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おそらく、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude を使用したことがあるでしょう。どちらも非常に有能で強力な人工知能アプリです。

Survivalist.aiの iPhone、iPad、ラップトップなどの個人用デバイスで実行できる Llama 3 のような完全にオフラインの AI を使用したことがないかもしれません。

では、オフライン AI とオンライン AI の違いは何でしょうか?

オフライン AI (例: Llama 3、Phi-3)

長所:

1. プライバシー: すべてのデータ処理はデバイス上でローカルに行われるため、クエリや個人情報は外部サーバーに送信されません。これは機密情報や秘密情報にとって非常に重要です。
2. インターネット接続は不要: ダウンロード後は、インターネット接続を必要とせず、いつでもどこでも AI モデルを使用できます。これは、接続状態が悪い地域や旅行中に特に便利です。
3. 最初のダウンロード後の使用料はかかりません: 最初のダウンロード (無料の場合もあれば、1 回限りの料金がかかる場合があります) の後は、追加料金が発生することなくモデルを好きなだけ使用できます。
4. 応答時間がより速くなる可能性: 処理はローカルで行われるため、特に単純なクエリの場合は、応答がほぼ瞬時に行われます。リモート サーバーへのデータの送信やリモート サーバーからの応答の受信に遅延は発生しません。

短所:

1. デバイスの計算能力による制限: モデルのパフォーマンスは、デバイスの処理能力によって制限されます。これにより、処理能力の低いデバイスではパフォーマンスが低下したり、実行できるモデルのサイズと機能が制限されたりする可能性があります。
2. ストレージ容量を占有: 大規模な言語モデルはデバイス上でかなりのストレージ容量を必要とする可能性があり、容量が限られているデバイスでは問題になる可能性があります。
3. 情報が最新でない可能性があります: モデルの知識は、トレーニング時または最終更新時に含まれていたものに限定されます。現在のイベントや最近の動向に関するリアルタイムの情報は含まれません。
4. 通常、大規模なオンライン モデルよりも機能が劣ります。ローカル デバイスで実行するという制約により、これらのモデルはオンライン モデルよりも小さく、機能も劣ることが多く、機能や出力の品質が制限される可能性があります。

オンライン AI (例: Claude および GPT):

長所:

1. より強力で高性能: オンライン モデルは膨大な計算リソースを活用できるため、より大規模で高度なモデルを作成できます。これにより、通常、より幅広いタスクでより高品質な出力が得られます。
2. 新しい情報で定期的に更新: これらのモデルは、新しいデータや改善点によって継続的に更新されるため、より最新の情報と機能が確保されます。
3. ローカル ストレージや処理能力は不要: モデルはリモート サーバー上で実行されるため、デバイスのスペースや計算リソースを占有しません。これにより、機能が制限されたデバイスでも強力な AI にアクセスできます。
4. より広範囲のタスクを処理可能: オンライン モデルは規模が大きく洗練されているため、通常、クリエイティブなライティングから複雑な問題解決まで、より広範囲のタスクやクエリを処理できます。

短所:

1. インターネット接続が必要です: これらのサービスを利用するには、安定したインターネット接続が必要です。接続が悪いと、応答時間が遅くなったり、サービスが中断したりする可能性があります。
2. 潜在的なプライバシーの懸念: クエリや機密性の高い可能性のある情報は、処理のために外部サーバーに送信されます。評判の良いサービスには強力なセキュリティ対策が施されていますが、一部のユーザーはこのデータ送信に不安を感じるかもしれません。
3. 使用にはコストがかかる場合があります: 多くの高度な AI サービスは、使用量に基づいて料金を請求します。無料レベルを提供するサービスもありますが、頻繁に使用したり、より高度な機能にアクセスしたりすると、多くの場合コストがかかります。
4. サービスの可用性に依存: サービスがダウンしたり中止されたりすると、AI にアクセスできなくなります。また、プロバイダーが実装するサービス条件や機能の変更にも左右されます。