В тази статия в блога разглеждаме алтернативите с отворен код GPT-4 и ChatGPT: LLaMA 3 и Mixtral 8x7b. Тези авангардни езикови модели предизвикват вълни в общността на изкуствения интелект и проправят пътя за по-ефективна и ефикасна обработка на естествен език. Присъединете се към нас, за да се запознаем с характеристиките и възможностите на тези перспективни модели и как те се сравняват с по-известните си аналози.
ChatGPT и GPT-4 са усъвършенствани езикови модели, разработени от OpenAI. ChatGPT е модел на разговорен изкуствен интелект, който използва обработка на естествен език за генериране на отговори, подобни на човешките, докато GPT-4 е по-мощен и сложен модел, способен да генерира текст, който на практика е неразличим от човешкия.
И двата модела са обучени на огромни количества текстови данни, което им позволява да генерират много точни и контекстуално подходящи отговори на широк кръг от въпроси и подкани. Те имат широк спектър от приложения в области като обслужване на клиенти, генериране на съдържание и езиков превод и продължават да се развиват и усъвършенстват с напредването на технологиите.
Въпреки че OpenAI несъмнено направи революция в областта на изкуствения интелект, особено в сферата на обработката на естествен език, техните модели имат някои недостатъци в сравнение с алтернативи с отворен код като LLaMA 3 или Mixtral 8x7b.
Един от основните недостатъци са разходите, свързани с използването на услугите на OpenAI, тъй като те изискват абонамент или плащане за ползване, което може да бъде непосилно скъпо за някои лица и организации.
Друг проблем, свързан с ChatGPT и GPT-4, е аспектът, свързан с поверителността на данните: OpenAI не предлага силни гаранции за това как се обработват данните на клиента, което е проблем за чувствителни приложения като медицински или финансови приложения.
На последно място, OpenAI въведе ограничения на съдържанието в ChatGPT и GPT-4, за да гарантира, че генерираният от изкуствения интелект текст спазва техните насоки, като наблюдава и регулира съдържанието, генерирано от техните модели. Някои случаи на употреба просто не са съвместими с моделите на OpenAI и някои смятат, че тези ограничения правят ChatGPT и GPT-4 по-малко оригинални и точни от техните неограничени аналози.
Нека видим кои опции можете да разгледате като алтернативи на ChatGPT и GPT-4.
Семейството модели LLaMA 3, пуснато от Meta, служи като наследник на оригиналните модели LLaMa 1, предоставяйки както базови модели на основата, така и фино настроени модели "чат". За разлика от моделите LLaMa 1, пуснати през 2022 г. под некомерсиален лиценз, моделите LLaMA 3 са достъпни безплатно както за изследвания на ИИ, така и за комерсиална употреба.
Моделите Llama на Meta имат за цел да демократизират екосистемата на генеративния изкуствен интелект, като направят кода и теглото на модела свободно достъпни и се съсредоточат върху подобряване на възможностите за производителност на по-малките модели, вместо да увеличават броя на параметрите. Със 7 милиарда, 13 милиарда или 70 милиарда параметри по-малките организации могат да разгърнат локални екземпляри на моделите LLaMA 3 или на моделите, базирани на Llama, разработени от общността на ИИ, без да изискват скъпо изчислително време или инвестиции в инфраструктура.
В сравнение с патентованите си аналози LLaMA 3 демонстрира по-добри резултати в аспекти като безопасност и фактическа коректност. Въпреки че LLaMA 3 може да не притежава всеобхватните способности на много по-големи модели, неговият отворен характер и повишена ефективност предлагат отличителни предимства.
LLaMA 3 може да се внедрява ръчно на място или да се използва чрез специален API като NLP Cloud.
Mixtral, пусната от френския стартъп Mistral AI, е мрежа, която съчетава функционалността на множество експерти в един модел. Това е модел само за декодиране, което означава, че той само декодира информация, а не я кодира. В рамките на модела има 8 различни групи параметри, като на всеки слой и за всеки символ маршрутизираща мрежа избира две от тези групи, за да обработи символа, и комбинира техните резултати.
Този подход позволява на модела да увеличи броя на параметрите си, като същевременно контролира разходите и латентността, тъй като само част от общия набор от параметри се използва за един токън. Например, Mixtral има 46,7 милиарда общи параметри, но само 12,9 милиарда се използват за един токен. Това означава, че той обработва входни данни и генерира изходни данни със същата скорост и разходи като модел с 12,9 милиарда параметри.
В сравнение с други модели Mixtral превъзхожда LLaMA 3 70B при повечето бенчмаркове с 6 пъти по-бърз извод. Той е най-силният модел с отворено тегло с разрешителен лиценз и предлага най-добрия компромис между цена и производителност. Той съвпада или превъзхожда GPT3.5 при повечето бенчмаркове.
Mixtral 8x7b може да се внедри ръчно на място или да се използва чрез специален API, като например NLP Cloud.
Големите езикови модели като LLaMA 3 и Mixtral са интересни опции, защото можете да ги внедрите сами или да използвате доставчик на изкуствен интелект, който предоставя тези модели в готов вид.
Самостоятелното внедряване на LLaMA 3 и Mixtral може да бъде интересно, ако в екипа ви има нужните умения в областта на Devops и AI и ако имате късмет да имате достъп до подходящия хардуер. Това ще ви позволи да поддържате усъвършенствана поверителност на данните за вашето приложение, тъй като няма да ви се налага да споделяте данните си с доставчик на облачни услуги.
Имайте предвид, че внедряването на генеративен модел може да бъде досадно, а поддържането на такива LLM, така че да се държат надеждно в производството, е още по-трудно. Намирането на подходящи инженери за такава работа може да бъде предизвикателство. Например, хардуерните изисквания за инсталиране на LLaMA 3 70b в режим fp16 без квантуване ще бъдат поне 140 GB vRAM. Като се има предвид настоящото високо търсене на графични процесори NVIDIA, осигуряването на усъвършенствани графични процесори със 140 GB или vRAM е много сложно.
Ако предпочитате да използвате LLaMA 3 или Mixtral чрез управляван AI API, който не нарушава поверителността на данните, ви препоръчваме да опитате нашия NLP Cloud API. (Вижте генеративния AI API на NLP Cloud тук)! Можете също така да настроите LLaMA 3 и Mixtral 8x7b в NLP Cloud, така че моделът да е идеално пригоден за вашия случай на употреба.
GPT-4 и ChatGPT са невероятни модели на ИИ, които наистина промениха играта с ИИ. За първи път в историята на ИИ е невъзможно да се каже дали генерираното съдържание идва от човек или машина, което кара много компании да интегрират GPT-4 и ChatGPT в своите продукти или вътрешни работни процеси.
Въпреки това GPT-4 и ChatGPT могат да бъдат разочароващи поради слабите си гаранции по отношение на поверителността на данните и ограниченията в случаите на използване поради ограниченията на OpenAI. Общността с отворен код е свършила чудесна работа при разработването на алтернативи с отворен код на GPT-4 и ChatGPT, като LLaMA 3 и Mixtral 8x7b.
Ако искате да използвате LLaMA 3 и Mixtral, не се колебайте да опитате с NLP Cloud API (опитайте тук)!
Juliette
Мениджър маркетинг в NLP Cloud