ポテトレベルのLLMのポイントは何ですか？

このr/LocalLLaMAのReddit投稿は、7B、20B、30Bパラメータモデルのような、より小さな大規模言語モデル（LLM）の実用的な有用性に疑問を呈しています。著者は、これらのモデルがコーディングのようなタスクには不十分であり、APIを使用するよりも遅いことに不満を表明しています。彼らは、これらのモデルが主に、AIラボがリーダーボードで競争するためのベンチマークツールとして機能する可能性があり、具体的な現実世界のアプリケーションを提供するものではないと示唆しています。この投稿は、ローカルLLMを探索するユーザーの間で共通の懸念事項を強調しています。それは、アクセシビリティ（個人のハードウェアでモデルを実行する）とパフォーマンス（有用な結果を達成する）の間のトレードオフです。著者のトーンは懐疑的であり、ローカルでAIを実行するという目新しさ以外に、これらの「ポテトレベル」モデルの価値提案に疑問を呈しています。

• •より小さなLLMは、コーディングのような複雑なタスクには適していない可能性があります。
• •ローカルLLMのパフォーマンスは、クラウドベースのAPIを使用するよりも大幅に遅くなる可能性があります。
• •一部のより小さなLLMの主なユースケースは、ベンチマークと実験である可能性があります。