Ebben a blogcikkben a GPT-4 és a ChatGPT nyílt forráskódú alternatíváit vizsgáljuk meg: LLaMA 3 és Mixtral 8x7b. Ezek az élvonalbeli nyelvi modellek hullámokat vetnek a mesterséges intelligencia közösségében, és utat törnek a hatékonyabb és eredményesebb természetes nyelvi feldolgozásnak. Csatlakozzon hozzánk, és nézze meg, hogy milyen tulajdonságokkal és képességekkel rendelkeznek ezek a feltörekvő modellek, és hogyan hasonlíthatók össze legismertebb társaikkal.
A ChatGPT és a GPT-4 az OpenAI által kifejlesztett fejlett nyelvi modellek. A ChatGPT egy társalgási AI modell, amely természetes nyelvi feldolgozást használ, hogy emberhez hasonló válaszokat generáljon a felhasználói bemenetekre, míg a GPT-4 egy erősebb és összetettebb modell, amely képes olyan szöveget generálni, amely gyakorlatilag megkülönböztethetetlen az emberi írástól.
Mindkét modellt hatalmas mennyiségű szöveges adaton képeztük ki, ami lehetővé teszi számukra, hogy rendkívül pontos és a kontextusnak megfelelő válaszokat generáljanak a kérdések és kérések széles skálájára. A modellek széleskörűen alkalmazhatók olyan területeken, mint az ügyfélszolgálat, a tartalomgenerálás és a nyelvi fordítás, és a technológia fejlődésével folyamatosan fejlődnek és javulnak.
Bár az OpenAI kétségtelenül forradalmasította a mesterséges intelligencia területét, különösen a természetes nyelvi feldolgozás területén, modelljeiknek van néhány hátránya az olyan nyílt forráskódú alternatívákhoz képest, mint a LLaMA 3 vagy a Mixtral 8x7b.
Az egyik legnagyobb hátrány az OpenAI szolgáltatásainak használatához kapcsolódó költségek, mivel előfizetést vagy használatonkénti fizetést igényelnek, ami egyes magánszemélyek és szervezetek számára megfizethetetlenül drága lehet.
A ChatGPT-vel és a GPT-4-gyel kapcsolatos másik aggály az adatvédelmi szempont: Az OpenAI nem nyújt erős garanciákat arra vonatkozóan, hogy az ügyfél adatait hogyan dolgozzák fel, ami problémát jelent az olyan érzékeny alkalmazások esetében, mint az orvosi vagy pénzügyi alkalmazások.
Végül pedig az OpenAI tartalmi korlátozásokat vezetett be a ChatGPT és a GPT-4 esetében, hogy biztosítsa, hogy az AI által generált szövegek megfeleljenek az iránymutatásaiknak, azáltal, hogy felügyeli és szabályozza a modelljeik által generált tartalmakat. Egyes felhasználási esetek egyszerűen nem kompatibilisek az OpenAI modelljeivel, és egyesek szerint ezek a korlátozások miatt a ChatGPT és a GPT-4 kevésbé eredeti és pontos, mint korlátlan társaik.
Lássuk, mely lehetőségeket vehetjük figyelembe a ChatGPT és a GPT-4 alternatívájaként.
A Meta által kiadott LLaMA 3 modellcsalád az eredeti LLaMa 1 modellek utódjaként szolgál, és mind az alapvető alapmodelleket, mind a finomhangolt "chat" modelleket biztosítja. A 2022-ben nem kereskedelmi licenc alatt kiadott LLaMa 1 modellekkel ellentétben a LLaMA 3 modellek ingyenesen elérhetőek mind a mesterséges intelligencia kutatás, mind a kereskedelmi felhasználás számára.
A Meta Llama modelljei a generatív mesterséges intelligencia ökoszisztémájának demokratizálását célozzák azáltal, hogy a kódot és a modellsúlyokat szabadon hozzáférhetővé teszik, és a paraméterek számának növelése helyett a kisebb modellek teljesítményének növelésére összpontosítanak. A 7 milliárd, 13 milliárd vagy 70 milliárd paraméterrel a kisebb szervezetek a LLaMA 3 modellek vagy az AI-közösség által kifejlesztett Llama-alapú modellek helyi példányait telepíthetik anélkül, hogy drága számítási időt vagy infrastrukturális beruházásokat igényelnének.
A saját fejlesztésű társaihoz képest a LLaMA 3 olyan szempontok tekintetében mutat kiváló teljesítményt, mint a biztonság és a tényszerűség. Bár a LLaMA 3 talán nem rendelkezik a sokkal nagyobb modellek átfogó képességeivel, nyílt jellege és megnövekedett hatékonysága megkülönböztető előnyöket kínál.
A LLaMA 3 telepíthető manuálisan helyben, vagy egy dedikált API-n keresztül, például az NLP Cloud-on keresztül.
A francia Mistral AI startup által kiadott Mixtral egy olyan hálózat, amely több szakértő funkcionalitását egyesíti egyetlen modellben. Ez egy kizárólag dekódoló modell, ami azt jelenti, hogy csak dekódolja az információt, nem kódolja. A modellen belül 8 különböző paramétercsoport van, és minden egyes rétegben és minden egyes token esetében egy routerhálózat kiválaszt ezek közül két csoportot a token feldolgozásához, és kombinálja a kimeneteiket.
Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy a modell növelje a paraméterek számát, miközben a költségeket és a késleltetést is kontroll alatt tartja, mivel a teljes paraméterkészletnek csak egy töredéke kerül felhasználásra tokenenként. A Mixtral például összesen 46,7 milliárd paraméterrel rendelkezik, de tokenenként csak 12,9 milliárdot használnak. Ez azt jelenti, hogy ugyanolyan sebességgel és költséggel dolgozza fel a bemenetet és generálja a kimenetet, mint egy 12,9 milliárd paraméteres modell.
Más modellekkel összehasonlítva a Mixtral a legtöbb benchmarkon 6x gyorsabb következtetést ad, mint a LLaMA 3 70B. Ez a legerősebb nyílt súlyú modell megengedő licenccel, és a legjobb költség/teljesítmény arányt kínálja. A legtöbb benchmarkon megegyezik a GPT3.5 modellel vagy felülmúlja azt.
A Mixtral 8x7b telepíthető manuálisan helyben, vagy egy dedikált API-n keresztül, például az NLP Cloud-on keresztül.
Az olyan nagy nyelvi modellek, mint a LLaMA 3 és a Mixtral, érdekes lehetőségeket jelentenek, mivel vagy saját maga telepítheti őket, vagy pedig egy olyan mesterséges intelligenciával foglalkozó szállítót használhat, amely ezeket a modelleket készen kínálja.
A LLaMA 3 és a Mixtral önálló telepítése érdekes lehet, ha a csapatodban megvannak a megfelelő devops- és AI-ismeretek, és ha elég szerencsés vagy ahhoz, hogy hozzáférj a megfelelő hardverhez. Ez lehetővé teszi, hogy megőrizze az alkalmazás fejlett adatvédelmét, mivel nem kell megosztania az adatait egy felhőszolgáltatóval.
Ne feledje, hogy egy generatív modell telepítése fárasztó lehet, és az ilyen LLM-ek karbantartása, hogy megbízhatóan viselkedjenek a termelésben, még nehezebb. A megfelelő mérnökök megtalálása egy ilyen feladatra kihívást jelenthet. Például az LLaMA 3 70b fp16 módban, kvantálás nélkül történő telepítéséhez szükséges hardverkövetelmény legalább 140 GB vRAM lesz. Tekintettel az NVIDIA GPU-k iránti jelenlegi nagy igényre, a fejlett GPU-k 140 GB vagy vRAM memóriával való ellátása nagyon összetett.
Ha a LLaMA 3-at vagy a Mixtral-t egy olyan kezelt AI API-n keresztül szeretné használni, amely nem sérti az adatvédelmet, akkor javasoljuk, hogy próbálja ki az NLP Cloud API-t. (Az NLP Cloud generatív AI API-ját itt tekintheti meg)! A LLaMA 3 és a Mixtral 8x7b finomhangolását is elvégezheti az NLP Cloudon, így a modell tökéletesen az Ön felhasználási esetéhez igazodik.
A GPT-4 és a ChatGPT csodálatos AI modellek, amelyek valóban megváltoztatták az AI játékot. Az AI történetében először nem lehet megmondani, hogy a generált tartalom embertől vagy géptől származik-e, ami sok vállalatot arra késztet, hogy a GPT-4-et és a ChatGPT-t beépítse a termékébe vagy a belső munkafolyamataiba.
A GPT-4 és a ChatGPT azonban csalódást okozhat az adatvédelemmel kapcsolatos gyenge garanciáik és az OpenAI korlátozások miatti felhasználási korlátozásaik miatt. A nyílt forráskódú közösség nagyszerű munkát végzett a GPT-4 és a ChatGPT nyílt forráskódú alternatíváinak, például a LLaMA 3-nak és a Mixtral 8x7b-nek a megtervezésében.
Ha szeretné kihasználni a LLaMA 3 és a Mixtral előnyeit, ne habozzon, próbálja ki az NLP Cloud API-t. (próbálja ki itt)!
Juliette
Marketing menedzser az NLP Cloudnál