ടോപ്പ് AI മോഡലുകൾ: നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ!

ലീഡർബോർഡുകൾ നോക്കുന്നത് ഒന്ന് നിർത്തൂ! നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിനോ പേഴ്സണൽ പ്രോജക്റ്റുകൾക്കോ ഏത് AI മോഡൽ വേണമെന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ മാത്രം നോക്കിയാൽ പോരാ. ഒരു മാത്‌സ് ടെസ്റ്റിൽ കുറച്ച് കൂടുതൽ മാർക്ക് വാങ്ങുന്ന മോഡൽ ഒരുപക്ഷേ നിങ്ങളുടെ ബ്രാൻഡിന്റെ പ്രത്യേക ടോൺ പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിലോ സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു കോഡ് മാനേജ് ചെയ്യുന്നതിലോ പരാജയപ്പെട്ടേക്കാം. ഒരു കമ്പനി മാത്രം എല്ലാ മേഖലയിലും മുന്നിട്ടുനിൽക്കുന്ന കാലം കഴിഞ്ഞു. ഇപ്പോൾ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് എന്നത് ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും തൂക്കിനോക്കുന്നതുപോലെയാണ്. സ്പീഡ്, ചിലവ്, മെമ്മറി, പിന്നെ ഓരോ മോഡലും എങ്ങനെ ചിന്തിക്കുന്നു എന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടത്. സാൻ ഫ്രാൻസിസ്കോയിലെ ഒരു ഡെവലപ്പർക്ക് വേണ്ടതല്ല ലണ്ടനിലെ ഒരു ക്രിയേറ്റീവ് ഏജൻസിക്കോ സിംഗപ്പൂരിലെ ഒരു ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഫേമിനോ വേണ്ടത്. വെറും ഹൈപ്പിന് അപ്പുറം ഇന്നത്തെ മാർക്കറ്റിലെ യാഥാർത്ഥ്യങ്ങൾ എന്താണെന്ന് ഈ ഗൈഡിലൂടെ നോക്കാം.

നിലവിൽ മാർക്കറ്റിൽ നാല് വമ്പന്മാരാണുള്ളത്, ഓരോരുത്തർക്കും ഓരോ പ്രത്യേകതകളുണ്ട്. OpenAI-യുടെ GPT-4o ആണ് ഇതിൽ ഏറ്റവും പ്രശസ്തം. കാണാനും കേൾക്കാനും സംസാരിക്കാനും കഴിയുന്ന ഒരു മൾട്ടിമോഡൽ അസിസ്റ്റന്റായിട്ടാണ് ഇത് ഡിസൈൻ ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. ഏത് ജോലിയും അത്യാവശ്യം നല്ല ക്വാളിറ്റിയിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ജനറലിസ്റ്റാണിത്. എന്നാൽ Anthropic-ന്റെ Claude 3.5 Sonnet മറ്റൊരു വഴിയാണ് തിരഞ്ഞെടുത്തത്. എഴുത്തിലെ സൂക്ഷ്മത, കോഡിംഗ് കഴിവ്, പിന്നെ ഒരു റോബോട്ടിനെപ്പോലെയല്ലാതെ മനുഷ്യരെപ്പോലെ സംസാരിക്കാനുള്ള കഴിവും ഇതിനെ വ്യത്യസ്തമാക്കുന്നു. Google-ന്റെ Gemini 1.5 Pro-യുടെ പ്രത്യേകത അതിന്റെ വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ ആണ്. മണിക്കൂറുകൾ നീളുന്ന വീഡിയോകളോ ആയിരക്കണക്കിന് വരികളുള്ള കോഡോ ഒരേസമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ഇതിന് സാധിക്കും. ഒടുവിൽ, ഓപ്പൺ വെയ്റ്റ് ലോകത്തെ കരുത്തനായ Meta-യുടെ Llama 3. ഡാറ്റ തേർഡ് പാർട്ടി സെർവറുകളിലേക്ക് അയക്കാതെ സ്വന്തം ഹാർഡ്‌വെയറിൽ പവർഫുൾ സിസ്റ്റങ്ങൾ റൺ ചെയ്യാൻ ഇത് കമ്പനികളെ സഹായിക്കുന്നു. ഓരോ മോഡലിനും ഓരോ സ്വഭാവമുണ്ട്, അത് ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുമ്പോൾ മാത്രമേ മനസ്സിലാകൂ. കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങളുടെ AI റിവ്യൂകൾ നോക്കാവുന്നതാണ്.

ഈ നാലെണ്ണത്തിൽ നിന്ന് ഒന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ അവയുടെ കരുത്ത് മനസ്സിലാക്കണം. ഫോൺ ഉപയോഗിക്കുന്നവർക്കും ദിവസേനയുള്ള കാര്യങ്ങൾക്കായി ഒരു ‘സ്വിസ് ആർമി നൈഫ്’ വേണ്ടവർക്കും GPT-4o മികച്ചതാണ്. കോംപ്ലക്സ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ കൃത്യമായി പാലിക്കുന്നതുകൊണ്ട് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എൻജിനീയർമാരുടെ പ്രിയതാരമായി Claude 3.5 Sonnet മാറി. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളോ നീളമുള്ള ഡോക്യുമെന്റുകളോ വിശകലനം ചെയ്യാൻ Gemini 1.5 Pro ആണ് ഉചിതം. പ്രൈവസിക്കും API സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ ചിലവ് ഒഴിവാക്കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് Llama 3 തിരഞ്ഞെടുക്കാം. ഇവയുടെ ഔട്ട്പുട്ടിൽ മാത്രമല്ല, നിർമ്മാണ രീതിയിലും ട്രെയിൻ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിച്ച ഡാറ്റയിലും വ്യത്യാസമുണ്ട്. അതുകൊണ്ട് തന്നെ ലോജിക്, ക്രിയേറ്റിവിറ്റി, സേഫ്റ്റി എന്നിവയിൽ ഇവ ഓരോന്നും ഓരോ രീതിയിലാണ് പ്രതികരിക്കുക.

• GPT-4o: വോയിസ് ഇന്ററാക്ഷനും പൊതുവായ കാര്യങ്ങൾക്കും ഏറ്റവും അനുയോജ്യം.
• Claude 3.5 Sonnet: കോഡിംഗ്, ക്രിയേറ്റീവ് റൈറ്റിംഗ്, ലോജിക്കൽ ചിന്തകൾ എന്നിവയ്ക്ക് മികച്ചത്.
• Gemini 1.5 Pro: പുസ്തകങ്ങളോ നീളമുള്ള വീഡിയോകളോ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ബെസ്റ്റ്.
• Llama 3: ലോക്കൽ ഡിപ്ലോയ്മെന്റിനും ഡാറ്റാ സുരക്ഷയ്ക്കും ഏറ്റവും നല്ലത്.

ഈ മോഡലുകളുടെ സ്വാധീനം ലോകമെമ്പാടും ഒരുപോലെയല്ല. ഈ കമ്പനികളുടെ ആസ്ഥാനം അമേരിക്കയിലാണെങ്കിലും ഉപയോക്താക്കൾ ലോകത്തിന്റെ എല്ലാ ഭാഗത്തുമുണ്ട്. ഇത് ഭാഷാപരവും സാംസ്കാരികവുമായ ചില വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്തുന്നുണ്ട്. മിക്ക മോഡലുകളും ഇംഗ്ലീഷ് ഡാറ്റയിൽ ട്രെയിൻ ചെയ്തതുകൊണ്ട് അവയുടെ നിർദ്ദേശങ്ങളിൽ ഒരു വെസ്റ്റേൺ ബയസ് ഉണ്ടായേക്കാം. ജപ്പാനിലോ ബ്രസീലിലോ ഉള്ള ഒരു കമ്പനിയെ സംബന്ധിച്ച്, കാലിഫോർണിയയിലെ ലാബിലെ ലോജിക് ടെസ്റ്റിൽ ജയിക്കുന്ന മോഡലിനേക്കാൾ പ്രധാനം സ്വന്തം മാതൃഭാഷ സ്വാഭാവികമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന മോഡലാണ്. ഇന്റർനെറ്റ് വേഗത കുറഞ്ഞ സ്ഥലങ്ങളിൽ ലേറ്റൻസി (latency) ഒരു വലിയ പ്രശ്നമാണ്, അതുകൊണ്ട് തന്നെ വലിയ മോഡലുകളേക്കാൾ വേഗതയേറിയ ചെറിയ മോഡലുകൾക്കാണ് അവിടെ പ്രിയം.

ചിലവ് എന്നത് പലപ്പോഴും ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാതെ പോകുന്ന ഒരു ഘടകമാണ്. ഡോളറിൽ നോക്കുമ്പോൾ API ചിലവ് ചെറുതായി തോന്നാം, പക്ഷേ വളർന്നുവരുന്ന രാജ്യങ്ങളിലെ സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് ഇത് വലിയൊരു തുകയാണ്. ഇവിടെയാണ് Llama 3 പോലുള്ള ഓപ്പൺ വെയ്റ്റ് മോഡലുകൾ മാറ്റം കൊണ്ടുവരുന്നത്. ലോക്കൽ ഹോസ്റ്റിംഗ് അനുവദിക്കുന്നതിലൂടെ അന്താരാഷ്ട്ര പേയ്‌മെന്റുകളുടെ ആവശ്യം ഇല്ലാതാകുന്നു. പല രാജ്യങ്ങളും ഇപ്പോൾ ‘സോവറിൻ AI’ എന്ന ആശയത്തിന് പ്രാധാന്യം നൽകുന്നുണ്ട്. മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ഇപ്പോൾ സാങ്കേതികമായ ഒരു തീരുമാനം മാത്രമല്ല, അത് സാമ്പത്തികവും രാഷ്ട്രീയവുമായ ഒന്ന് കൂടിയാണ്. ചില രാജ്യങ്ങളിൽ ലോക്കൽ ആയി മോഡലുകൾ റൺ ചെയ്യുന്നത് ദേശീയ സുരക്ഷയുടെ ഭാഗമായിട്ടാണ് കാണുന്നത്.

ഇതൊക്കെ പ്രായോഗികമായി എങ്ങനെയാണെന്ന് നോക്കാം. ഒരു ക്രിയേറ്റീവ് പ്രൊഫഷണലിന്റെ ഒരു ദിവസം സങ്കൽപ്പിക്കുക. രാവിലെ യാത്രയ്ക്കിടയിൽ ഫോണിലെ GPT-4o ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മീറ്റിംഗ് സമ്മറി ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഇതിന്റെ വോയിസ് ഇന്റർഫേസ് വളരെ സ്മൂത്താണ്. ഉച്ചയോടെ വെബ് ആപ്ലിക്കേഷൻ വർക്കുകൾക്കായി അവർ Claude 3.5 Sonnet-ലേക്ക് മാറുന്നു, കാരണം ലേറ്റസ്റ്റ് React ലൈബ്രറികൾ ഇതിന് നന്നായി അറിയാം. ഇത് നൽകുന്ന ക്ലീൻ കോഡ് ഡെവലപ്പറുടെ സമയം ലാഭിക്കുന്നു. വൈകുന്നേരം 500 പേജുള്ള ഒരു ഡോക്യുമെന്റ് വായിച്ച് അതിലെ പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ അവർ Gemini 1.5 Pro ഉപയോഗിക്കുന്നു.

എല്ലാം ഒന്നിൽ കിട്ടും എന്ന പരസ്യവാചകങ്ങൾ പലപ്പോഴും യാഥാർത്ഥ്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടാറില്ല. യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് പല സബ്സ്ക്രിപ്ഷനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടി വരുന്നത് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഒരു മാർക്കറ്റിംഗ് മാനേജർ ക്രിയേറ്റീവ് കാര്യങ്ങൾക്കായി ഒരു മോഡലും ഡാറ്റ അനാലിസിസിനായി മറ്റൊരു മോഡലും ഉപയോഗിക്കേണ്ടി വരുന്നു. ഏത് ഫയൽ ഏത് മോഡലിലാണെന്ന് ഓർത്തു വെക്കുക എന്നത് തന്നെ ഒരു പണിയാണ്. പലർക്കും ഔട്ട്പുട്ടിന്റെ വിശ്വാസ്യതയാണ് പ്രധാനം. ഒരു ലീഗൽ ഡോക്യുമെന്റിൽ AI തെറ്റായ വിവരം (hallucination) നൽകിയാൽ അത് വലിയ പ്രശ്നമാകും. അതുകൊണ്ട് പല കമ്പനികളും ഇപ്പോൾ ഒന്നിലധികം മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് റിസൾട്ട് ഒത്തുനോക്കുന്ന ‘വോട്ടിംഗ്’ സിസ്റ്റമാണ് പിന്തുടരുന്നത്.

ഈ ടെക്നോളജിയുടെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ചിലവുകളെക്കുറിച്ചും നമ്മൾ ചിന്തിക്കണം. ഈ ഡാറ്റാ സെന്ററുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ആവശ്യമായ വൈദ്യുതിയും വെള്ളവും ആര് നൽകുന്നു? ഉപയോക്താവ് കുറഞ്ഞ തുക നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും പരിസ്ഥിതിക്ക് ഇത് വലിയ ആഘാതമുണ്ടാക്കുന്നുണ്ട്. ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശവും ഒരു ചോദ്യചിഹ്നമാണ്. നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ രഹസ്യരേഖകൾ ഒരു ക്ലൗഡ് മോഡലിലേക്ക് അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുമ്പോൾ അത് എവിടെ പോകുന്നു എന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാമോ? എന്റർപ്രൈസ് ഡാറ്റ ട്രെയിനിംഗിനായി ഉപയോഗിക്കില്ല എന്ന് കമ്പനികൾ പറയുന്നുണ്ടെങ്കിലും അത് എത്രത്തോളം വിശ്വസിക്കാം എന്നത് സംശയമാണ്. ഒരു കമ്പനിയെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നത് വലിയ റിസ്കാണ്. നമ്മുടെ ചിന്തകളെയും ജോലിയെയും നിയന്ത്രിക്കാൻ ഒരു അൽഗോരിതത്തെ അനുവദിക്കുന്നത് ശരിയാണോ? ഇവ വെറും സാങ്കേതിക പ്രശ്നങ്ങളല്ല, മറിച്ച് കോർപ്പറേറ്റ് എത്തിക്സിന്റെ ഭാഗമാണ്.

പവർ യൂസർമാരെയും ഡെവലപ്പർമാരെയും സംബന്ധിച്ച് API ലിമിറ്റുകൾ വലിയൊരു തലവേദനയാണ്. OpenAI-യും Anthropic-ഉം കർശനമായ ലിമിറ്റുകൾ വെക്കാറുണ്ട്. ഗൂഗിളിന്റെ Gemini ഇപ്പോൾ കുറച്ച് ഉദാരമാണെങ്കിലും അത് എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും മാറാം. ലോക്കൽ സ്റ്റോറേജ് ആണ് മറ്റൊരു കാര്യം. ഓഫ്ലൈനായോ അതീവ സുരക്ഷയിലോ ആപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കണമെങ്കിൽ Llama 3 അല്ലെങ്കിൽ Mistral പോലുള്ള മോഡലുകൾ വേണം. ഇതിന് NVIDIA പോലുള്ള കമ്പനികളുടെ ഹൈ-എൻഡ് GPU-കൾ ആവശ്യമാണ്. ക്ലൗഡ് API-യുടെ എളുപ്പമാണോ അതോ ലോക്കൽ സെറ്റപ്പിന്റെ കൺട്രോൾ ആണോ വേണ്ടതെന്ന് നിങ്ങൾ തീരുമാനിക്കണം. മിക്കവരും ഇപ്പോൾ ഒരു ഹൈബ്രിഡ് രീതിയാണ് പിന്തുടരുന്നത്.

വർക്ക്ഫ്ലോ ഇന്റഗ്രേഷൻ ആണ് അടുത്ത കടമ്പ. ബ്രൗസറിൽ ചാറ്റ് ചെയ്യുന്നതുപോലെയല്ല ഒരു കോഡ് എഡിറ്ററിലോ പ്രോജക്റ്റ് മാനേജ്‌മെന്റ് ടൂളിലോ AI ഉപയോഗിക്കുന്നത്. നിങ്ങളുടെ കമ്പനി ഗൂഗിൾ വർക്ക്സ്പേസ് ആണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെങ്കിൽ Gemini ആയിരിക്കും എളുപ്പം. ഗിറ്റ്ഹബ്ബ് ഉപയോഗിക്കുന്നവർക്ക് GPT-4o ആണ് നല്ലത്. പഴയ ‘വാൾഡ് ഗാർഡനുകൾ’ (walled gardens) ഇപ്പോൾ AI മോഡലുകൾക്ക് ചുറ്റും വീണ്ടും ഉയരുകയാണ്. ഇത് ചെറിയ കമ്പനികൾക്ക് വെല്ലുവിളിയാകുന്നു. മോഡലുകൾ സ്മാർട്ട് ആകുന്നുണ്ടെങ്കിലും ആരാണ് ഇന്റർഫേസ് നിയന്ത്രിക്കുന്നത് എന്നതിലാണ് യഥാർത്ഥ പോരാട്ടം നടക്കുന്നത്.

ചുരുക്കത്തിൽ, എല്ലാവർക്കും പറ്റിയ ഒരു ‘ബെസ്റ്റ്’ മോഡൽ ഇല്ല. നിങ്ങളുടെ ആവശ്യത്തിന് അനുയോജ്യമായത് മാത്രം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. മനുഷ്യസഹജമായ എഴുത്തിന് Claude, വോയിസ് അസിസ്റ്റന്റിന് GPT-4o, വലിയ ഡോക്യുമെന്റുകൾക്ക് Gemini, സ്വന്തം മെഷീനിൽ റൺ ചെയ്യാൻ Llama 3. മാർക്കറ്റ് അതിവേഗം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. അതുകൊണ്ട് ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾക്ക് പിന്നാലെ പോകാതെ നിങ്ങളുടെ നിത്യജീവിതത്തിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ഇവ ഉപയോഗിച്ചു നോക്കൂ. സ്പീഡിലും ചിലവിലും സ്റ്റൈലിലും ഉള്ള ഈ വ്യത്യാസങ്ങൾ വരും ദിവസങ്ങളിൽ കൂടുതൽ വ്യക്തമാകും.

Editor’s note: We created this site as a multilingual AI news and guides hub for people who are not computer geeks, but still want to understand artificial intelligence, use it with more confidence, and follow the future that is already arriving.