Alternative LLM'er til Microsoft Copilot og ChatGPT: En omfattende oversigt

Der er i dag et stort antal såkaldte "Large Language Models" (LLM'er) tilgængelige til forskellige anvendelser inden for Kunstig Intelligens. I denne vejledning vil jeg præsentere dig for nogle af de mest lovende alternativer til Microsoft Copilot og ChatGPT. Du vil lære om, hvilke værktøjer der er tilgængelige, hvilke fordele de tilbyder, og hvad du bør være opmærksom på ved brugen af dem. Lad os dykke direkte ned i detaljerne uden omsvøb.

Vigtigste erkendelser

• Der er mange forskellige LLM'er, men ikke alle er velegnede til enhver anvendelse.
• Nogle værktøjer som Perplexity og Cloud fra Anthropic tilbyder specifikke funktioner, mens open-source-alternativer som Hugging Chat er interessante for mange udviklere.
• Alligevel er Microsoft Copilot en af de bedste muligheder, da den tilbyder omfattende funktionalitet i standardgrænsefladen.

Trin-for-trin guide

1. Opdag Perplexity

Det første værktøj, jeg gerne vil præsentere for dig, er Perplexity. Ligesom grænsefladerne fra ChatGPT eller Copilot giver Perplexity adgang til de mest kraftfulde GPT-4-modeller. Denne grænseflade tillader dig at indsætte tekst og analysere resultaterne direkte. En ekstra fordel er, at Perplexity straks har integreret en websøgning. Dette betyder, at du altid kan få adgang til de nyeste oplysninger.

Der er dog også ulemper ved det. Du kan f.eks. ikke generere billeder i Perplexity, og grænsefladen kan ikke integreres i andre apps. Ikke desto mindre er det et nyttigt værktøj til hurtig websøgning og tekstanalyse.

2. Anthropics Cloud

Næste værktøj er Anthropics Cloud. Det fungerer grundlæggende på samme måde som Perplexity, men med nogle specifikke forskelle. Cloud tilbyder et meget stort kontekstvindue på op til 200.000 tokens, afhængigt af modellen. Dette er særligt nyttigt, når du ønsker at analysere længere dialoger eller omfattende tekster.

En skuffelse er, at Cloud primært er tilgængelig på engelsk og heller ikke let kan integreres i andre programmer her. Du kan dog bruge Cloud via API'en, men det vil være for meget at gå i detaljer her.

3. Forstå Hugging Chat

Hugging Chat er bemærkelsesværdigt som et open-source-værktøj. Her kan du vælge mellem forskellige open-source-modeller, såsom Llama fra Meta eller Mistral. En anden interessant model er Code Llama, som er specielt optimeret til programmeringsopgaver. Denne mangfoldighed gør Hugging Chat attraktivt for udviklere og teknikentusiaster.

Du kan udforske og eksperimentere i denne chatbot-arena for at finde ud af, hvilken model der passer bedst til dine behov. Muligheden for at afprøve forskellige modeller er en stor fordel ved Hugging Chat.

4. Sammenligning af modeller

Der er mange forskellige LLM'er, men det er ofte unødvendigt at se på 60 forskellige modeller. Hvis du fokuserer på GPT-4 og Microsoft Copilot, vil du opdage, at disse værktøjer kan opfylde de fleste af dine behov. Mange alternativer er begrænset til deres specifikke grænseflader, hvilket begrænser deres fleksibilitet.

5. Fremtiden for LLM'er

Afslutningsvis vil jeg gerne nævne, at nye modeller konstant bliver lanceret, og verden af Kunstig Intelligens er konstant i bevægelse. Det er derfor fornuftigt at holde sig informeret og forblive så fleksibel som muligt. Mens Copilot tilbyder en solid løsning, kan skabelsen af nye, mere kraftfulde modeller snart ændre dette landskab.

Sammenfatning

Samlet set har vi fået et kort overblik over nogle af de mest betydningsfulde værktøjer inden for Large Language Models. Her har du fået at vide, at Perplexity og Cloud tilbyder nyttige alternativer, mens Hugging Chat giver dig adgang til en række open-source-modeller. Uanset hvad forbliver Microsoft Copilot en af de mest robuste muligheder for bred anvendelse.