In diesem Blog-Artikel stellen wir die Open-Source-Alternativen GPT-4 und ChatGPT vor: LLaMA 3 und Mixtral 8x7b. Diese innovativen Sprachmodelle schlagen Wellen in der KI-Community und ebnen den Weg für eine effizientere und effektivere Verarbeitung natürlicher Sprache. Erfahren Sie mehr über die Funktionen und Möglichkeiten dieser aufstrebenden Modelle und wie sie im Vergleich zu ihren bekannteren Pendants abschneiden.
ChatGPT und GPT-4 sind fortgeschrittene Sprachmodelle, die von OpenAI entwickelt wurden. ChatGPT ist ein konversationelles KI-Modell, das natürliche Sprachverarbeitung verwendet, um menschenähnliche Antworten auf Benutzereingaben zu generieren, während GPT-4 ein leistungsfähigeres und komplexeres Modell ist, das in der Lage ist, Text zu generieren, der von menschlicher Schrift praktisch nicht zu unterscheiden ist.
Beide Modelle wurden mit riesigen Mengen von Textdaten trainiert, so dass sie äußerst genaue und kontextgerechte Antworten auf eine Vielzahl von Fragen und Aufforderungen geben können. Sie haben ein breites Anwendungsspektrum in Bereichen wie Kundenservice, Inhaltserstellung und Sprachübersetzung und werden im Zuge des technologischen Fortschritts ständig weiterentwickelt und verbessert.
Während OpenAI zweifellos den Bereich der künstlichen Intelligenz revolutioniert hat, insbesondere im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache, haben ihre Modelle einige Nachteile im Vergleich zu Open-Source-Alternativen wie LLaMA 3 oder Mixtral 8x7b.
Ein großer Nachteil sind die Kosten, die mit der Nutzung der OpenAI-Dienste verbunden sind, da sie ein Abonnement oder eine Zahlung pro Nutzung erfordern, was für einige Personen und Organisationen unerschwinglich sein kann.
Ein weiteres Problem bei ChatGPT und GPT-4 ist der Datenschutz: OpenAI bietet keine starken Garantien darüber, wie die Daten des Kunden verarbeitet werden, was für sensible Anwendungen wie medizinische oder finanzielle Anwendungen ein Problem darstellt.
Schließlich hat OpenAI Inhaltsbeschränkungen für ChatGPT und GPT-4 eingeführt, um sicherzustellen, dass der von der KI generierte Text ihren Richtlinien entspricht, indem sie den von ihren Modellen generierten Inhalt überwacht und reguliert. Einige Anwendungsfälle sind einfach nicht mit den Modellen von OpenAI kompatibel, und einige sind der Meinung, dass diese Einschränkungen ChatGPT und GPT-4 weniger originell und genau machen als ihre unbeschränkten Gegenstücke.
Schauen wir uns an, welche Optionen Sie als Alternativen zu ChatGPT und GPT-4 in Betracht ziehen können.
Die LLaMA 3-Modellfamilie, die von Meta herausgegeben wurde, dient als Nachfolger der ursprünglichen LLaMa 1-Modelle und bietet sowohl grundlegende Basismodelle als auch fein abgestimmte "Chat"-Modelle. Im Gegensatz zu den LLaMa 1-Modellen, die 2022 unter einer nicht-kommerziellen Lizenz veröffentlicht wurden, sind die LLaMA 3-Modelle sowohl für die KI-Forschung als auch für die kommerzielle Nutzung kostenlos erhältlich.
Die Llama-Modelle von Meta zielen darauf ab, das Ökosystem der generativen KI zu demokratisieren, indem der Code und die Modellgewichte frei verfügbar gemacht werden und der Schwerpunkt auf der Verbesserung der Leistungsfähigkeit kleinerer Modelle liegt, anstatt die Anzahl der Parameter zu erhöhen. Mit 7 Milliarden, 13 Milliarden oder 70 Milliarden Parametern können kleinere Organisationen lokale Instanzen von LLaMA 3-Modellen oder von der KI-Community entwickelten Llama-basierten Modellen einsetzen, ohne dass teure Rechenzeit oder Infrastrukturinvestitionen erforderlich sind.
Im Vergleich zu seinen proprietären Gegenstücken zeigt LLaMA 3 eine überlegene Leistung in Aspekten wie Sicherheit und sachliche Korrektheit. Auch wenn LLaMA 3 nicht die umfassenden Fähigkeiten weitaus größerer Modelle besitzt, so bieten seine offene Natur und seine erhöhte Effizienz doch deutliche Vorteile.
LLaMA 3 kann entweder manuell vor Ort eingesetzt oder über eine spezielle API wie NLP Cloud verwendet werden.
Mixtral, das von dem französischen Start-up-Unternehmen Mistral AI entwickelt wurde, ist ein Netzwerk, das die Funktionen mehrerer Experten in einem einzigen Modell vereint. Es ist ein reines Decoder-Modell, d. h. es dekodiert nur Informationen und kodiert sie nicht. Innerhalb des Modells gibt es acht verschiedene Parametergruppen, und auf jeder Ebene und für jedes Token wählt ein Routernetzwerk zwei dieser Gruppen aus, um das Token zu verarbeiten, und kombiniert ihre Ausgaben.
Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, die Anzahl der Parameter zu erhöhen und gleichzeitig die Kosten und die Latenz zu kontrollieren, da pro Token nur ein Bruchteil des gesamten Parametersatzes verwendet wird. Mixtral hat beispielsweise 46,7 Milliarden Gesamtparameter, aber nur 12,9 Milliarden werden pro Token verwendet. Das bedeutet, dass es Eingaben verarbeitet und Ausgaben mit derselben Geschwindigkeit und zu denselben Kosten erzeugt wie ein Modell mit 12,9 Milliarden Parametern.
Im Vergleich zu anderen Modellen übertrifft Mixtral LLaMA 3 70B bei den meisten Benchmarks mit 6x schnellerer Inferenz. Es ist das stärkste offengewichtige Modell mit einer permissiven Lizenz und bietet das beste Kosten/Leistungs-Verhältnis. Bei den meisten Benchmarks erreicht oder übertrifft es die Leistung von GPT3.5.
Mixtral 8x7b kann entweder manuell vor Ort eingesetzt oder über eine spezielle API wie NLP Cloud genutzt werden.
Große Sprachmodelle wie LLaMA 3 und Mixtral sind interessante Optionen, denn Sie können sie entweder selbst einsetzen oder einen KI-Anbieter beauftragen, der diese Modelle sofort bereitstellt.
LLaMA 3 und Mixtral selbst zu implementieren kann interessant sein, wenn Sie die richtigen Devops- und KI-Fähigkeiten in Ihrem Team haben und wenn Sie das Glück haben, Zugang zur richtigen Hardware zu haben. So können Sie einen erweiterten Datenschutz für Ihre Anwendung aufrechterhalten, da Sie Ihre Daten nicht mit einem Cloud-Anbieter teilen müssen.
Denken Sie daran, dass der Einsatz eines generativen Modells mühsam sein kann, und die Wartung solcher LLMs, damit sie sich in der Produktion zuverlässig verhalten, ist noch schwieriger. Es kann schwierig sein, die richtigen Ingenieure für eine solche Aufgabe zu finden. Die Hardwareanforderungen für die Installation von LLaMA 3 70b im fp16-Modus ohne Quantisierung betragen zum Beispiel mindestens 140 GB vRAM. In Anbetracht der hohen Nachfrage nach NVIDIA-GPUs ist die Bereitstellung moderner GPUs mit 140 GB oder vRAM sehr komplex.
Wenn Sie es vorziehen, LLaMA 3 oder Mixtral über eine verwaltete KI-API zu nutzen, die den Datenschutz nicht beeinträchtigt, empfehlen wir Ihnen, unsere NLP Cloud API auszuprobieren. (Sehen Sie hier die generative KI-API von NLP Cloud)! Außerdem können Sie LLaMA 3 und Mixtral 8x7b in der NLP Cloud feinabstimmen, damit das Modell perfekt auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten ist.
GPT-4 und ChatGPT sind erstaunliche KI-Modelle, die das KI-Spiel wirklich verändert haben. Zum ersten Mal in der Geschichte der KI ist es unmöglich zu sagen, ob der generierte Inhalt von einem Menschen oder einer Maschine stammt, was viele Unternehmen dazu veranlasst, GPT-4 und ChatGPT in ihr Produkt oder ihre internen Arbeitsabläufe zu integrieren.
GPT-4 und ChatGPT können jedoch enttäuschend sein, da sie keine ausreichenden Datenschutzgarantien bieten und aufgrund der OpenAI-Beschränkungen nur begrenzt einsetzbar sind. Die Open-Source-Gemeinschaft hat bei der Entwicklung von Open-Source-Alternativen zu GPT-4 und ChatGPT wie LLaMA 3 und Mixtral 8x7b gute Arbeit geleistet.
Wenn Sie LLaMA 3 und Mixtral nutzen wollen, zögern Sie nicht, die NLP Cloud API auszuprobieren (Versuchen Sie es hier)!
Juliette
Marketingleiter bei NLP Cloud