LLM

1. GPT-5 (ali GPT-6) – OpenAI

Zakaj?

  • Obsežno znanje: OpenAI-jevi modeli GPT so se izkazali kot vodilni na področju razumevanja in generiranja besedil. Čeprav je GPT-4 že izjemno zmogljiv, se pričakuje, da bodo naslednje generacije (GPT-5 ali celo GPT-6) še izboljšale razumevanje konteksta, logičnega sklepanja in “človeškosti” odgovorov.
  • Integracije: OpenAI sodeluje s številnimi podjetji in ponuja široko paleto integracij (npr. v Microsoftovih orodjih). Ljudje so tako navajeni na »GPT-slog« in v letu 2025 bo to sodelovanje verjetno še razširjeno.

Glavna prednost: Visoka raven “naravne” komunikacije ter globoko razumevanje kompleksnih tem.

2. PaLM 3 (ali poznejša različica) – Google

Zakaj?

  • Dostopnost in izkušnje: Google s PaLM (in ostalimi velikimi jezikovnimi modeli, kot je bil v zgodovini BERT) že dolgo raziskuje jezikovne modele na veliki skali. V letu 2025 bomo verjetno videli tretjo generacijo ali še zmogljivejšo različico, ki bo globlje integrirana v Google-ove storitve (npr. Gmail, Google Docs, Android …).
  • Moč podatkov: Google ima dostop do ogromnega števila podatkov, kar je ključno za treniranje LLM-jev.

Glavna prednost: Tesna vpetost v Googlov ekosistem, kjer lahko model ponudijo kot “osebnega pomočnika” v skoraj vseh Googlovih aplikacijah.

3. Claude 3 – Anthropic

Zakaj?

  • Usmerjenost v varnost in etiko: Podjetje Anthropic je postavilo varnost in odgovornost na prvo mesto, zato Claude stavi na čim manj pristranske odgovore in učinkovito preprečevanje škodljivih izhodov.
  • Hitro prilagajanje: Ker je Anthropic mlajše, a hkrati zelo inovativno podjetje, so njihovi jezikovni modeli zasnovani precej odprto in prilagodljivo, kar omogoča, da se hitro odzovejo na potrebe trga in razvijajo specifične rešitve.

Glavna prednost: Varnost in etično ravnanje, kar vedno bolj zanima podjetja in vladne ustanove.

4. Llama 3 (ali 4) – Meta (Facebook)

Zakaj?

  • Odprtost in sodelovanje s skupnostjo: Meta je z Llama 2 začela ponujati open-source različice modela, kar je povzročilo pravi razmah v raziskavah in eksperimentiranju. Če se bo ta trend nadaljeval, bodo naslednje različice Llama v letu 2025 verjetno še bolj odprte, zmogljive in dostopne.
  • Integracija v družbena omrežja: Ker je Meta lastnica Facebooka, Instagrama, WhatsAppa in drugih platform, ima močno izhodišče za vpeljavo LLM-tehnologije neposredno k milijardam uporabnikov.

Glavna prednost: Razmeroma bolj odprta licenca (v primerjavi z ostalimi velikimi igralci) in močan ekosistem družbenih omrežij, kar spodbuja hitrejše prilagajanje in množično uporabo.

5. Mistral 2 (ali 3) – Mistral AI

Zakaj?

  • Uspešen start-up pristop: Že prva različica (Mistral 1) je požela veliko zanimanja strokovne javnosti, saj podjetje prisega na inovativne tehnike treniranja, ki obljubljajo konkurenčno zmogljivost pri precej manjšem številu parametrov.
  • Optimizacija za uporabo v realnem času: Mistral se usmerja v lahke in učinkovite modele, kar pomeni, da bi v letu 2025 lahko bili med vodilnimi na področju “edge” naprav in uporabe z omejenimi viri (npr. v mobilnih napravah, IoT).

Glavna prednost: Poudarek na optimizirani, lahki arhitekturi, ki omogoča večjo hitrost in nižje stroške pri izvajanju.

Ostali potencialni tekmeci / novinci

  • EleutherAI – Skupnost, ki je že ustvarila odprtokodne modele, kot je GPT-J in GPT-Neo. Mogoče bodo do leta 2025 presenetili z novim odprtokodnim modelom, konkurenčnim komercialnim gigantov.
  • Specializirani LLM-ji – Manjša podjetja ali raziskovalne skupine lahko v letu 2025 ponudijo namenske modele za specifične panoge (medicina, pravo, arhitektura …). Ti specializirani LLM-ji so sicer morda manj splošni, a so pogosto zelo uporabni in natančni na ozkem področju.

Ključne točke pri izbiri LLM-ja v letu 2025

  1. Namen uporabe: Potrebujete splošno orodje ali specializiran model za neko panogo (npr. finance, zdravstvo)?
  2. Integracija z obstoječo infrastrukturo: Pomembno je, ali se model brez težav poveže z vašimi aplikacijami in orodji.
  3. Stroški in dostopnost: Bolj “odprti” modeli so ponavadi cenejši, vendar je treba preveriti, ali zadovoljujejo vaše potrebe po kakovosti.
  4. Varnost in skladnost z regulativami: Pri velikih podjetjih, vladnih agencijah ali organizacijah z občutljivimi podatki bo varnost še naprej na prvem mestu.
  5. Kompatibilnost z jezikom: Želite model, ki se odlično znajde v slovenščini in še v drugih jezikih? Nekateri modeli so bolj prilagojeni specifičnim jezikovnim okoljem.