Tässä blogiartikkelissa tarkastelemme GPT-4:n ja ChatGPT:n avoimen lähdekoodin vaihtoehtoja: LLaMA 3 ja Mixtral 8x7b. Nämä huippuluokan kielimallit ovat nostattamassa aaltoja tekoälyyhteisössä ja viitoittavat tietä tehokkaammalle ja vaikuttavammalle luonnollisen kielen käsittelylle. Liity seuraamme, kun tutustumme näiden uusien mallien ominaisuuksiin ja kykyihin sekä siihen, miten ne ovat verrattavissa tunnetuimpiin malleihinsa.
ChatGPT ja GPT-4 ovat OpenAI:n kehittyneitä kielimalleja. ChatGPT on keskustelunomainen tekoälymalli, joka käyttää luonnollisen kielen käsittelyä luodakseen ihmisen kaltaisia vastauksia käyttäjän syötteisiin, kun taas GPT-4 on tehokkaampi ja monimutkaisempi malli, joka pystyy tuottamaan tekstiä, jota ei voi käytännössä erottaa ihmisen kirjoittamasta tekstistä.
Molemmat mallit on koulutettu valtavilla määrillä tekstidataa, minkä ansiosta ne pystyvät tuottamaan erittäin tarkkoja ja asiayhteyteen sopivia vastauksia monenlaisiin kysymyksiin ja kehotuksiin. Malleilla on monenlaisia sovelluksia esimerkiksi asiakaspalvelussa, sisällön tuottamisessa ja kielenkääntämisessä, ja ne kehittyvät ja paranevat jatkuvasti teknologian kehittyessä.
Vaikka OpenAI on epäilemättä mullistanut tekoälyä, erityisesti luonnollisen kielen käsittelyn alalla, sen malleilla on joitakin haittoja verrattuna avoimen lähdekoodin vaihtoehtoihin, kuten LLaMA 3:een tai Mixtral 8x7b:hen.
Yksi merkittävä haittapuoli on OpenAI:n palvelujen käyttämiseen liittyvät kustannukset, sillä ne edellyttävät tilausta tai käyttökohtaista maksua, mikä voi olla joillekin yksityishenkilöille ja organisaatioille kohtuuttoman kallista.
Toinen ChatGPT:hen ja GPT-4:ään liittyvä huolenaihe on tietosuoja: OpenAI ei tarjoa vahvoja takuita siitä, miten asiakkaan tietoja käsitellään, mikä on ongelma arkaluonteisille sovelluksille, kuten lääketieteellisille tai taloudellisille sovelluksille.
Lopuksi OpenAI on ottanut käyttöön ChatGPT:n ja GPT-4:n sisältörajoitukset varmistaakseen, että tekoälyn luoma teksti noudattaa sen ohjeita, valvomalla ja säätelemällä sen mallien tuottamaa sisältöä. Jotkin käyttötapaukset eivät yksinkertaisesti ole yhteensopivia OpenAI:n mallien kanssa, ja joidenkin mielestä nämä rajoitukset tekevät ChatGPT:stä ja GPT-4:stä vähemmän omaperäisiä ja tarkkoja kuin niiden rajoittamattomat vastineet.
Katsotaanpa, mitä vaihtoehtoja voit harkita vaihtoehdoiksi ChatGPT:lle ja GPT-4:lle.
Metan julkaisema LLaMA 3 -malliperhe on alkuperäisen LLaMa 1 -mallin seuraaja, joka tarjoaa sekä perusperusmalleja että hienosäädettyjä "chat"-malleja. Toisin kuin LLaMa 1 -mallit, jotka julkaistiin vuonna 2022 ei-kaupallisella lisenssillä, LLaMA 3 -mallit ovat saatavilla ilmaiseksi sekä tekoälytutkimukseen että kaupalliseen käyttöön.
Metan Llama-malleilla pyritään demokratisoimaan generatiivisen tekoälyn ekosysteemi tekemällä koodi ja mallipainot vapaasti saatavilla ja keskittymällä pienempien mallien suorituskyvyn parantamiseen sen sijaan, että parametrien määrää lisättäisiin. Kun parametreja on 7 miljardia, 13 miljardia tai 70 miljardia, pienemmät organisaatiot voivat ottaa käyttöön paikallisia instansseja LLaMA 3 -malleista tai tekoälyyhteisön kehittämistä Llama-pohjaisista malleista ilman kalliita laskenta-aika- tai infrastruktuuri-investointeja.
LLaMA 3 on parempi kuin sen omat vastineet, ja sen suorituskyky on ylivoimainen esimerkiksi turvallisuuden ja faktojen paikkansapitävyyden osalta. Vaikka LLaMA 3:lla ei ehkä ole paljon suurempien mallien kattavia kykyjä, sen avoin luonne ja lisääntynyt tehokkuus tarjoavat erityisiä etuja.
LLaMA 3 voidaan ottaa käyttöön joko manuaalisesti paikan päällä tai käyttää NLP Cloudin kaltaisen erityisen sovellusrajapinnan kautta.
Ranskalaisen startup-yrityksen Mistral AI:n julkaisema Mixtral on verkko, joka yhdistää useiden asiantuntijoiden toiminnot yhteen malliin. Se on pelkkä dekooderimalli, eli se vain purkaa tietoa, ei koodaa sitä. Mallissa on 8 eri parametriryhmää, ja jokaisella tasolla ja jokaisen merkin kohdalla reititinverkko valitsee kaksi näistä ryhmistä käsittelemään merkkiä ja yhdistää niiden tuotokset.
Tämän lähestymistavan ansiosta mallin parametrien määrää voidaan kasvattaa ja samalla hallita kustannuksia ja latenssia, koska vain murto-osaa parametrien kokonaismäärästä käytetään merkkiä kohden. Esimerkiksi Mixtralilla on yhteensä 46,7 miljardia parametria, mutta vain 12,9 miljardia parametria käytetään merkkiä kohden. Tämä tarkoittaa, että se käsittelee syötteen ja tuottaa tuloksen samalla nopeudella ja kustannuksilla kuin 12,9 miljardin parametrin malli.
Muihin malleihin verrattuna Mixtral päihittää LLaMA 3 70B:n useimmissa vertailuarvoissa 6 kertaa nopeammin. Se on vahvin avoimen painotuksen malli, jolla on salliva lisenssi, ja se tarjoaa parhaan kustannus/suorituskyky-suhteen. Se vastaa GPT3.5:tä tai päihittää sen useimmissa vertailuarvoissa.
Mixtral 8x7b voidaan ottaa käyttöön joko manuaalisesti paikan päällä tai käyttää NLP Cloudin kaltaisen erityisen sovellusrajapinnan kautta.
LLaMA 3:n ja Mixtralin kaltaiset suuret kielimallit ovat mielenkiintoisia vaihtoehtoja, koska voit joko ottaa ne käyttöön itse tai hyödyntää tekoälytoimittajaa, joka tarjoaa nämä mallit valmiiksi.
LLaMA 3:n ja Mixtralin ottaminen käyttöön itse voi olla mielenkiintoista, jos tiimissäsi on oikeat devops- ja tekoälytaidot ja jos sinulla on onni saada käyttöösi oikea laitteisto. Sen avulla voit säilyttää sovelluksesi edistyneen tietosuojan, koska sinun ei tarvitse jakaa tietojasi pilvipalveluntarjoajan kanssa.
Muista kuitenkin, että generatiivisen mallin käyttöönotto voi olla työlästä, ja tällaisten LLM-mallien ylläpitäminen niin, että ne toimivat luotettavasti tuotannossa, on vielä vaikeampaa. Oikeiden insinöörien löytäminen tällaiseen työhön voi olla haastavaa. Esimerkiksi laitteistovaatimukset LLaMA 3 70b:n asentamiseksi fp16-tilassa ilman kvantisointia ovat vähintään 140 Gt vRAMia. Kun otetaan huomioon NVIDIAn näytönohjainten nykyinen suuri kysyntä, kehittyneiden näytönohjainten varustaminen 140 Gt:n vRAM-muistilla on hyvin monimutkaista.
Jos haluat käyttää LLaMA 3:a tai Mixtralia hallitun tekoälyliittymän kautta, joka ei vaaranna tietosuojaa, suosittelemme kokeilemaan NLP Cloud API -liittymäämme. (Tutustu NLP Cloudin generatiiviseen tekoälyliittymään täältä.)! Voit myös hienosäätää LLaMA 3:n ja Mixtral 8x7b:n NLP Cloudissa, joten malli on räätälöity täydellisesti käyttötarkoitukseesi sopivaksi.
GPT-4 ja ChatGPT ovat uskomattomia tekoälymalleja, jotka todella muuttivat tekoälypeliä. Ensimmäistä kertaa tekoälyn historiassa on mahdotonta sanoa, onko tuotettu sisältö peräisin ihmiseltä vai koneelta, minkä vuoksi monet yritykset integroivat GPT-4:n ja ChatGPT:n tuotteisiinsa tai sisäisiin työnkulkuihinsa.
GPT-4 ja ChatGPT voivat kuitenkin olla pettymyksiä, koska niiden tietosuojaa koskevat takeet ovat heikot ja niiden käyttötapaukset ovat rajoitettuja OpenAI:n rajoitusten vuoksi. Avoimen lähdekoodin yhteisö on tehnyt hyvää työtä suunnitellessaan avoimen lähdekoodin vaihtoehtoja GPT-4:lle ja ChatGPT:lle, kuten LLaMA 3 ja Mixtral 8x7b.
Jos haluat hyödyntää LLaMA 3:a ja Mixtralia, älä epäröi kokeilla NLP Cloud API:ta. (kokeile sitä täällä)!
Juliette
Markkinointipäällikkö NLP Cloudissa