Selles blogiartiklis uurime GPT-4 ja avatud lähtekoodiga ChatGPT alternatiive: LLaMA 3 ja Mixtral 8x7b. Need tipptasemel keelemudelid teevad tehisintellekti kogukonnas laineid ja sillutavad teed tõhusamale ja tulemuslikumale loomuliku keele töötlemisele. Tulge meiega kaasa, kui me tutvume nende uute mudelite omaduste ja võimalustega ning nende võrdlemisega oma tuntumate mudelitega.
ChatGPT ja GPT-4 on OpenAI poolt välja töötatud täiustatud keelemudelid. ChatGPT on vestluslik tehisintellekti mudel, mis kasutab loomulikku keeletöötlust, et genereerida inimväärseid vastuseid kasutaja sisestustele, samas kui GPT-4 on võimsam ja keerulisem mudel, mis suudab genereerida teksti, mis on praktiliselt eristamatu inimkirjast.
Mõlemad mudelid on treenitud tohutul hulgal tekstiandmete põhjal, mis võimaldab neil genereerida väga täpseid ja kontekstiga sobivaid vastuseid mitmesugustele küsimustele ja üleskutsetele. Neil on palju rakendusi sellistes valdkondades nagu klienditeenindus, sisu loomine ja keeletõlge ning need arenevad ja täiustuvad tehnoloogia arenguga.
Ehkki OpenAI on kahtlemata tehisintellekti valdkonnas, eriti loomuliku keeletöötluse vallas, on nende mudelitel mõningaid puudusi võrreldes avatud lähtekoodiga alternatiividega, nagu LLaMA 3 või Mixtral 8x7b.
Üheks suureks puuduseks on OpenAI teenuste kasutamisega seotud kulud, kuna need nõuavad tellimust või tasu kasutamise eest, mis võib olla mõnede üksikisikute ja organisatsioonide jaoks liiga kallis.
Teine probleem ChatGPT ja GPT-4 puhul on andmete privaatsuse aspekt: OpenAI ei paku kindlaid garantiisid selle kohta, kuidas kliendi andmeid töödeldakse, mis on probleemiks tundlike rakenduste, näiteks meditsiini- või finantsrakenduste puhul.
Viimasena on OpenAI rakendanud ChatGPT ja GPT-4 sisupiiranguid, et tagada, et tehisintellekti loodud tekst järgib nende juhiseid, jälgides ja reguleerides nende mudelite loodud sisu. Mõned kasutusjuhud ei sobi lihtsalt OpenAI mudelitega kokku ja mõned arvavad, et need piirangud muudavad ChatGPT ja GPT-4 vähem originaalseks ja täpseks kui nende piiranguteta vasted.
Vaatame, milliseid võimalusi võite kaaluda alternatiivina ChatGPT-le ja GPT-4-le.
Meta poolt välja antud LLaMA 3 mudeliperekond on esialgse LLaMa 1 mudelite järeltulija, pakkudes nii baasmudeleid kui ka peenhäälestatud "vestlusmudeleid". Erinevalt LLaMa 1 mudelitest, mis avaldati 2022. aastal mittekaubandusliku litsentsi alusel, on LLaMA 3 mudelid tasuta kättesaadavad nii tehisintellektiuuringuteks kui ka kommertskasutuseks.
Meta Llama mudelite eesmärk on demokratiseerida genereeriva tehisintellekti ökosüsteemi, muutes koodi ja mudelite kaalud vabalt kättesaadavaks ning keskendudes parameetrite arvu suurendamise asemel väiksemate mudelite jõudluse suurendamisele. 7 miljardi, 13 miljardi või 70 miljardi parameetriga saavad väiksemad organisatsioonid kasutada LLaMA 3 mudelite või tehisintellekti kogukonna poolt välja töötatud Llama-põhiste mudelite kohalikke instantse, ilma et see nõuaks kallist arvutusaega või investeeringuid infrastruktuuri.
LLaMA 3 on võrreldes omaenda vastetega paremate tulemustega sellistes aspektides nagu ohutus ja faktiline korrektsus. Kuigi LLaMA 3 ei pruugi omada palju suuremate mudelite ulatuslikke võimeid, pakuvad selle avatud olemus ja suurem tõhusus erilisi eeliseid.
LLaMA 3 saab kasutada kas käsitsi kohapeal või spetsiaalse API kaudu, nagu NLP Cloud.
Prantsuse idufirma Mistral AI poolt välja antud Mixtral on võrk, mis ühendab mitme eksperdi funktsionaalsuse ühte mudelisse. Tegemist on ainult dekodeeriva mudeliga, mis tähendab, et see ainult dekodeerib teavet, mitte ei kodeeri seda. Mudeli sees on 8 erinevat parameetrirühma ning igas kihis ja iga märgendi puhul valib ruutervõrk kaks neist rühmadest märgendi töötlemiseks ja kombineerib nende väljundid.
Selline lähenemisviis võimaldab mudelil suurendada parameetrite arvu, kuid samas kontrollida kulusid ja latentsust, kuna ühe sümboli kohta kasutatakse ainult osa kogu parameetrite kogumist. Näiteks Mixtralil on kokku 46,7 miljardit parameetrit, kuid ühe märgi kohta kasutatakse ainult 12,9 miljardit. See tähendab, et see töötleb sisendit ja genereerib väljundit sama kiiresti ja sama kuluga kui 12,9 miljardi parameetriga mudel.
Võrreldes teiste mudelitega on Mixtral enamikul võrdlusnäitajatel parem kui LLaMA 3 70B, kuna ta on 6 korda kiirem järelduste tegemisel. See on tugevaim avatud kaaluga mudel, millel on lubav litsents ja mis pakub parimat hinna ja jõudluse kompromissi. Enamikul võrdlusnäitajatel on see võrdne või parem kui GPT3.5.
Mixtral 8x7b saab kasutada kas käsitsi kohapeal või spetsiaalse API kaudu, nagu NLP Cloud.
Suured keelemudelid, nagu LLaMA 3 ja Mixtral, on huvitavad valikud, sest neid saab kas ise kasutada või kasutada tehisintellekti müüjat, kes pakub neid mudeleid valmis.
LLaMA 3 ja Mixtrali iseseisev kasutuselevõtt võib olla huvitav, kui teil on oma meeskonnas õiged devops- ja AI-oskused ning kui teil on piisavalt õnne, et teil on juurdepääs õigele riistvarale. See võimaldab teil säilitada oma rakenduse täiustatud andmekaitse, kuna te ei pea oma andmeid pilvepakkujaga jagama.
Pidage meeles, et generatiivse mudeli kasutuselevõtt võib olla tüütu ja selliste LLMide hooldamine, et need käituksid tootmises usaldusväärselt, on veelgi raskem. Sobivate inseneride leidmine selliseks tööks võib olla keeruline. Näiteks on LLaMA 3 70b paigaldamiseks fp16-režiimis ilma kvantimiseta riistvaranõuded vähemalt 140 GB vRAMi. Arvestades praegust suurt nõudlust NVIDIA GPUde järele, on arenenud GPUde varustamine 140 GB või vRAMiga väga keeruline.
Kui eelistate kasutada LLaMA 3 või Mixtrali hallatava AI API kaudu, mis ei ohverda andmete privaatsust, soovitame teil proovida meie NLP Cloud API-d. (Vaata NLP Cloudi genereerivat AI API-d siit)! Samuti saate LLaMA 3 ja Mixtral 8x7b'd NLP Cloudis peenhäälestada, nii et mudel on täiuslikult kohandatud teie kasutusjuhtumile.
GPT-4 ja ChatGPT on hämmastavad AI-mudelid, mis tõesti muutsid AI-mängu. Esimest korda AI ajaloos on võimatu öelda, kas genereeritud sisu pärineb inimeselt või masinalt, mistõttu paljud ettevõtted integreerivad GPT-4 ja ChatGPT oma tootesse või sisemistesse töövoogudesse.
GPT-4 ja ChatGPT võivad siiski olla pettumust valmistavad, sest nende andmete privaatsuse garantiid on kehvad ja nende kasutusala on OpenAI piirangute tõttu piiratud. Avatud lähtekoodiga kogukond on teinud suurepärast tööd GPT-4 ja ChatGPT avatud lähtekoodiga alternatiivide, näiteks LLaMA 3 ja Mixtral 8x7b väljatöötamisel.
Kui soovite kasutada LLaMA 3 ja Mixtrali, ärge kartke proovida NLP Cloud API-d. (proovige seda siin)!
Juliette
NLP Cloudi turundusjuht