Top 5 LLM-uri open-source pe care trebuie să le știți [decembrie 2023]

Publicat: 2023-12-19

AI/ML 12 minute 3

19 decembrie 2023

Rezumat:

Explorați fruntea inovației AI cu primele 5 modele de limbaj mari (LLM) open-source din 2023. De la parametrii revoluționari 180B ai Falcon până la priceperea multilingvă a lui BLOOM, aprofundați în caracteristicile de ultimă oră care modelează viitorul. Descoperiți punctele forte și potențialele aplicații ale Llama 2, GPT-NeoX-20B și MPT-7B, dând putere companiilor să se extindă în siguranță în peisajul AI în evoluție.

Introducere

Lumea inteligenței artificiale (AI) se schimbă rapid și o mare parte a acestei schimbări vine din ceva numit Modele de limbaj mari (LLM). Acestea nu sunt doar instrumente obișnuite; sunt ca liderii unei noi faze în tehnologie. Gândiți-vă la ele ca fiind sisteme cu adevărat inteligente care schimbă modul în care ne folosim telefoanele, computerele și alte gadget-uri.

Întreprinderile pot opta pentru software-ul opensource LLM (Large Language Model) în loc să se bazeze pe servicii externe chatbot, cum ar fi ChatGPT, Claude.ai sau Phind, pentru a aborda problemele legate de confidențialitate și securitate. Rularea unui LLM opensource pe mașina dvs. asigură că datele sensibile și informațiile confidențiale rămân sub controlul întreprinderii, minimizând riscul expunerii la entități externe. Această abordare este crucială în special pe platformele în care interacțiunile ar putea fi revizuite de oameni sau utilizate pentru antrenarea modelelor viitoare. Prin folosirea locală a software-ului LLM open-source, o întreprindere poate menține un nivel mai ridicat de securitate și confidențialitate a datelor, abordând potențialele probleme de confidențialitate asociate cu aplicațiile externe.

Ceea ce este interesant este că multe dintre aceste LLM-uri sunt open-source. Aceasta înseamnă că oricine are interes și unele abilități tehnologice le poate folosi, le poate schimba și chiar le poate îmbunătăți. Este ca și cum ai avea un prieten super-inteligent de inteligență artificială de la care poți învăța și să înveți noi trucuri.

Redimensionați-vă-afacerea-cu-Opensource-LLM

Top 5 LLM Opensource din 2023

În acest blog, ne vom uita la cinci dintre aceste uimitoare LLM-uri open-source. Fiecare este special în felul său, aducând idei și abilități noi în lumea AI.

Falcon LLM

Falcon LLM este un model revoluționar de limbaj mare (LLM) dezvoltat de Institutul de Inovare Tehnologică (TII) din Abu Dhabi. Este conceput pentru a propulsa aplicațiile și cazurile de utilizare, asigurând reziliența viitoare a lumii noastre. Suita cuprinde în prezent modelele AI cu parametri Falcon 180B, 40B, 7.5B și 1.3B, împreună cu setul de date REFINEDWEB îngrijit cu meticulozitate. Împreună, ele prezintă o gamă diversă și cuprinzătoare de soluții.

Iată o detaliere cuprinzătoare a caracteristicilor sale cheie, punctelor forte și utilizărilor potențiale, împreună cu sursele relevante pentru explorare ulterioară:

Caracteristici cheie:

Dimensiune masivă : Cu 180 de miliarde de parametri, Falcon 180B se mândrește cu o capacitate impresionantă de învățare și performanță, depășind alte câteva LLM-uri open-source.
Instruire eficientă : instruit pe un set de date rafinat de 3,5 trilioane de jetoane, asigurând acuratețea și calitatea, optimizând în același timp utilizarea resurselor.
Disponibilitate open-source : codul și datele de instruire sunt disponibile public pe Hugging Face, încurajând transparența și contribuțiile comunității.
Performanță superioară : Falcon a depășit GPT-3 la diferite criterii de referință, în timp ce necesită mai puține resurse de instruire și inferență, făcându-l o opțiune mai eficientă.
Diverse Modele : TII oferă diverse versiuni Falcon, inclusiv modele AI cu parametri 180B, 40B, 7.5B, 1.3B, modele specializate pentru sarcini specifice, cum ar fi scrierea de povești de lungă durată.

Puncte forte:

Conductă de date de înaltă calitate : procesele riguroase de filtrare și deduplicare ale datelor TII asigură date de antrenament precise și fiabile pentru Falcon.
Capacități multilingve : Falcon poate gestiona mai multe limbi în mod eficient, deși se concentrează principal pe engleză.
Potențial de reglare fină : Falcon poate fi reglat fin pentru sarcini specifice, îmbunătățindu-și și mai mult performanța și adaptabilitatea.
Dezvoltare condusă de comunitate : natura open-source permite îmbunătățiri și cercetări în colaborare, accelerând dezvoltarea Falcon.

Aplicații potențiale:

Procesarea limbajului natural (NLP): Falcon poate excela în diferite sarcini NLP, cum ar fi rezumarea textului, analiza sentimentelor și generarea de dialoguri.
Generarea de conținut creativ : modelul poate ajuta scriitorii și artiștii să genereze diferite formate creative, cum ar fi poezii, scenarii și piese muzicale.
Educație și cercetare : experiențele de învățare personalizate, generarea de conținut educațional și sprijinul pentru cercetare sunt toate aplicații potențiale.
Afaceri și marketing : Falcon poate alimenta chatbot-uri inteligenți, personaliza campaniile de marketing și poate analiza datele clienților în mod eficient.

Resurse aditionale :

Site-ul web Falcon LLM: https://www.tii.ae/news/abu-dhabi-based-technology-innovation-institute-introduces-falcon-llm-foundational-large
Card model Hugging Face Falcon: https://huggingface.co/spaces/tiiuae/falcon-180b-demo
Postare pe blog TII Falcon: https://huggingface.co/tiiuae/falcon-180B
Video YouTube pe Falcon-180B: https://www.youtube.com/watch?v=9MArp9H2YCM

LLAMA 2

Llama 2, un model de limbaj mare open-source dezvoltat de Meta AI și Microsoft, prezintă capacități excepționale în generarea de conținut divers, de la poezii la cod, răspuns la întrebări și traducere de limbi. Depășește alte LLM-uri în ceea ce privește raționamentul și codarea reperelor, punând accent pe siguranță prin învățare prin consolidare și oferind un „Ghid de utilizare responsabilă”. În timp ce sunt încă în curs de dezvoltare, utilizatorii ar trebui să fie conștienți de potențialele inexactități, rezultate părtinitoare și nevoia de expertiză tehnică pentru o utilizare optimă. Utilizarea responsabilă este esențială pentru a debloca întregul potențial al Llama 2 în revoluționarea diferitelor domenii.

Construit pe fundația Llama originală, Llama 2 îl depășește pe predecesorul său în mai multe moduri:

Instruire diversă : instruit pe un set de date mult mai mare și variat, asigurând o mai bună înțelegere și performanță în diferite sarcini.
Disponibilitate deschisă : Spre deosebire de accesul limitat al predecesorului său, Llama 2 este ușor disponibil pentru cercetare, dezvoltare și chiar aplicații comerciale pe platforme precum AWS, Azure și Hugging Face.
Focus asupra siguranței : Meta a prioritizat siguranța prin implementarea măsurilor pentru a minimiza dezinformarea, părtinirea și rezultatele dăunătoare.
Instruire îmbunătățită : oferit în diferite versiuni, cu un număr de parametri variind de la 7 miliarde până la 70 miliarde, răspunzând nevoilor și resurselor diverse.

Lama 2 vs. Lama:

Iată o comparație rapidă pentru a înțelege diferențele cheie:

Aplicații potențiale ale Llama 2:

Chatbot și asistenți virtuali : capabilitățile îmbunătățite de dialog pot genera interacțiuni mai naturale și mai captivante.
Generarea textului și conținutul creativ : generați diferite formate creative, cum ar fi poezii, scenarii sau cod, asistând scriitori și artiști.
Generarea codului și programarea : Ajută dezvoltatorii cu sarcini precum completarea codului și detectarea erorilor.
Educație și cercetare : personalizați experiențele de învățare, generați conținut educațional și ajutați cercetătorii cu diverse sarcini.
Afaceri și marketing : îmbunătățiți serviciul pentru clienți prin chatbot, personalizați campaniile de marketing și analizați datele clienților.

Limitări și considerații:

La fel ca toate LLM-urile, Llama 2 este încă în curs de dezvoltare și poate genera rezultate inexacte sau părtinitoare.
Utilizarea responsabilă și etică este crucială pentru a evita potențialele abuzuri și părtiniri.
Versiunile diferite necesită resurse de calcul diferite, așa că este importantă alegerea celei potrivite.

Resurse:

Site-ul web Meta AI LLAMA: https://ai.meta.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/
Postare de blog Meta AI pe LLAMA2: https://ai.meta.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/
Card model Hugging Face LLAMA2: https://huggingface.co/models?search=llama

BLOOM LLM

Bloom LLM, născut din eforturile de colaborare ale unei comunități globale, a devenit o adevărată forță în peisajul open-source AI. Iată o detaliere cuprinzătoare a caracteristicilor sale cheie, a aplicațiilor potențiale și a ceea ce îl face unic:

Ce este BLOOM LLM?

BLOOM este un LLM masiv, multilingv, cu 176 de miliarde de parametri și instruit pe 46 de limbi și 13 limbi de programare. Dezvoltat printr-un proiect de colaborare de un an care implică Hugging Face și cercetători din peste 70 de țări, BLOOM întruchipează spiritul AI open-source.

Caracteristici cheie ale BLOOM:

Performanță multilingvă : generează text coerent și precis în 46 de limbi, depășind modelele tipice centrate pe engleză.
Acces la sursă deschisă : atât codul sursă, cât și datele de instruire sunt disponibile public, încurajând transparența și îmbunătățirea condusă de comunitate.
Generare autoregresivă de text : extinde și completează secvențele de text fără probleme, făcându-l ideal pentru diverse sarcini creative și informative.
Număr masiv de parametri : Cu 176 de miliarde de parametri, BLOOM se numără printre cele mai puternice LLM-uri open-source, oferind performanțe superioare.
Colaborare globală : dezvoltarea modelului exemplifică puterea cooperării internaționale în avansarea tehnologiei AI.
Accesibilitate gratuită : oricine poate accesa și utiliza BLOOM prin intermediul platformei Hugging Face, democratizând accesul la instrumente AI de ultimă oră.
Instruire la scară industrială : instruit pe o cantitate mare de date text folosind resurse de calcul semnificative, asigurând performanță robustă.

Aplicații potențiale ale BLOOM:

Comunicare multilingvă : facilitați comunicarea interculturală prin traducerea textului și generarea de conținut specific limbii.
Scriere creativă și generare de conținut : asistați scriitorii și artiștii în diferite formate, cum ar fi poezii, scenarii, coduri, piese muzicale etc.
Educație și cercetare : personalizați experiențele de învățare, generați materiale educaționale și sprijiniți eforturile de cercetare în diverse domenii.
Afaceri și marketing : îmbunătățiți serviciul pentru clienți cu chatbot-uri multilingve, personalizați campaniile de marketing și analizați datele în mod eficient.
Dezvoltare AI cu sursă deschisă : servește ca fundație pentru cercetări și dezvoltări ulterioare în IA cu sursă deschisă, încurajând inovația comunității.

Ce face BLOOM unic?

Focalizare multilingvă : Spre deosebire de multe LLM axate în principal pe engleză, capacitățile multilingve ale BLOOM deschid noi posibilități pentru comunicare și înțelegere globală.
Deschidere și transparență : Accesul public la cod și datele de instruire permite o participare mai largă la îmbunătățirea și utilizarea modelului.
Dezvoltare în colaborare : crearea modelului prin colaborare globală demonstrează potențialul AI open-source de a depăși barierele geografice și culturale.

Limitări și considerații:

Ca și în cazul tuturor LLM-urilor, BLOOM este încă în curs de dezvoltare și poate genera rezultate inexacte sau părtinitoare. Utilizarea responsabilă și etică este crucială.
Utilizarea eficientă a BLOOM necesită anumite cunoștințe tehnice și înțelegere a capacităților sale.
Dimensiunea mare a modelului ar putea necesita resurse de calcul semnificative pentru anumite sarcini.

Resurse:

Site-ul BigScience BLOOM: https://huggingface.co/bigscience/bloom-intermediate
Card model Hugging Face BLOOM: https://bigscience.huggingface.co/blog/bloom
Postare pe blog BigScience pe BLOOM: https://huggingface.co/bigscience/bloom
Depozitul de carduri model BLOOM pe GitHub: https://github.com/bigscience-workshop/model_card

GPT-NeoX-20B

Este un alt LLM cu sursă deschisă care se ridică la proeminență, prezintă capacități și potențial remarcabile. Iată o detaliere a caracteristicilor sale cheie, punctelor forte și aplicațiilor potențiale:

Ce este GPT-NeoX-20B?

Dezvoltat de EleutherAI, GPT-NeoX-20B este un model de limbaj autoregresiv cu 20 de miliarde de parametri antrenat pe Pile, un set masiv de date de text și cod.
Arhitectura sa împrumută de la GPT-3, dar cu optimizări semnificative pentru performanță și eficiență îmbunătățite.
GPT-NeoX-20B excelează în mai multe domenii:
- Raționament în scurt timp : funcționează excepțional de bine în sarcinile care necesită înțelegerea și aplicarea informațiilor din exemple limitate.
- Generare de text în formă lungă : generează text coerent și corect din punct de vedere gramatical chiar și pentru secvențe lungi.
- Generarea și analiza codului : Poate înțelege și genera cod, ajutând dezvoltatorii cu diverse sarcini.

Puncte forte ale GPT-NeoX-20B:

Open-source : codul și ponderile modelului sunt disponibile public, încurajând contribuțiile și cercetarea comunității.
Antrenament eficient : utilizează biblioteca DeepSpeed pentru un antrenament eficient, necesitând mai puține resurse de calcul în comparație cu alte LLM.
Învățare puternică în câteva momente : funcționează excepțional de bine la sarcini cu date limitate, făcându-l adaptabil la diverse scenarii.
Generare de text în formă lungă : generează text coerent și corect din punct de vedere gramatical chiar și pentru secvențe lungi, ideal pentru scrierea creativă și generarea de conținut.
Generarea și analiza codului : înțelege și generează cod, ajutând eventual dezvoltatorii cu detectarea erorilor, completarea codului și alte sarcini.

Aplicații potențiale ale GPT-NeoX-20B:

Asistenți personali și chatbot : îmbunătățiți-le capacitățile de a înțelege și de a răspunde la întrebări și solicitări complexe.
Scriere creativă și generare de conținut : ajută scriitorii și artiștii să genereze diferite formate creative, cum ar fi poezii, scenarii, piese muzicale etc.
Educație și cercetare : personalizați experiențele de învățare, generați conținut educațional și sprijiniți cercetarea în diverse domenii.
Dezvoltare software : ajutați dezvoltatorii cu sarcini precum completarea codului, detectarea erorilor și analiza codului.
Cercetare AI cu sursă deschisă : servește drept fundație pentru cercetarea și dezvoltarea ulterioară în IA cu sursă deschisă, încurajând inovația.

Limitări și considerații:

Ca și în cazul tuturor LLM-urilor, GPT-NeoX-20B este încă în curs de dezvoltare și poate genera uneori rezultate inexacte sau părtinitoare. Utilizarea responsabilă și etică este crucială.
Utilizarea întregului său potențial ar putea necesita anumite cunoștințe tehnice și înțelegere a capacităților sale.
Dimensiunea modelului ar putea necesita resurse de calcul semnificative pentru anumite sarcini.

Resurse:

Depozitul EleutherAI GitHub: acesta este depozitul oficial pentru GPT-NeoX-20B, unde puteți găsi codul sursă, scripturi de antrenament și modele pre-antrenate. (Sursa: https://github.com/EleutherAI/gpt-neox)
Card model Hugging Face: cardul model Hugging Face oferă o imagine de ansamblu cuprinzătoare a GPT-NeoX-20B, inclusiv capabilitățile, limitările și rezultatele benchmark-ului. (Sursa: https://huggingface.co/EleutherAI/gpt-neox-20b)
Postare pe blog EleutherAI: Această postare pe blog a lui EleutherAI prezintă GPT-NeoX-20B, discută despre arhitectura și procesul de instruire a acestuia și evidențiază unele dintre aplicațiile sale potențiale. (Sursa: https://www.opensourceforu.com/2022/04/eleutherai-releases-gpt-neox-20b-a-20-billion-parameter-ai-language-model/)

MPT-7B

MPT-7B , prescurtare pentru MosaicML Pretrained Transformer, este un LLM puternic open-source dezvoltat de MosaicML Foundations. Se mândrește cu 7 miliarde de parametri și este antrenat pe un set de date masiv de 1 trilion de jetoane, făcându-l un concurent capabil în peisajul LLM. Iată o detaliere a caracteristicilor sale cheie și a potențialelor aplicații, împreună cu câteva surse relevante pentru explorare ulterioară:

Caracteristici cheie:

Licențiere comercială : Spre deosebire de multe modele open-source, MPT-7B este licențiat pentru utilizare comercială, deschizând ușile companiilor pentru a-și valorifica capacitățile.
Date extinse de antrenament : instruirea MPT-7B pe un set de date divers de 1 trilion de jetoane asigură performanță robustă și adaptabilitate la diferite sarcini.
Gestionare lungă a intrărilor : modelul poate gestiona intrări excepțional de lungi fără a compromite acuratețea, ceea ce îl face ideal pentru sarcini precum rezumarea documentelor lungi.
Viteză și eficiență : optimizat pentru antrenament și inferență rapidă, MPT-7B oferă rezultate în timp util, cruciale pentru aplicațiile din lumea reală.
Cod Open-Source : Codul eficient de instruire open-source al modelului promovează transparența și facilitează contribuția comunității la dezvoltarea sa.
Excelență comparativă : MPT-7B a demonstrat performanțe superioare în comparație cu alte modele open-source din intervalul de parametri 7B-20B, egalând chiar și calitatea LLaMA-7B.

Aplicații potențiale:

Analiza predictivă : MPT-7B poate analiza seturi mari de date pentru a identifica modele și tendințe, informând deciziile de afaceri și optimizând operațiunile.
Suport pentru luarea deciziilor : modelul poate ajuta la procesele complexe de luare a deciziilor, oferind perspective și recomandări bazate pe datele analizate.
Generare de conținut și rezumare : MPT-7B poate genera diferite formate de text creative, cum ar fi poezii, scenarii sau cod, sau poate rezuma documente lungi în mod eficient.
Chatboți pentru serviciul clienți : Înțelegând limbajul natural și contextul, MPT-7B poate alimenta chatbot-uri inteligenți pentru experiențe îmbunătățite de serviciu pentru clienți.
Cercetare și dezvoltare : modelul poate sprijini eforturile de cercetare în diferite domenii prin analiza datelor, generarea de ipoteze și asistarea în explorarea creativă.

Resurse aditionale:

Site-ul web MosaicML MPT-7B: https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b
Card model Hugging Face MPT-7B: https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b
Postare pe blog MosaicML pe MPT-7B: https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b

Profitați de LLM OpenSource cu Creole Studios

Opensource Large Language Models (LLM) remodelează AI, oferind flexibilitate și inovație pentru companii. Sunt excelente pentru a crea noi soluții tehnologice și pentru a reduce costurile de dezvoltare. Cu toate acestea, provocări precum confidențialitatea datelor și personalizarea pentru nevoi specifice de afaceri pot fi complexe.

Creole Studios este partenerul tău ideal pentru a face față acestor provocări. Experiența noastră în AI și învățare automată înseamnă că vă putem ajuta afacerea să valorifice întregul potențial al LLM-urilor open-source în mod eficient și sigur. Ne concentrăm pe crearea de soluții personalizate care se aliniază cu obiectivele dvs. unice, asigurându-vă că rămâneți în frunte în peisajul AI cu evoluție rapidă.

Colaborați cu Creole Studios pentru a vă transforma călătoria AI cu puterea LLM-urilor open-source.