En este artículo de blog, exploramos las alternativas de código abierto GPT-4 y ChatGPT: LLaMA 3 y Mixtral 8x7b. Estos modelos lingüísticos de vanguardia están causando sensación en la comunidad de la IA y están allanando el camino para un procesamiento del lenguaje natural más eficiente y eficaz. Acompáñenos a conocer las características y capacidades de estos prometedores modelos y a compararlas con las de sus homólogos más conocidos.
ChatGPT y GPT-4 son modelos lingüísticos avanzados desarrollados por OpenAI. ChatGPT es un modelo de IA conversacional que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para generar respuestas de tipo humano a las entradas del usuario, mientras que GPT-4 es un modelo más potente y complejo capaz de generar textos prácticamente indistinguibles de la escritura humana.
Ambos modelos han sido entrenados con grandes cantidades de datos de texto, lo que les permite generar respuestas muy precisas y contextualmente apropiadas a una amplia gama de preguntas e indicaciones. Tienen una amplia gama de aplicaciones en ámbitos como la atención al cliente, la generación de contenidos y la traducción de idiomas, y siguen evolucionando y mejorando a medida que avanza la tecnología.
Aunque OpenAI ha revolucionado sin duda el campo de la inteligencia artificial, sobre todo en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural, sus modelos presentan algunos inconvenientes en comparación con alternativas de código abierto como LLaMA 3 o Mixtral 8x7b.
Uno de los principales inconvenientes es el coste asociado al uso de los servicios de OpenAI, ya que requieren una suscripción o un pago por uso, lo que puede resultar prohibitivo para algunas personas y organizaciones.
Otra preocupación sobre ChatGPT y GPT-4 es el aspecto de la privacidad de los datos: OpenAI no ofrece garantías sólidas sobre cómo se procesan los datos del cliente, lo que supone un problema para aplicaciones sensibles como las médicas o financieras.
Por último, OpenAI ha implementado restricciones de contenido en ChatGPT y GPT-4 para garantizar que el texto generado por la IA se adhiere a sus directrices, supervisando y regulando el contenido generado por sus modelos. Algunos casos de uso simplemente no son compatibles con los modelos de OpenAI y algunos piensan que estas restricciones hacen que ChatGPT y GPT-4 sean menos originales y precisos que sus homólogos sin restricciones.
Veamos qué opciones puedes considerar como alternativas a ChatGPT y GPT-4.
La familia de modelos LLaMA 3, publicada por Meta, es la sucesora de los modelos LLaMa 1 originales, y proporciona tanto modelos básicos como modelos de "chat" perfeccionados. A diferencia de los modelos LLaMa 1 publicados en 2022 bajo una licencia no comercial, los modelos LLaMA 3 están disponibles de forma gratuita tanto para la investigación en IA como para su uso comercial.
Los modelos Llama de Meta pretenden democratizar el ecosistema de la IA generativa poniendo el código y los pesos de los modelos a libre disposición, y centrándose en mejorar las capacidades de rendimiento de los modelos más pequeños en lugar de aumentar el número de parámetros. Con 7.000 millones, 13.000 millones o 70.000 millones de parámetros, las organizaciones más pequeñas pueden desplegar instancias locales de modelos LLaMA 3 o modelos basados en Llama desarrollados por la comunidad de IA sin necesidad de costosas inversiones en tiempo de computación o infraestructura.
En comparación con sus homólogos propietarios, LLaMA 3 demuestra un rendimiento superior en aspectos como la seguridad y la corrección factual. Aunque puede que el LLaMA 3 no posea las capacidades integrales de modelos mucho mayores, su naturaleza abierta y su mayor eficiencia ofrecen ventajas distintivas.
LLaMA 3 puede desplegarse manualmente in situ o utilizarse a través de una API dedicada como NLP Cloud.
Mixtral, lanzada por la startup francesa Mistral AI, es una red que combina la funcionalidad de múltiples expertos en un único modelo. Se trata de un modelo sólo decodificador, lo que significa que sólo decodifica información, no la codifica. Dentro del modelo, hay 8 grupos diferentes de parámetros, y en cada capa y para cada token, una red de enrutadores selecciona dos de estos grupos para procesar el token y combina sus resultados.
Este enfoque permite al modelo aumentar su número de parámetros sin dejar de controlar el coste y la latencia, ya que sólo se utiliza una fracción del conjunto total de parámetros por ficha. Por ejemplo, Mixtral tiene un total de 46.700 millones de parámetros, pero sólo utiliza 12.900 millones por ficha. Esto significa que procesa la entrada y genera la salida a la misma velocidad y con el mismo coste que un modelo de 12.900 millones de parámetros.
En comparación con otros modelos, Mixtral supera a LLaMA 3 70B en la mayoría de las pruebas con una inferencia 6 veces más rápida. Es el modelo de peso abierto más potente con una licencia permisiva y ofrece la mejor relación coste/rendimiento. Iguala o supera a GPT3.5 en la mayoría de las pruebas.
Mixtral 8x7b puede desplegarse manualmente in situ o utilizarse a través de una API dedicada como NLP Cloud.
Los modelos lingüísticos de gran tamaño, como LLaMA 3 y Mixtral, son opciones interesantes, ya que puede desplegarlos usted mismo o recurrir a un proveedor de IA que proporcione estos modelos listos para usar.
Desplegar LLaMA 3 y Mixtral por ti mismo puede ser interesante si tienes las habilidades de desarrollo e IA adecuadas en tu equipo, y si tienes la suerte de tener acceso al hardware adecuado. Te permitirá mantener una privacidad de datos avanzada para tu aplicación, ya que no tendrás que compartir tus datos con un proveedor en la nube.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que desplegar un modelo generativo puede ser tedioso, y mantener estos LLM para que se comporten de forma fiable en producción es aún más difícil. Encontrar a los ingenieros adecuados para esta tarea puede ser todo un reto. Por ejemplo, los requisitos de hardware para instalar LLaMA 3 70b en modo fp16 sin cuantización serán de al menos 140 GB de vRAM. Dada la gran demanda actual de GPUs NVIDIA, aprovisionar GPUs avanzadas con 140GB o vRAM es muy complejo.
Si prefiere utilizar LLaMA 3 o Mixtral a través de una API de IA gestionada que no sacrifique la privacidad de los datos, le animamos a que pruebe nuestra API NLP Cloud. (Consulte la API de IA generativa de NLP Cloud aquí)! Y también puede ajustar LLaMA 3 y Mixtral 8x7b en NLP Cloud, para que el modelo se adapte perfectamente a su caso de uso.
GPT-4 y ChatGPT son modelos de IA asombrosos que realmente han cambiado el juego de la IA. Por primera vez en la historia de la IA, es imposible decir si el contenido generado procede de un humano o de una máquina, lo que lleva a muchas empresas a integrar GPT-4 y ChatGPT en su producto o en sus flujos de trabajo internos.
Sin embargo, GPT-4 y ChatGPT pueden resultar decepcionantes debido a sus escasas garantías en términos de privacidad de los datos y a las limitaciones de sus casos de uso debido a las restricciones de OpenAI. La comunidad de código abierto ha hecho un gran trabajo diseñando alternativas de código abierto a GPT-4 y ChatGPT como LLaMA 3 y Mixtral 8x7b.
Si quieres aprovechar LLaMA 3 y Mixtral, no dudes en probar la API de NLP Cloud (Pruébelo aquí)!
Juliette
Responsable de marketing de NLP Cloud