Alternativ LLMs till Microsoft Copilot och ChatGPT: En omfattande översikt

För Artificiell intelligens finns det idag ett antal s.k. "Large Language Models" (LLM) som kan användas för olika tillämpningar. I den här handledningen kommer jag att presentera för dig några av de mest lovande alternativen till Microsoft Copilot och ChatGPT. Du kommer att lära dig vilka verktyg som är tillgängliga, vilka fördelar de erbjuder och vad du bör tänka på när du använder dem. Låt oss dyka direkt in i detaljerna utan dröjsmål.

Viktigaste insikter

• Det finns många olika LLM, men inte alla är lämpliga för varje tillämpning.
• Vissa verktyg som Perplexity och Cloud från Anthropic erbjuder specialfunktioner, medan öppen källkod-alternativ som Hugging Chat kan vara intressanta för många utvecklare.
• Ändå är Microsoft Copilot en av de bästa alternativen, eftersom den erbjuder omfattande funktionalitet i standardgränssnittet.

Steg-för-steg guide

1. Upptäck Perplexity

Det första verktyget jag vill presentera för dig är Perplexity. Liknande interfacet i ChatGPT eller Copilot ger Perplexity tillgång till kraftfulla GPT-4-modeller. Detta interface låter dig lägga in texter och direkt analysera resultaten. En extra fördel är att Perplexity omedelbart integrerar en webbsökning, vilket innebär att du alltid kan få tillgång till de senaste informationen.

Det har dock också sina nackdelar. Du kan till exempel inte skapa bilder i Perplexity, och interfacet kan inte integreras i andra appar. Ändå är det ett användbart verktyg för snabba webbsökningar och textanalys.

2. Cloud av Anthropic

Nästa verktyg är Cloud av Anthropic. Det fungerar i grund och botten på samma sätt som Perplexity, men har vissa specifika skillnader. Cloud erbjuder ett väldigt stort kontextfönster med upp till 200 000 tokens, beroende på modell. Det är särskilt användbart om du vill analysera längre dialoger eller omfattande texter.

En liten nackdel är att Cloud främst är tillgänglig på engelska och även här inte kan integreras enkelt i andra program. Du kan dock använda Cloud via API, men det skulle bli för mycket att gå in på här.

3. Förstå Hugging Chat

Hugging Chat är märkvärdigt som ett Open-Source-verktyg. Här kan du välja bland olika Open-Source-modeller, som t.ex. Llama från Meta eller Mistral. En annan intressant modell är Code Llama, som är speciellt optimerad för programmeringsuppgifter. Denna mångfald gör Hugging Chat attraktivt för utvecklare och teknikentusiaster.

Du kan utforska och experimentera i denna chatbot-arena för att ta reda på vilken modell som passar bäst för dina behov. Möjligheten att prova olika modeller är en stor fördel med Hugging Chat.

4. Jämförelse av modeller

Det finns många olika LLM, men det är ofta inte nödvändigt att titta på 60 olika modeller. Om du fokuserar på GPT-4 och Microsoft Copilot kommer du att märka att dessa verktyg kan täcka de flesta av dina behov. Många alternativ är begränsade av sina specifika gränssnitt, vilket begränsar deras flexibilitet.

5. Framtiden för LLM

Slutligen vill jag nämna att nya modeller ständigt lanseras och världen av artificiell intelligens är ständigt i rörelse. Det är därför klokt att hålla sig informerad och så flexibel som möjligt. Medan Copilot erbjuder en stabil lösning, kan skapandet av nya, kraftfullare modeller snart förändra detta landskap.

Sammanfattning

Överlag har vi fått en kort överblick över några av de mest betydande verktygen inom området stora språkmodeller. Du har lärt dig att Perplexity och Cloud erbjuder användbara alternativ, medan Hugging Chat ger dig en mängd olika öppen källkod-modeller att välja bland. Oavsett vad är Microsoft Copilot fortfarande en av de mest robusta alternativen för bred tillämpning.