Los 5 mejores LLM de código abierto que necesita saber [diciembre de 2023]

Publicado: 2023-12-19

IA/ML 12 minutos 3

19 de diciembre de 2023

Resumen:

Explore la vanguardia de la innovación en IA con los 5 principales modelos de lenguajes grandes (LLM) de código abierto de 2023. Desde los innovadores parámetros 180B de Falcon hasta la destreza multilingüe de BLOOM, profundice en las funciones de vanguardia que darán forma al futuro. Descubra las fortalezas y las aplicaciones potenciales de Llama 2, GPT-NeoX-20B y MPT-7B, que permiten a las empresas escalar de forma segura en el cambiante panorama de la IA.

Introducción

El mundo de la inteligencia artificial (IA) está cambiando rápidamente y una gran parte de ese cambio proviene de algo llamado Grandes Modelos de Lenguaje (LLM). Estas no son sólo herramientas comunes; son como los líderes de una nueva fase de la tecnología. Piense en ellos como sistemas realmente inteligentes que están cambiando la forma en que usamos nuestros teléfonos, computadoras y otros dispositivos.

Las empresas pueden optar por el software LLM (Large Language Model) de código abierto en lugar de depender de servicios de chatbot externos como ChatGPT, Claude.ai o Phind para abordar los problemas de privacidad y seguridad. La ejecución de un LLM de código abierto en su máquina garantiza que los datos confidenciales y la información confidencial permanezcan bajo el control de la empresa, minimizando el riesgo de exposición a entidades externas. Este enfoque es particularmente crucial en plataformas donde las interacciones pueden ser revisadas por humanos o utilizadas para entrenar modelos futuros. Al aprovechar el software LLM de código abierto localmente, una empresa puede mantener un mayor nivel de seguridad y confidencialidad de los datos, abordando posibles problemas de privacidad asociados con aplicaciones externas.

Lo interesante es que muchos de estos LLM son de código abierto. Esto significa que cualquier persona con interés y algunas habilidades tecnológicas puede usarlos, cambiarlos e incluso mejorarlos. Es como tener un amigo AI súper inteligente del que puedes aprender y enseñar nuevos trucos.

Los 5 mejores LLM de código abierto de 2023

En este blog, veremos cinco de estos increíbles LLM de código abierto. Cada uno es especial a su manera y aporta nuevas ideas y habilidades al mundo de la IA.

Falcón LLM

Falcon LLM es un modelo de lenguaje grande (LLM) innovador desarrollado por el Instituto de Innovación Tecnológica (TII) en Abu Dhabi. Está diseñado para impulsar aplicaciones y casos de uso, garantizando la resiliencia futura de nuestro mundo. Actualmente, el conjunto abarca los modelos de IA de parámetros Falcon 180B, 40B, 7.5B y 1.3B, junto con el conjunto de datos REFINEDWEB meticulosamente seleccionado. Juntos, presentan una gama diversa y completa de soluciones.

Aquí hay un desglose completo de sus características clave, fortalezas y usos potenciales, junto con fuentes relevantes para una mayor exploración:

Características clave:

Tamaño enorme : Con 180 mil millones de parámetros, Falcon 180B cuenta con una impresionante capacidad de aprendizaje y rendimiento, superando a varios otros LLM de código abierto.
Capacitación eficiente : Capacitada con un conjunto de datos refinado de 3,5 billones de tokens, lo que garantiza precisión y calidad al tiempo que optimiza el uso de recursos.
Disponibilidad de código abierto : el código y los datos de capacitación están disponibles públicamente en Hugging Face, lo que fomenta la transparencia y las contribuciones de la comunidad.
Rendimiento superior : Falcon ha superado a GPT-3 en varios puntos de referencia y requiere menos recursos de capacitación y inferencia, lo que lo convierte en una opción más eficiente.
Diversos modelos : TII ofrece varias versiones de Falcon, incluidos modelos de IA con parámetros 180B, 40B, 7.5B, 1.3B, modelos especializados para tareas específicas como la redacción de historias extensas.

Fortalezas:

Canalización de datos de alta calidad : los rigurosos procesos de deduplicación y filtrado de datos de TII garantizan datos de entrenamiento precisos y confiables para Falcon.
Capacidades multilingües : Falcon puede manejar varios idiomas de manera efectiva, aunque su enfoque principal es el inglés.
Potencial de ajuste : Falcon se puede ajustar para tareas específicas, mejorando aún más su rendimiento y adaptabilidad.
Desarrollo impulsado por la comunidad : la naturaleza de código abierto permite mejoras e investigación colaborativas, lo que acelera el desarrollo de Falcon.

Aplicaciones potenciales:

Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Falcon puede sobresalir en diversas tareas de PNL, como resumen de texto, análisis de sentimientos y generación de diálogos.
Generación de contenido creativo : el modelo puede ayudar a escritores y artistas a generar diferentes formatos creativos como poemas, guiones y piezas musicales.
Educación e investigación : las experiencias de aprendizaje personalizadas, la generación de contenido educativo y el apoyo a la investigación son aplicaciones potenciales.
Negocios y marketing : Falcon puede impulsar chatbots inteligentes, personalizar campañas de marketing y analizar los datos de los clientes de forma eficaz.

Recursos adicionales :

Sitio web de Falcon LLM: https://www.tii.ae/news/abu-dhabi-based-technology-innovation-institute-introduces-falcon-llm-foundational-large
Tarjeta modelo Hugging Face Falcon: https://huggingface.co/spaces/tiiuae/falcon-180b-demo
Publicación del blog de TII Falcon: https://huggingface.co/tiiuae/falcon-180B
Vídeo de YouTube sobre Falcon-180B: https://www.youtube.com/watch?v=9MArp9H2YCM

LLAMA 2

Llama 2, un modelo de lenguaje grande de código abierto desarrollado por Meta AI y Microsoft, muestra capacidades excepcionales para generar contenido diverso, desde poemas hasta código, responder preguntas y traducir idiomas. Supera a otros LLM en puntos de referencia de razonamiento y codificación, enfatiza la seguridad a través del aprendizaje por refuerzo y proporciona una "Guía de uso responsable". Mientras aún está en desarrollo, los usuarios deben ser conscientes de posibles imprecisiones, resultados sesgados y la necesidad de experiencia técnica para un uso óptimo. La utilización responsable es primordial para desbloquear todo el potencial de Llama 2 para revolucionar varios campos.

Construido sobre los cimientos del Llama original, Llama 2 supera a su predecesor en varios aspectos:

Capacitación diversa : capacitación en un conjunto de datos mucho más grande y variado, lo que garantiza una mejor comprensión y desempeño en diferentes tareas.
Disponibilidad abierta : a diferencia del acceso limitado de su predecesor, Llama 2 está disponible para investigación, desarrollo e incluso aplicaciones comerciales en plataformas como AWS, Azure y Hugging Face.
Enfoque en seguridad : Meta ha priorizado la seguridad mediante la implementación de medidas para minimizar la información errónea, los sesgos y los resultados dañinos.
Capacitación mejorada : se ofrece en diferentes versiones con recuentos de parámetros que van desde 7 mil millones a 70 mil millones, atendiendo a diversas necesidades y recursos.

Llama 2 contra Llama:

Aquí hay una comparación rápida para comprender las diferencias clave:

Aplicaciones potenciales de Llama 2:

Chatbots y asistentes virtuales : las capacidades de diálogo mejoradas pueden impulsar interacciones más naturales y atractivas.
Generación de texto y contenido creativo : genere diferentes formatos creativos como poemas, guiones o códigos, ayudando a escritores y artistas.
Generación y programación de código : ayude a los desarrolladores con tareas como completar código y detectar errores.
Educación e investigación : personalice experiencias de aprendizaje, genere contenido educativo y ayude a los investigadores con diversas tareas.
Negocios y marketing : mejore el servicio al cliente a través de chatbots, personalice campañas de marketing y analice los datos de los clientes.

Limitaciones y consideraciones:

Como todos los LLM, Llama 2 aún está en desarrollo y puede generar resultados inexactos o sesgados.
El uso responsable y ético es crucial para evitar posibles usos indebidos y sesgos.
Las diferentes versiones requieren distintos recursos computacionales, por lo que es importante elegir la correcta.

Recursos:

Sitio web de Meta AI LLAMA: https://ai.meta.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/
Publicación de blog de Meta AI sobre LLAMA2: https://ai.meta.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/
Tarjeta modelo Hugging Face LLAMA2: https://huggingface.co/models?search=llama

BLOOM LLM

Bloom LLM, nacida de los esfuerzos de colaboración de una comunidad global, se ha convertido en una verdadera fuerza en el panorama de la IA de código abierto. Aquí hay un desglose completo de sus características clave, aplicaciones potenciales y lo que lo hace único:

¿Qué es BLOOM LLM?

BLOOM es un LLM masivo y multilingüe, que cuenta con 176 mil millones de parámetros y está capacitado en la asombrosa cantidad de 46 lenguajes y 13 lenguajes de programación. Desarrollado a través de un proyecto colaborativo de un año de duración en el que participaron Hugging Face e investigadores de más de 70 países, BLOOM encarna el espíritu de la IA de código abierto.

Características clave de BLOOM:

Destreza multilingüe : genere texto coherente y preciso en la friolera de 46 idiomas, yendo más allá de los modelos típicos centrados en el inglés.
Acceso de código abierto : tanto el código fuente como los datos de capacitación están disponibles públicamente, lo que fomenta la transparencia y la mejora impulsada por la comunidad.
Generación de texto autorregresivo : amplía y completa secuencias de texto sin problemas, lo que lo hace ideal para diversas tareas creativas e informativas.
Recuento masivo de parámetros : con 176 mil millones de parámetros, BLOOM se encuentra entre los LLM de código abierto más potentes y ofrece un rendimiento superior.
Colaboración global : el desarrollo del modelo ejemplifica el poder de la cooperación internacional en el avance de la tecnología de IA.
Accesibilidad gratuita : cualquiera puede acceder y utilizar BLOOM a través de la plataforma Hugging Face, democratizando el acceso a herramientas de inteligencia artificial de vanguardia.
Capacitación a escala industrial : capacitación en una gran cantidad de datos de texto utilizando importantes recursos computacionales, lo que garantiza un rendimiento sólido.

Aplicaciones potenciales de BLOOM:

Comunicación multilingüe : facilite la comunicación intercultural traduciendo texto y generando contenido específico del idioma.
Escritura creativa y generación de contenido : ayudar a escritores y artistas en diversos formatos como poemas, guiones, códigos, piezas musicales, etc.
Educación e investigación : personalice experiencias de aprendizaje, genere materiales educativos y apoye esfuerzos de investigación en diversos campos.
Negocios y marketing : mejore el servicio al cliente con chatbots multilingües, personalice campañas de marketing y analice datos de forma eficaz.
Desarrollo de IA de código abierto : Servir como base para una mayor investigación y desarrollo en IA de código abierto, fomentando la innovación comunitaria.

¿Qué hace que BLOOM sea único?

Enfoque multilingüe : a diferencia de muchos LLM centrados principalmente en inglés, las capacidades multilingües de BLOOM abren nuevas posibilidades para la comunicación y la comprensión globales.
Apertura y transparencia : el acceso público al código y a los datos de capacitación permite una participación más amplia en la mejora y utilización del modelo.
Desarrollo colaborativo : la creación del modelo a través de la colaboración global demuestra el potencial de la IA de código abierto para salvar barreras geográficas y culturales.

Limitaciones y consideraciones:

Como ocurre con todos los LLM, BLOOM aún está en desarrollo y puede generar resultados inexactos o sesgados. El uso responsable y ético es crucial.
La utilización eficaz de BLOOM requiere cierto conocimiento técnico y comprensión de sus capacidades.
El gran tamaño del modelo podría requerir importantes recursos computacionales para determinadas tareas.

Recursos:

Sitio web de BigScience BLOOM: https://huggingface.co/bigscience/bloom-intermediate
Tarjeta modelo Hugging Face BLOOM: https://bigscience.huggingface.co/blog/bloom
Publicación del blog de BigScience sobre BLOOM: https://huggingface.co/bigscience/bloom
Repositorio de tarjetas modelo BLOOM en GitHub: https://github.com/bigscience-workshop/model_card

GPT-NeoX-20B

Es otro LLM de código abierto que está ganando prominencia y muestra capacidades y potencial notables. A continuación se presenta un desglose de sus características clave, fortalezas y aplicaciones potenciales:

¿Qué es GPT-NeoX-20B?

Desarrollado por EleutherAI, GPT-NeoX-20B es un modelo de lenguaje autorregresivo de 20 mil millones de parámetros entrenado en Pile, un conjunto de datos masivo de texto y código.
Su arquitectura toma prestada de GPT-3 pero con optimizaciones significativas para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
GPT-NeoX-20B destaca en varias áreas:
- Razonamiento de pocas posibilidades : se desempeña excepcionalmente bien en tareas que requieren comprender y aplicar información de ejemplos limitados.
- Generación de texto de formato largo : genera texto coherente y gramaticalmente correcto incluso para secuencias largas.
- Generación y análisis de código : puede comprender y generar código, ayudando a los desarrolladores con diversas tareas.

Puntos fuertes de GPT-NeoX-20B:

Código abierto : el código y los pesos del modelo están disponibles públicamente, lo que fomenta las contribuciones y la investigación de la comunidad.
Capacitación eficiente : utiliza la biblioteca DeepSpeed para una capacitación eficiente, que requiere menos recursos computacionales en comparación con otros LLM.
Fuerte aprendizaje en pocas oportunidades : se desempeña excepcionalmente bien en tareas con datos limitados, lo que lo hace adaptable a diversos escenarios.
Generación de texto de formato largo : genera texto coherente y gramaticalmente correcto incluso para secuencias largas, ideal para escritura creativa y generación de contenido.
Generación y análisis de código : comprende y genera código, lo que potencialmente ayuda a los desarrolladores con la detección de errores, la finalización del código y otras tareas.

Aplicaciones potenciales de GPT-NeoX-20B:

Asistentes personales y chatbots : mejoren sus capacidades para comprender y responder a preguntas y solicitudes complejas.
Escritura creativa y generación de contenido : ayudar a escritores y artistas a generar diferentes formatos creativos como poemas, guiones, piezas musicales, etc.
Educación e investigación : Personalizar experiencias de aprendizaje, generar contenidos educativos y apoyar la investigación en diversos campos.
Desarrollo de software : ayude a los desarrolladores con tareas como completar código, detectar errores y analizar código.
Investigación de IA de código abierto : Servir como base para una mayor investigación y desarrollo en IA de código abierto, fomentando la innovación.

Limitaciones y consideraciones:

Como ocurre con todos los LLM, GPT-NeoX-20B aún está en desarrollo y, en ocasiones, puede generar resultados inexactos o sesgados. El uso responsable y ético es crucial.
Utilizar todo su potencial puede requerir cierto conocimiento técnico y comprensión de sus capacidades.
El tamaño del modelo puede requerir importantes recursos computacionales para determinadas tareas.

Recursos:

Repositorio EleutherAI GitHub: este es el repositorio oficial de GPT-NeoX-20B, donde puede encontrar el código fuente, scripts de entrenamiento y modelos previamente entrenados. (Fuente: https://github.com/EleutherAI/gpt-neox)
Tarjeta modelo Hugging Face: la tarjeta modelo Hugging Face proporciona una descripción general completa de GPT-NeoX-20B, incluidas sus capacidades, limitaciones y resultados de referencia. (Fuente: https://huggingface.co/EleutherAI/gpt-neox-20b)
Publicación de blog de EleutherAI: esta publicación de blog de EleutherAI presenta GPT-NeoX-20B, analiza su arquitectura y proceso de capacitación y destaca algunas de sus aplicaciones potenciales. (Fuente: https://www.opensourceforu.com/2022/04/eleutherai-releases-gpt-neox-20b-a-20-billion-parameter-ai-language-model/)

MPT-7B

MPT-7B , abreviatura de MosaicML Pretrained Transformer, es un potente LLM de código abierto desarrollado por MosaicML Foundations. Cuenta con 7 mil millones de parámetros y está entrenado en un conjunto de datos masivo de 1 billón de tokens, lo que lo convierte en un competidor capaz en el panorama de LLM. A continuación se presenta un desglose de sus características clave y aplicaciones potenciales, junto con algunas fuentes relevantes para una mayor exploración:

Características clave:

Licencia comercial : a diferencia de muchos modelos de código abierto, MPT-7B tiene licencia para uso comercial, lo que abre las puertas para que las empresas aprovechen sus capacidades.
Amplios datos de capacitación : la capacitación de MPT-7B en un conjunto de datos diverso de 1 billón de tokens garantiza un rendimiento sólido y adaptabilidad en diversas tareas.
Manejo de entradas largas : el modelo puede manejar entradas excepcionalmente largas sin comprometer la precisión, lo que lo hace ideal para tareas como resumir documentos extensos.
Velocidad y eficiencia : optimizado para un entrenamiento e inferencia rápidos, el MPT-7B ofrece resultados oportunos, cruciales para aplicaciones del mundo real.
Código de fuente abierta : el eficiente código de capacitación de fuente abierta del modelo promueve la transparencia y facilita las contribuciones de la comunidad a su desarrollo.
Excelencia comparativa : MPT-7B ha demostrado un rendimiento superior en comparación con otros modelos de código abierto en el rango de parámetros 7B-20B, igualando incluso la calidad de LLaMA-7B.

Aplicaciones potenciales:

Análisis predictivo : MPT-7B puede analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias, informar decisiones comerciales y optimizar operaciones.
Soporte para la toma de decisiones : el modelo puede ayudar en procesos complejos de toma de decisiones al proporcionar información y recomendaciones basadas en datos analizados.
Generación y resumen de contenido : MPT-7B puede generar diferentes formatos de texto creativos, como poemas, guiones o códigos, o resumir documentos largos de manera efectiva.
Chatbots de servicio al cliente : al comprender el lenguaje natural y el contexto, MPT-7B puede impulsar chatbots inteligentes para mejorar las experiencias de servicio al cliente.
Investigación y desarrollo : el modelo puede respaldar esfuerzos de investigación en diversos campos mediante el análisis de datos, la generación de hipótesis y la asistencia con la exploración creativa.

Recursos adicionales:

Sitio web de MosaicML MPT-7B: https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b
Tarjeta modelo Hugging Face MPT-7B: https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b
Publicación del blog de MosaicML sobre MPT-7B: https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b

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