Alternative LLMer til Microsoft Copilot og ChatGPT: En omfattende oversikt

For Kunstig intelligens er det i dag mange såkalte "Large Language Models" (LLM-er) som kan brukes til ulike bruksområder. I denne opplæringen vil jeg presentere noen av de mest lovende alternativene til Microsoft Copilot og ChatGPT. Du vil lære om hvilke verktøy som er tilgjengelige, hvilke fordeler de tilbyr, og hva du bør være oppmerksom på ved bruk. La oss dykke rett inn i detaljene uten omsvøp.

Viktigste funn

• Det finnes mange forskjellige LLM-er, men ikke alle er egnet for enhver bruksområdet.
• Noen verktøy som Perplexity og Cloud fra Anthropic tilbyr spesifikke funksjoner, mens åpne alternativer som Hugging Chat er interessante for mange utviklere.
• Likevel er Microsoft Copilot en av de beste alternativene, da den tilbyr omfattende funksjonalitet i standardgrensesnittet.

Trinn-for-trinn-guide

1. Oppdag Perplexity

Det første verktøyet jeg vil presentere for deg er Perplexity. Lignende som grensesnittene til ChatGPT eller Copilot, gir Perplexity tilgang til de kraftigste GPT-4-modellene. Dette grensesnittet lar deg lime inn tekster og analysere resultatene direkte. En ekstra fordel er at Perplexity umiddelbart har et integrert nettsøk. Dette betyr at du alltid kan få tilgang til den nyeste informasjonen.

Imidlertid har det også sine ulemper. I Perplexity kan du for eksempel ikke generere bilder, og grensesnittet kan ikke integreres i andre apper. Likevel er det et nyttig verktøy for rask nettsøk og tekstanalyse.

2. Anthropics Cloud

Neste verktøy er Anthropics Cloud. Det fungerer i grunn på samme måte som Perplexity, men har noen spesifikke forskjeller. Cloud tilbyr et veldig stort kontekstvindu på opptil 200 000 tokens, avhengig av modellen. Dette er spesielt nyttig når du ønsker å analysere lengre dialoger eller omfattende tekster.

En liten ulempe er at Cloud hovedsakelig er tilgjengelig på engelsk og har heller ikke en enkel integrering i andre programmer. Du kan imidlertid bruke Cloud via API-en, men det blir for omfattende å forklare her.

3. Forstå Hugging Chat

Hugging Chat er spesielt bemerkelsesverdig som et åpent kildeverktøy. Her kan du velge blant ulike åpne modeller, som for eksempel Llama fra Meta eller Mistral. Et annet interessant modell er Code Llama, som er spesielt optimalisert for programoppgaver. Denne variasjonen gjør Hugging Chat attraktiv for utviklere og teknologiinteresserte.

Du kan utforske denne chatbot-arenaen og eksperimentere med å finne ut hvilken modell som passer best for dine behov. Muligheten til å prøve ut ulike modeller er en stor fordel med Hugging Chat.

4. Sammenligning av modeller

Det finnes mange forskjellige LLM-er, men det er ofte unødvendig å se på 60 ulike modeller. Hvis du fokuserer på GPT-4 og Microsoft Copilot, vil du merke at disse verktøyene kan dekke de fleste av dine behov. Mange alternativer er begrenset til spesifikke grensesnitt, noe som begrenser fleksibiliteten.

5. Fremtiden for LLM-er

Til slutt vil jeg nevne at nye modeller stadig lanseres og at kunstig intelligens-verdenen stadig er i utvikling. Derfor er det fornuftig å holde seg oppdatert og være så fleksibel som mulig. Mens Copilot tilbyr en solid løsning, kan skapingen av nye, kraftigere modeller endre dette landskapet snart.

Oppsummering

Sammenlagt har vi fått en kort oversikt over noen av de viktigste verktøyene innen Large Language Models. Du har fått vite at Perplexity og Cloud tilbyr nyttige alternativer, mens Hugging Chat gir deg et utvalg av åpne modeller å velge mellom. Uansett forblir Microsoft Copilot en av de mest robuste alternativene for bred anvendelse.