I 5 principali LLM open source che devi conoscere [dicembre 2023]

Pubblicato: 2023-12-19

AI/ML 12 minuti 3

19 dicembre 2023

Riepilogo:

Esplora l'avanguardia dell'innovazione dell'intelligenza artificiale con i 5 principali modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) open source del 2023. Dai rivoluzionari parametri 180B di Falcon alle capacità multilingue di BLOOM, approfondisci le funzionalità all'avanguardia che plasmano il futuro. Scopri i punti di forza e le potenziali applicazioni di Llama 2, GPT-NeoX-20B e MPT-7B, consentendo alle aziende di scalare in modo sicuro nel panorama dell'intelligenza artificiale in evoluzione.

introduzione

Il mondo dell’intelligenza artificiale (AI) sta cambiando rapidamente e gran parte di questo cambiamento deriva da qualcosa chiamato Large Language Models (LLM). Questi non sono solo strumenti normali; sono come i leader di una nuova fase tecnologica. Considerali come sistemi davvero intelligenti che stanno cambiando il modo in cui utilizziamo i nostri telefoni, computer e altri gadget.

Le aziende possono optare per il software LLM (Large Language Model) open source invece di fare affidamento su servizi di chatbot esterni come ChatGPT, Claude.ai o Phind per affrontare i problemi di privacy e sicurezza. L'esecuzione di un LLM open source sul tuo computer garantisce che i dati sensibili e le informazioni riservate rimangano sotto il controllo dell'azienda, riducendo al minimo il rischio di esposizione a entità esterne. Questo approccio è particolarmente cruciale sulle piattaforme in cui le interazioni potrebbero essere riviste da esseri umani o utilizzate per addestrare modelli futuri. Sfruttando localmente il software LLM open source, un'azienda può mantenere un livello più elevato di sicurezza e riservatezza dei dati, affrontando potenziali problemi di privacy associati alle applicazioni esterne.

La cosa interessante è che molti di questi LLM sono open source. Ciò significa che chiunque abbia interesse e abbia alcune competenze tecnologiche può usarli, modificarli e persino migliorarli. È come avere un amico AI super intelligente da cui puoi imparare e insegnarti nuovi trucchi.

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I 5 migliori LLM opensource del 2023

In questo blog esamineremo cinque di questi straordinari LLM open source. Ognuno è speciale a modo suo e porta nuove idee e abilità nel mondo dell'intelligenza artificiale.

Falcon LLM

Falcon LLM rappresenta un innovativo modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sviluppato dal Technology Innovation Institute (TII) di Abu Dhabi. È progettato per promuovere applicazioni e casi d’uso, garantendo la resilienza futura del nostro mondo. La suite attualmente comprende i modelli AI con parametri Falcon 180B, 40B, 7.5B e 1.3B, insieme al set di dati REFINEDWEB meticolosamente curato. Insieme, presentano una gamma diversificata e completa di soluzioni.

Ecco un'analisi completa delle sue caratteristiche principali, punti di forza e potenziali usi, insieme a fonti pertinenti per ulteriori approfondimenti:

Caratteristiche principali:

Dimensioni enormi : con 180 miliardi di parametri, Falcon 180B vanta un'impressionante capacità di apprendimento e prestazioni, superando molti altri LLM open source.
Formazione efficiente : formazione su un set di dati raffinato di 3,5 trilioni di token, garantendo precisione e qualità ottimizzando l'utilizzo delle risorse.
Disponibilità open source : il codice e i dati di formazione sono disponibili pubblicamente su Hugging Face, favorendo la trasparenza e i contributi della comunità.
Prestazioni superiori : Falcon ha sovraperformato GPT-3 su vari benchmark richiedendo meno risorse di formazione e inferenza, rendendolo un'opzione più efficiente.
Diversi modelli : TII offre varie versioni di Falcon, inclusi modelli AI con parametri 180B, 40B, 7.5B, 1.3B, modelli specializzati per compiti specifici come la scrittura di storie di lunga durata.

Punti di forza:

Pipeline di dati di alta qualità : i rigorosi processi di filtraggio e deduplicazione dei dati di TII garantiscono dati di addestramento accurati e affidabili per Falcon.
Funzionalità multilingue : Falcon è in grado di gestire più lingue in modo efficace, sebbene il suo focus principale sia sull'inglese.
Potenziale di messa a punto : Falcon può essere messo a punto per compiti specifici, migliorandone ulteriormente le prestazioni e l'adattabilità.
Sviluppo guidato dalla comunità : la natura open source consente miglioramenti e ricerche collaborativi, accelerando lo sviluppo di Falcon.

Potenziali applicazioni:

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Falcon può eccellere in varie attività di PNL come il riepilogo del testo, l'analisi dei sentimenti e la generazione di dialoghi.
Generazione di contenuti creativi : il modello può assistere scrittori e artisti nella generazione di diversi formati creativi come poesie, sceneggiature e brani musicali.
Istruzione e ricerca : esperienze di apprendimento personalizzate, generazione di contenuti educativi e supporto alla ricerca sono tutte potenziali applicazioni.
Business e marketing : Falcon può potenziare chatbot intelligenti, personalizzare campagne di marketing e analizzare i dati dei clienti in modo efficace.

Risorse addizionali :

Sito web Falcon LLM: https://www.tii.ae/news/abu-dhabi-based-technology-innovation-institute-introduces-falcon-llm-foundational-large
Scheda modello Hugging Face Falcon: https://huggingface.co/spaces/tiiuae/falcon-180b-demo
Post del blog TII Falcon: https://huggingface.co/tiiuae/falcon-180B
Video di YouTube sul Falcon-180B: https://www.youtube.com/watch?v=9MArp9H2YCM

LAMA 2

Llama 2, un modello linguistico di grandi dimensioni open source sviluppato da Meta AI e Microsoft, mette in mostra capacità eccezionali nella generazione di contenuti diversi, dalle poesie al codice, rispondendo a domande e traducendo le lingue. Supera gli altri LLM nel ragionamento e nei benchmark di codifica, enfatizzando la sicurezza attraverso l'apprendimento per rinforzo e fornendo una "Guida all'uso responsabile". Mentre è ancora in fase di sviluppo, gli utenti dovrebbero essere consapevoli delle potenziali imprecisioni, dei risultati distorti e della necessità di competenze tecniche per un utilizzo ottimale. L'utilizzo responsabile è fondamentale per sbloccare tutto il potenziale di Llama 2 nel rivoluzionare vari campi.

Costruito sulle fondamenta dell'originale Llama, Llama 2 supera il suo predecessore in diversi modi:

Formazione diversificata : formazione su un set di dati molto più ampio e vario, garantendo una migliore comprensione e prestazioni in diverse attività.
Disponibilità aperta : a differenza dell'accesso limitato del suo predecessore, Llama 2 è prontamente disponibile per la ricerca, lo sviluppo e persino le applicazioni commerciali su piattaforme come AWS, Azure e Hugging Face.
Focus sulla sicurezza : Meta ha dato priorità alla sicurezza implementando misure per ridurre al minimo la disinformazione, i pregiudizi e i risultati dannosi.
Formazione avanzata : offerta in diverse versioni con un numero di parametri che varia da 7 miliardi a 70 miliardi, soddisfacendo esigenze e risorse diverse.

Lama 2 contro Lama:

Ecco un rapido confronto per comprendere le differenze principali:

Potenziali applicazioni di Llama 2:

Chatbot e assistenti virtuali : capacità di dialogo migliorate possono alimentare interazioni più naturali e coinvolgenti.
Generazione di testo e contenuto creativo : genera diversi formati creativi come poesie, script o codice, assistendo scrittori e artisti.
Generazione e programmazione del codice : aiuta gli sviluppatori con attività come il completamento del codice e il rilevamento dei bug.
Istruzione e ricerca : personalizza le esperienze di apprendimento, genera contenuti didattici e assisti i ricercatori in vari compiti.
Affari e marketing : migliora il servizio clienti tramite chatbot, personalizza le campagne di marketing e analizza i dati dei clienti.

Limitazioni e considerazioni:

Come tutti i LLM, Llama 2 è ancora in fase di sviluppo e può generare risultati imprecisi o distorti.
Un uso responsabile ed etico è fondamentale per evitare potenziali abusi e pregiudizi.
Versioni diverse richiedono risorse computazionali diverse, quindi scegliere quella giusta è importante.

Risorse:

Sito web Meta AI LLAMA: https://ai.meta.com/blog/large-lingual-model-llama-meta-ai/
Post del blog Meta AI su LLAMA2: https://ai.meta.com/blog/large-lingual-model-llama-meta-ai/
Scheda modello Hugging Face LLAMA2: https://huggingface.co/models?search=llama

BLOOM LLM

Bloom LLM, nato dagli sforzi di collaborazione di una comunità globale, è diventato una vera forza nel panorama dell'intelligenza artificiale open source. Ecco un'analisi completa delle sue caratteristiche principali, delle potenziali applicazioni e di ciò che lo rende unico:

Cos'è BLOOM LLM?

BLOOM è un enorme LLM multilingue, che vanta 176 miliardi di parametri ed è formato sull'incredibile cifra di 46 lingue e 13 linguaggi di programmazione. Sviluppato attraverso un progetto di collaborazione durato un anno che ha coinvolto Hugging Face e ricercatori provenienti da oltre 70 paesi, BLOOM incarna lo spirito dell'intelligenza artificiale open source.

Caratteristiche principali di BLOOM:

Abilità multilingue : genera testo coerente e preciso in ben 46 lingue, andando oltre i tipici modelli incentrati sull'inglese.
Accesso open source : sia il codice sorgente che i dati di formazione sono disponibili al pubblico, favorendo la trasparenza e il miglioramento guidato dalla comunità.
Generazione di testo autoregressivo : estende e completa sequenze di testo senza soluzione di continuità, rendendolo ideale per varie attività creative e informative.
Conteggio enorme di parametri : con 176 miliardi di parametri, BLOOM si colloca tra i più potenti LLM open source, offrendo prestazioni superiori.
Collaborazione globale : lo sviluppo del modello esemplifica il potere della cooperazione internazionale nel progresso della tecnologia AI.
Accessibilità gratuita : chiunque può accedere e utilizzare BLOOM attraverso la piattaforma Hugging Face, democratizzando l'accesso a strumenti IA all'avanguardia.
Formazione su scala industriale : formazione su una grande quantità di dati di testo utilizzando risorse computazionali significative, garantendo prestazioni solide.

Potenziali applicazioni di BLOOM:

Comunicazione multilingue : facilitare la comunicazione interculturale traducendo testi e generando contenuti specifici della lingua.
Scrittura creativa e generazione di contenuti : assistere scrittori e artisti in vari formati come poesie, sceneggiature, codici, brani musicali, ecc.
Istruzione e ricerca : personalizza le esperienze di apprendimento, genera materiali didattici e supporta le attività di ricerca in vari campi.
Business e marketing : migliora il servizio clienti con chatbot multilingue, personalizza le campagne di marketing e analizza i dati in modo efficace.
Sviluppo dell'intelligenza artificiale open source : fungere da base per ulteriori ricerche e sviluppi nell'intelligenza artificiale open source, promuovendo l'innovazione della comunità.

Cosa rende BLOOM unico?

Focus multilingue : a differenza di molti LLM focalizzati principalmente sull'inglese, le capacità multilingue di BLOOM aprono nuove possibilità per la comunicazione e la comprensione globale.
Apertura e trasparenza : l’accesso pubblico al codice e ai dati di formazione consente una più ampia partecipazione al miglioramento e all’utilizzo del modello.
Sviluppo collaborativo : la creazione del modello attraverso la collaborazione globale dimostra il potenziale dell'intelligenza artificiale open source per superare le barriere geografiche e culturali.

Limitazioni e considerazioni:

Come tutti i LLM, BLOOM è ancora in fase di sviluppo e può generare risultati imprecisi o distorti. L’uso responsabile ed etico è fondamentale.
L'utilizzo efficace di BLOOM richiede alcune conoscenze tecniche e la comprensione delle sue capacità.
Le grandi dimensioni del modello potrebbero richiedere notevoli risorse computazionali per determinate attività.

Risorse:

Sito Web BigScience BLOOM: https://huggingface.co/bigscience/bloom-intermediate
Scheda modello Hugging Face BLOOM: https://bigscience.huggingface.co/blog/bloom
Post del blog BigScience su BLOOM: https://huggingface.co/bigscience/bloom
Repository delle schede modello BLOOM su GitHub: https://github.com/bigscience-workshop/model_card

GPT-NeoX-20B

È un altro LLM open source che sta emergendo alla ribalta e mette in mostra capacità e potenziale notevoli. Ecco una ripartizione delle sue caratteristiche principali, punti di forza e potenziali applicazioni:

Cos'è GPT-NeoX-20B?

Sviluppato da EleutherAI, GPT-NeoX-20B è un modello linguistico autoregressivo da 20 miliardi di parametri addestrato sul Pile, un enorme set di dati di testo e codice.
La sua architettura prende in prestito da GPT-3 ma con ottimizzazioni significative per migliorare prestazioni ed efficienza.
GPT-NeoX-20B eccelle in diverse aree:
- Ragionamento in poche riprese : si comporta eccezionalmente bene su compiti che richiedono la comprensione e l'applicazione di informazioni da esempi limitati.
- Generazione di testo di lunga durata : genera testo coerente e grammaticalmente corretto anche per sequenze lunghe.
- Generazione e analisi del codice : può comprendere e generare codice, assistendo gli sviluppatori in vari compiti.

Punti di forza di GPT-NeoX-20B:

Open-source : il codice e i pesi del modello sono disponibili al pubblico, incoraggiando i contributi e la ricerca della comunità.
Formazione efficiente : utilizza la libreria DeepSpeed per una formazione efficiente, che richiede meno risorse computazionali rispetto ad altri LLM.
Forte apprendimento in poche riprese : si comporta eccezionalmente bene su attività con dati limitati, rendendolo adattabile a diversi scenari.
Generazione di testo di lunga durata : genera testo coerente e grammaticalmente corretto anche per sequenze lunghe, ideale per la scrittura creativa e la generazione di contenuti.
Generazione e analisi del codice : comprende e genera codice, potenzialmente assistendo gli sviluppatori nel rilevamento di bug, nel completamento del codice e in altre attività.

Potenziali applicazioni di GPT-NeoX-20B:

Assistenti personali e chatbot : migliorano le loro capacità di comprendere e rispondere a domande e richieste complesse.
Scrittura creativa e generazione di contenuti : assistere scrittori e artisti nella generazione di diversi formati creativi come poesie, sceneggiature, brani musicali, ecc.
Istruzione e ricerca : personalizza le esperienze di apprendimento, genera contenuti educativi e supporta la ricerca in vari campi.
Sviluppo software : assiste gli sviluppatori in attività quali completamento del codice, rilevamento di bug e analisi del codice.
Ricerca sull'intelligenza artificiale open source : fungere da base per ulteriori ricerche e sviluppi nell'intelligenza artificiale open source, promuovendo l'innovazione.

Limitazioni e considerazioni:

Come tutti gli LLM, GPT-NeoX-20B è ancora in fase di sviluppo e talvolta può generare risultati imprecisi o distorti. L’uso responsabile ed etico è fondamentale.
Per sfruttare tutto il suo potenziale potrebbe essere necessaria una certa conoscenza tecnica e comprensione delle sue capacità.
Le dimensioni del modello potrebbero richiedere risorse computazionali significative per determinate attività.

Risorse:

Repository EleutherAI GitHub: questo è il repository ufficiale per GPT-NeoX-20B, dove puoi trovare il codice sorgente, script di training e modelli pre-addestrati. (Fonte: https://github.com/EleutherAI/gpt-neox)
Scheda modello Hugging Face: la scheda modello Hugging Face fornisce una panoramica completa di GPT-NeoX-20B, comprese le sue capacità, limitazioni e risultati di benchmark. (Fonte: https://huggingface.co/EleutherAI/gpt-neox-20b)
Post sul blog di EleutherAI: questo post sul blog di EleutherAI introduce GPT-NeoX-20B, ne discute l'architettura e il processo di formazione ed evidenzia alcune delle sue potenziali applicazioni. (Fonte: https://www.opensourceforu.com/2022/04/eleutherai-releases-gpt-neox-20b-a-20-billion-parameter-ai-lingual-model/)

MPT-7B

MPT-7B , abbreviazione di MosaicML Pretrained Transformer, è un potente LLM open source sviluppato da MosaicML Foundations. Vanta 7 miliardi di parametri ed è addestrato su un enorme set di dati di 1 trilione di token, rendendolo un abile concorrente nel panorama LLM. Ecco un'analisi delle sue caratteristiche principali e delle potenziali applicazioni, insieme ad alcune fonti pertinenti per ulteriori esplorazioni:

Caratteristiche principali:

Licenza commerciale : a differenza di molti modelli open source, MPT-7B è concesso in licenza per uso commerciale, aprendo le porte alle aziende per sfruttare le sue capacità.
Dati di addestramento estesi : l'addestramento di MPT-7B su un set di dati diversificato di 1 trilione di token garantisce prestazioni robuste e adattabilità a varie attività.
Gestione di input lunghi : il modello può gestire input eccezionalmente lunghi senza compromettere la precisione, rendendolo ideale per attività come il riepilogo di documenti lunghi.
Velocità ed efficienza : ottimizzato per l'addestramento e l'inferenza rapidi, MPT-7B fornisce risultati tempestivi, cruciali per le applicazioni del mondo reale.
Codice open source : l'efficiente codice di formazione open source del modello promuove la trasparenza e facilita il contributo della comunità al suo sviluppo.
Eccellenza comparativa : MPT-7B ha dimostrato prestazioni superiori rispetto ad altri modelli open source nella gamma di parametri 7B-20B, eguagliando anche la qualità di LLaMA-7B.

Potenziali applicazioni:

Analisi predittiva : MPT-7B può analizzare set di dati di grandi dimensioni per identificare modelli e tendenze, informare le decisioni aziendali e ottimizzare le operazioni.
Supporto al processo decisionale : il modello può assistere in processi decisionali complessi fornendo approfondimenti e raccomandazioni basati sui dati analizzati.
Generazione e riepilogo dei contenuti : MPT-7B può generare diversi formati di testo creativi come poesie, script o codice o riassumere documenti lunghi in modo efficace.
Chatbot per il servizio clienti : comprendendo il linguaggio e il contesto naturali, MPT-7B può alimentare chatbot intelligenti per migliorare l'esperienza del servizio clienti.
Ricerca e sviluppo : il modello può supportare le attività di ricerca in vari campi analizzando i dati, generando ipotesi e assistendo nell'esplorazione creativa.

Risorse addizionali:

Sito web MosaicML MPT-7B: https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b
Scheda modello Hugging Face MPT-7B: https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b
Post del blog MosaicML su MPT-7B: https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b

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