリモデルの支配、細かい更新の重要性が観察される
感想:
LLMのコーディング用途におけるモデル選択は複雑であり、性能以外にも価格や実世界での評価が重要であることが示唆されています。OpenAIとGoogleのモデルが優れている一方で、オープンソースモデルも性能向上を遂げています。モデルの継続的な改善や更新の影響も大きく、開発者は最新のモデルを把握する必要があります。