GPT-4 e ChatGPT Alternative open source: LLaMA 2 e Mixtral 8x7b

In questo articolo del blog, esploriamo le alternative open-source GPT-4 e ChatGPT: LLaMA 2 e Mixtral 8x7b. Questi modelli linguistici all'avanguardia stanno facendo scalpore nella comunità dell'intelligenza artificiale e stanno aprendo la strada a un'elaborazione del linguaggio naturale più efficiente ed efficace. Scoprite con noi le caratteristiche e le capacità di questi modelli emergenti e come si confrontano con le loro controparti più note.

LLaMA 2 e Mixtral 8x7b

La scoperta del ChatGPT / GPT-4

ChatGPT e GPT-4 sono modelli linguistici avanzati sviluppati da OpenAI. ChatGPT è un modello di intelligenza artificiale conversazionale che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per generare risposte simili a quelle umane agli input dell'utente, mentre GPT-4 è un modello più potente e complesso in grado di generare un testo virtualmente indistinguibile dalla scrittura umana.

Entrambi i modelli sono stati addestrati su grandi quantità di dati testuali, consentendo loro di generare risposte altamente accurate e contestualmente appropriate a un'ampia gamma di domande e richieste. Hanno un'ampia gamma di applicazioni in settori quali il servizio clienti, la generazione di contenuti e la traduzione linguistica e continuano a evolversi e a migliorare con il progredire della tecnologia.

I limiti di ChatGPT e GPT-4

Sebbene OpenAI abbia indubbiamente rivoluzionato il campo dell'intelligenza artificiale, in particolare nell'ambito dell'elaborazione del linguaggio naturale, i suoi modelli presentano alcuni svantaggi rispetto ad alternative open-source come LLaMA 2 o Mixtral 8x7b.

Uno dei principali svantaggi è il costo associato all'utilizzo dei servizi di OpenAI, che richiede un abbonamento o un pagamento per l'utilizzo, che può essere proibitivo per alcuni individui e organizzazioni.

Un'altra preoccupazione riguardo a ChatGPT e GPT-4 è l'aspetto della privacy dei dati: OpenAI non offre forti garanzie sulle modalità di trattamento dei dati del cliente, il che rappresenta un problema per applicazioni sensibili come quelle mediche o finanziarie.

Infine, OpenAI ha implementato restrizioni sui contenuti di ChatGPT e GPT-4 per garantire che il testo generato dall'IA aderisca alle sue linee guida, monitorando e regolando il contenuto generato dai suoi modelli. Alcuni casi d'uso non sono semplicemente compatibili con i modelli di OpenAI e alcuni ritengono che queste restrizioni rendano ChatGPT e GPT-4 meno originali e accurati delle loro controparti senza restrizioni.

Vediamo quali sono le opzioni da considerare come alternative a ChatGPT e GPT-4.

LLaMA 2

La famiglia di modelli Llama 2, rilasciata da Meta, è il successore dei modelli originali LLaMa 1 e fornisce sia modelli di base che modelli "chat" perfezionati. A differenza dei modelli LLaMa 1, rilasciati nel 2022 con una licenza non commerciale, i modelli Llama 2 sono disponibili gratuitamente sia per la ricerca sull'intelligenza artificiale che per l'uso commerciale.

I modelli Llama di Meta mirano a democratizzare l'ecosistema dell'IA generativa rendendo il codice e i pesi dei modelli liberamente disponibili e concentrandosi sul miglioramento delle prestazioni dei modelli più piccoli invece di aumentare il numero di parametri. Con 7 miliardi, 13 miliardi o 70 miliardi di parametri, le organizzazioni più piccole possono implementare istanze locali di modelli Llama 2 o di modelli basati su Llama sviluppati dalla comunità dell'IA senza richiedere costosi investimenti in termini di tempo di calcolo o di infrastruttura.

Rispetto alle sue controparti proprietarie, Llama 2 dimostra prestazioni superiori in aspetti quali la sicurezza e la correttezza dei fatti. Anche se Llama 2 non possiede le capacità complete di modelli molto più grandi, la sua natura aperta e la sua maggiore efficienza offrono vantaggi distintivi.

LLaMA 2 può essere distribuito manualmente on-premise o utilizzato attraverso un'API dedicata come NLP Cloud.

Mixtral 8x7b

Mixtral, rilasciata dalla startup francese Mistral AI, è una rete che combina le funzionalità di più esperti in un unico modello. È un modello di sola decodifica, cioè decodifica solo le informazioni, non le codifica. All'interno del modello, ci sono 8 diversi gruppi di parametri e, a ogni livello e per ogni token, una rete di router seleziona due di questi gruppi per elaborare il token e combina i loro risultati.

Questo approccio consente al modello di aumentare il numero di parametri pur controllando i costi e la latenza, poiché solo una frazione del set totale di parametri viene utilizzata per ogni token. Ad esempio, Mixtral ha 46,7 miliardi di parametri totali, ma solo 12,9 miliardi sono utilizzati per ogni token. Ciò significa che elabora gli input e genera gli output alla stessa velocità e allo stesso costo di un modello con 12,9 miliardi di parametri.

Rispetto ad altri modelli, Mixtral supera Llama 2 70B nella maggior parte dei benchmark, con un'inferenza 6 volte più veloce. È il modello open-weight più forte con licenza permissiva e offre il miglior compromesso costo/prestazioni. Eguaglia o supera GPT3.5 nella maggior parte dei benchmark.

Mixtral 8x7b può essere distribuito manualmente on-premise o utilizzato attraverso un'API dedicata come NLP Cloud.

Come utilizzare LLaMA 2 e Mixtral 8x7b?

I modelli linguistici di grandi dimensioni, come LLaMA 2 e Mixtral, sono opzioni interessanti perché è possibile implementarli da soli o avvalersi di un fornitore di IA che fornisce questi modelli già pronti.

L'implementazione di LLaMA 2 e Mixtral da soli può essere interessante se si dispone delle giuste competenze devops e AI nel proprio team e se si ha la fortuna di avere accesso all'hardware giusto. Vi permetterà di mantenere una privacy avanzata dei dati per la vostra applicazione, poiché non dovrete condividere i vostri dati con un provider cloud.

Tenete presente che l'implementazione di un modello generativo può essere noiosa e la manutenzione di questi LLM in modo che si comportino in modo affidabile in produzione è ancora più difficile. Trovare gli ingegneri giusti per questo lavoro può essere una sfida. Ad esempio, i requisiti hardware per installare LLaMA 2 70b in modalità fp16 senza quantizzazione sono almeno 140 GB di vRAM. Data l'attuale elevata domanda di GPU NVIDIA, il provisioning di GPU avanzate con 140 GB o vRAM è molto complesso.

Se preferite utilizzare LLaMA 2 o Mixtral attraverso un'API AI gestita che non sacrifica la privacy dei dati, vi invitiamo a provare la nostra API NLP Cloud. (Scoprite l'API AI generativa di NLP Cloud qui)! È inoltre possibile perfezionare LLaMA 2 e Mixtral 8x7b su NLP Cloud, in modo che il modello sia perfettamente adattato al vostro caso d'uso.

Documentazione su LaMA 2, Mixtral 8x7b e altri LLM
Documentazione su LaMA 2, Mixtral 8x7b e altri LLM

Conclusione

GPT-4 e ChatGPT sono modelli di IA sorprendenti che hanno davvero cambiato il gioco dell'IA. Per la prima volta nella storia dell'IA, è impossibile dire se il contenuto generato proviene da un essere umano o da una macchina, il che porta molte aziende a integrare GPT-4 e ChatGPT nei loro prodotti o nei loro flussi di lavoro interni.

Tuttavia, GPT-4 e ChatGPT possono risultare deludenti a causa delle loro scarse garanzie in termini di privacy dei dati e delle limitazioni dei casi d'uso dovute alle restrizioni di OpenAI. La comunità open-source ha fatto un ottimo lavoro progettando alternative open-source a GPT-4 e ChatGPT come LLaMA 2 e Mixtral 8x7b.

Se volete sfruttare LLaMA 2 e Mixtral, non esitate a provare le API di NLP Cloud. (provalo qui)!

Juliette
Responsabile marketing presso NLP Cloud