Σε αυτό το άρθρο ιστολογίου, εξετάζουμε τις εναλλακτικές λύσεις ανοικτού κώδικα GPT-4 και ChatGPT: LLaMA 3 και Mixtral 8x7b. Αυτά τα πρωτοποριακά γλωσσικά μοντέλα κάνουν θραύση στην κοινότητα της τεχνητής νοημοσύνης και ανοίγουν το δρόμο για πιο αποδοτική και αποτελεσματική επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Ελάτε μαζί μας καθώς θα εμβαθύνουμε στα χαρακτηριστικά και τις δυνατότητες αυτών των ανερχόμενων μοντέλων και πώς συγκρίνονται με τα πιο γνωστά αντίστοιχα μοντέλα.
Τα ChatGPT και GPT-4 είναι προηγμένα γλωσσικά μοντέλα που αναπτύχθηκαν από την OpenAI. Το ChatGPT είναι ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιεί επεξεργασία φυσικής γλώσσας για τη δημιουργία απαντήσεων που μοιάζουν με ανθρώπινες απαντήσεις στις εισόδους του χρήστη, ενώ το GPT-4 είναι ένα πιο ισχυρό και σύνθετο μοντέλο που μπορεί να παράγει κείμενο που είναι σχεδόν αδιάκριτο από την ανθρώπινη γραφή.
Και τα δύο μοντέλα έχουν εκπαιδευτεί σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων κειμένου, επιτρέποντάς τους να παράγουν εξαιρετικά ακριβείς και κατάλληλες για τα συμφραζόμενα απαντήσεις σε ένα ευρύ φάσμα ερωτήσεων και προτροπών. Έχουν ένα μεγάλο εύρος εφαρμογών σε τομείς όπως η εξυπηρέτηση πελατών, η παραγωγή περιεχομένου και η γλωσσική μετάφραση, και συνεχίζουν να εξελίσσονται και να βελτιώνονται καθώς η τεχνολογία εξελίσσεται.
Ενώ το OpenAI έχει φέρει αναμφίβολα επανάσταση στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, ιδίως στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, τα μοντέλα του έχουν ορισμένα μειονεκτήματα σε σύγκριση με εναλλακτικές λύσεις ανοικτού κώδικα όπως το LLaMA 3 ή το Mixtral 8x7b.
Ένα σημαντικό μειονέκτημα είναι το κόστος που συνδέεται με τη χρήση των υπηρεσιών του OpenAI, καθώς απαιτείται συνδρομή ή πληρωμή ανά χρήση, η οποία μπορεί να είναι απαγορευτικά ακριβή για ορισμένα άτομα και οργανισμούς.
Μια άλλη ανησυχία σχετικά με το ChatGPT και το GPT-4 είναι η πτυχή του απορρήτου των δεδομένων: Το OpenAI δεν προσφέρει ισχυρές εγγυήσεις σχετικά με τον τρόπο επεξεργασίας των δεδομένων του πελάτη, γεγονός που αποτελεί πρόβλημα για ευαίσθητες εφαρμογές όπως οι ιατρικές ή οικονομικές εφαρμογές.
Τέλος, το OpenAI έχει εφαρμόσει περιορισμούς περιεχομένου στα ChatGPT και GPT-4 για να διασφαλίσει ότι το κείμενο που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη τηρεί τις οδηγίες του, παρακολουθώντας και ρυθμίζοντας το περιεχόμενο που παράγεται από τα μοντέλα του. Ορισμένες περιπτώσεις χρήσης απλώς δεν είναι συμβατές με τα μοντέλα της OpenAI και ορισμένοι πιστεύουν ότι αυτοί οι περιορισμοί καθιστούν τα ChatGPT και GPT-4 λιγότερο πρωτότυπα και ακριβή από τα αντίστοιχα μοντέλα χωρίς περιορισμούς.
Ας δούμε ποιες επιλογές μπορείτε να εξετάσετε ως εναλλακτικές λύσεις για το ChatGPT και το GPT-4.
Η οικογένεια μοντέλων LLaMA 3, που κυκλοφόρησε από τη Meta, αποτελεί τον διάδοχο των αρχικών μοντέλων LLaMa 1, παρέχοντας τόσο βασικά μοντέλα βάσης όσο και λεπτομερώς ρυθμισμένα μοντέλα "συνομιλίας". Σε αντίθεση με τα μοντέλα LLaMa 1 που κυκλοφόρησαν το 2022 με μη εμπορική άδεια χρήσης, τα μοντέλα LLaMA 3 είναι διαθέσιμα δωρεάν τόσο για έρευνα ΤΝ όσο και για εμπορική χρήση.
Τα μοντέλα Llama της Meta στοχεύουν στον εκδημοκρατισμό του οικοσυστήματος της δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης, καθιστώντας τον κώδικα και τα βάρη των μοντέλων ελεύθερα διαθέσιμα και εστιάζοντας στην προώθηση των δυνατοτήτων απόδοσης των μικρότερων μοντέλων αντί της αύξησης του αριθμού των παραμέτρων. Με 7 δισεκατομμύρια, 13 δισεκατομμύρια ή 70 δισεκατομμύρια παραμέτρους, οι μικρότεροι οργανισμοί μπορούν να αναπτύσσουν τοπικές περιπτώσεις μοντέλων LLaMA 3 ή μοντέλων που βασίζονται στο Llama και έχουν αναπτυχθεί από την κοινότητα της τεχνητής νοημοσύνης, χωρίς να απαιτείται ακριβός υπολογιστικός χρόνος ή επενδύσεις σε υποδομές.
Σε σύγκριση με τα αντίστοιχα ιδιόκτητα συστήματα, το LLaMA 3 επιδεικνύει ανώτερες επιδόσεις σε πτυχές όπως η ασφάλεια και η ορθότητα των γεγονότων. Παρόλο που το LLaMA 3 μπορεί να μην διαθέτει τις ολοκληρωμένες ικανότητες πολύ μεγαλύτερων μοντέλων, ο ανοικτός του χαρακτήρας και η αυξημένη αποτελεσματικότητά του προσφέρουν ξεχωριστά πλεονεκτήματα.
Το LLaMA 3 μπορεί είτε να αναπτυχθεί χειροκίνητα σε τοπικό επίπεδο είτε να χρησιμοποιηθεί μέσω ενός ειδικού API όπως το NLP Cloud.
Το Mixtral, που κυκλοφόρησε από τη γαλλική νεοφυή εταιρεία Mistral AI, είναι ένα δίκτυο που συνδυάζει τη λειτουργικότητα πολλών ειδικών σε ένα ενιαίο μοντέλο. Πρόκειται για ένα μοντέλο μόνο για αποκωδικοποιητή, δηλαδή αποκωδικοποιεί μόνο πληροφορίες και δεν τις κωδικοποιεί. Μέσα στο μοντέλο, υπάρχουν 8 διαφορετικές ομάδες παραμέτρων και σε κάθε επίπεδο και για κάθε συμβολισμό, ένα δίκτυο δρομολόγησης επιλέγει δύο από αυτές τις ομάδες για να επεξεργαστεί τον συμβολισμό και συνδυάζει τις εξόδους τους.
Η προσέγγιση αυτή επιτρέπει στο μοντέλο να αυξήσει τον αριθμό των παραμέτρων του, ενώ παράλληλα ελέγχει το κόστος και την καθυστέρηση, καθώς μόνο ένα μέρος του συνολικού συνόλου των παραμέτρων χρησιμοποιείται ανά μάρκα. Για παράδειγμα, το Mixtral έχει 46,7 δισεκατομμύρια συνολικές παραμέτρους, αλλά μόνο 12,9 δισεκατομμύρια χρησιμοποιούνται ανά μάρκα. Αυτό σημαίνει ότι επεξεργάζεται την είσοδο και παράγει την έξοδο με την ίδια ταχύτητα και το ίδιο κόστος όπως ένα μοντέλο 12,9 δισεκατομμυρίων παραμέτρων.
Σε σύγκριση με άλλα μοντέλα, το Mixtral ξεπερνά το LLaMA 3 70B στα περισσότερα benchmarks με 6 φορές ταχύτερη εξαγωγή συμπερασμάτων. Είναι το ισχυρότερο μοντέλο ανοικτού βάρους με επιτρεπτή άδεια χρήσης και προσφέρει την καλύτερη αντιστάθμιση κόστους/απόδοσης. Αντιστοιχεί ή ξεπερνά το GPT3.5 στα περισσότερα benchmarks.
Το Mixtral 8x7b μπορεί είτε να αναπτυχθεί χειροκίνητα σε τοπικό επίπεδο είτε να χρησιμοποιηθεί μέσω ενός ειδικού API όπως το NLP Cloud.
Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα όπως το LLaMA 3 και το Mixtral είναι ενδιαφέρουσες επιλογές, επειδή μπορείτε είτε να τα αναπτύξετε μόνοι σας είτε να αξιοποιήσετε έναν προμηθευτή ΤΝ που παρέχει αυτά τα μοντέλα έτοιμα.
Η ανάπτυξη του LLaMA 3 και του Mixtral από τον εαυτό σας μπορεί να είναι ενδιαφέρουσα, αν έχετε τις κατάλληλες δεξιότητες devops και AI στην ομάδα σας και αν είστε αρκετά τυχεροί ώστε να έχετε πρόσβαση στο κατάλληλο υλικό. Αυτό θα σας επιτρέψει να διατηρήσετε προηγμένο απόρρητο δεδομένων για την εφαρμογή σας, αφού δεν θα χρειαστεί να μοιραστείτε τα δεδομένα σας με έναν πάροχο cloud.
Λάβετε υπόψη σας ότι η ανάπτυξη ενός παραγωγικού μοντέλου μπορεί να είναι κουραστική και η διατήρηση τέτοιων LLM ώστε να συμπεριφέρονται αξιόπιστα στην παραγωγή είναι ακόμη πιο δύσκολη. Η εύρεση των κατάλληλων μηχανικών για μια τέτοια εργασία μπορεί να είναι πρόκληση. Για παράδειγμα, οι απαιτήσεις υλικού για την εγκατάσταση του LLaMA 3 70b σε λειτουργία fp16 χωρίς κβαντισμό θα είναι τουλάχιστον 140 GB vRAM. Δεδομένης της τρέχουσας υψηλής ζήτησης στις GPU της NVIDIA, η παροχή προηγμένων GPU με 140GB ή vRAM είναι πολύ περίπλοκη.
Αν προτιμάτε να χρησιμοποιείτε το LLaMA 3 ή το Mixtral μέσω ενός διαχειριζόμενου API AI που δεν θυσιάζει το απόρρητο των δεδομένων, σας ενθαρρύνουμε να δοκιμάσετε το NLP Cloud API. (Δείτε το γεννητικό API AI του NLP Cloud εδώ)! Μπορείτε επίσης να ρυθμίσετε λεπτομερώς το LLaMA 3 και το Mixtral 8x7b στο NLP Cloud, ώστε το μοντέλο να είναι απόλυτα προσαρμοσμένο στην περίπτωση χρήσης σας.
Το GPT-4 και το ChatGPT είναι καταπληκτικά μοντέλα AI που πραγματικά άλλαξαν το παιχνίδι της AI. Για πρώτη φορά στην ιστορία της τεχνητής νοημοσύνης, είναι αδύνατο να πούμε αν το παραγόμενο περιεχόμενο προέρχεται από άνθρωπο ή μηχανή, γεγονός που οδηγεί πολλές εταιρείες να ενσωματώσουν τα GPT-4 και ChatGPT στο προϊόν τους ή στις εσωτερικές ροές εργασίας τους.
Ωστόσο, το GPT-4 και το ChatGPT μπορεί να απογοητεύσουν λόγω των ανεπαρκών εγγυήσεών τους όσον αφορά το απόρρητο των δεδομένων, καθώς και των περιορισμών τους σε περιπτώσεις χρήσης λόγω των περιορισμών του OpenAI. Η κοινότητα ανοικτού κώδικα έκανε σπουδαία δουλειά στο σχεδιασμό εναλλακτικών λύσεων ανοικτού κώδικα για το GPT-4 και το ChatGPT, όπως το LLaMA 3 και το Mixtral 8x7b.
Αν θέλετε να αξιοποιήσετε το LLaMA 3 και το Mixtral, μη διστάσετε να δοκιμάσετε το NLP Cloud API (δοκιμάστε το εδώ)!
Juliette
Διευθυντής μάρκετινγκ στο NLP Cloud