Šajā bloga rakstā mēs pētām GPT-4 un ChatGPT atvērtā koda alternatīvas: LLaMA 3 un Mixtral 8x7b. Šie progresīvie valodas modeļi rada viļņus mākslīgā intelekta kopienā un bruģē ceļu efektīvākai un lietderīgākai dabiskās valodas apstrādei. Pievienojieties mums, lai iepazītos ar šo jauno modeļu funkcijām un iespējām un to salīdzinājumu ar to pazīstamākajiem analogiem.
ChatGPT un GPT-4 ir uzlaboti valodas modeļi, ko izstrādājusi OpenAI. ChatGPT ir sarunvalodas mākslīgā intelekta modelis, kas izmanto dabiskās valodas apstrādi, lai ģenerētu cilvēkam līdzīgas atbildes uz lietotāja ievadītajiem datiem, savukārt GPT-4 ir jaudīgāks un sarežģītāks modelis, kas spēj ģenerēt tekstu, kurš praktiski neatšķiras no cilvēka rakstītā.
Abi modeļi ir apmācīti darbam ar lielu teksta datu apjomu, kas ļauj tiem ģenerēt ļoti precīzas un kontekstam atbilstošas atbildes uz dažādiem jautājumiem un pamudinājumiem. Tie ir plaši pielietojami tādās jomās kā klientu apkalpošana, satura ģenerēšana un valodu tulkošana, un, attīstoties tehnoloģijām, tie turpina attīstīties un pilnveidoties.
Lai gan OpenAI neapšaubāmi ir radījusi revolūciju mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši dabiskās valodas apstrādes jomā, to modeļiem ir daži trūkumi, salīdzinot ar tādām atvērtā koda alternatīvām kā LLaMA 3 vai Mixtral 8x7b.
Viens no galvenajiem trūkumiem ir izmaksas, kas saistītas ar OpenAI pakalpojumu izmantošanu, jo tiem ir nepieciešama abonēšana vai maksājums par lietošanu, kas dažiem indivīdiem un organizācijām var būt pārāk dārgi.
Vēl viena problēma saistībā ar ChatGPT un GPT-4 ir datu konfidencialitātes aspekts: OpenAI nesniedz stingras garantijas par to, kā tiek apstrādāti klienta dati, kas ir problēma tādām sensitīvām lietojumprogrammām kā medicīnas vai finanšu lietojumprogrammas.
Visbeidzot, OpenAI ir ieviesusi satura ierobežojumus ChatGPT un GPT-4, lai nodrošinātu, ka mākslīgā intelekta ģenerētais teksts atbilst tās vadlīnijām, uzraugot un regulējot savu modeļu ģenerēto saturu. Daži izmantošanas gadījumi vienkārši nav saderīgi ar OpenAI modeļiem, un daži uzskata, ka šie ierobežojumi padara ChatGPT un GPT-4 mazāk oriģinālus un precīzus nekā to neierobežotie analogi.
Apskatīsim, kuras iespējas varat apsvērt kā alternatīvas ChatGPT un GPT-4.
Meta izdotā LLaMA 3 modeļu saime ir sākotnējo LLaMa 1 modeļu pēctecis, piedāvājot gan bāzes pamatmodeļus, gan precizētus "tērzēšanas" modeļus. Atšķirībā no LLaMa 1 modeļiem, kas tika izdoti 2022. gadā ar nekomerciālu licenci, LLaMA 3 modeļi ir pieejami bez maksas gan mākslīgā intelekta pētniecībai, gan komerciālai izmantošanai.
Meta Llama modeļu mērķis ir demokratizēt ģeneratīvā mākslīgā intelekta ekosistēmu, padarot kodu un modeļu svarus brīvi pieejamus un koncentrējoties uz mazāku modeļu veiktspējas uzlabošanu, nevis parametru skaita palielināšanu. Ar 7 miljardiem, 13 miljardiem vai 70 miljardiem parametru mazākas organizācijas var izvietot LLaMA 3 modeļu vai mākslīgā intelekta kopienas izstrādāto uz Llama balstītu modeļu lokālos eksemplārus, neprasot dārgus skaitļošanas laika vai infrastruktūras ieguldījumus.
Salīdzinot ar patentētajiem analogiem, LLaMA 3 uzrāda augstāku veiktspēju tādos aspektos kā drošība un faktiskā pareizība. Lai gan LLaMA 3 varbūt nepiemīt daudz lielāku modeļu visaptverošās spējas, tā atvērtā daba un paaugstinātā efektivitāte sniedz atšķirīgas priekšrocības.
LLaMA 3 var vai nu izvietot manuāli uz vietas, vai izmantot, izmantojot īpašu API, piemēram, NLP Cloud.
Francijas jaunuzņēmuma Mistral AI izstrādātais Mixtral ir tīkls, kas apvieno vairāku ekspertu funkcionalitāti vienā modelī. Tas ir tikai dekodēšanas modelis, kas nozīmē, ka tas tikai dekodē, nevis kodē informāciju. Modelī ir 8 dažādas parametru grupas, un katrā slānī un katram simbolam maršrutētājs tīkls izvēlas divas no šīm grupām, lai apstrādātu simbolu, un apvieno to rezultātus.
Šāda pieeja ļauj palielināt modeļa parametru skaitu, vienlaikus kontrolējot izmaksas un latentumu, jo uz vienu žetonu tiek izmantota tikai daļa no kopējā parametru kopuma. Piemēram, Mixtral ir 46,7 miljardi kopējo parametru, bet uz vienu žetonu tiek izmantoti tikai 12,9 miljardi. Tas nozīmē, ka tas apstrādā ievades datus un ģenerē izvades datus ar tādu pašu ātrumu un izmaksām kā 12,9 miljardu parametru modelis.
Salīdzinot ar citiem modeļiem, Mixtral pārspēj LLaMA 3 70B lielākajā daļā etalonu, un tā atvasināšana ir 6 reizes ātrāka. Tas ir visspēcīgākais atvērtā svara modelis ar permisīvu licenci un piedāvā labāko izmaksu un veiktspējas attiecību. Lielākajā daļā etalonu tas ir vienāds ar GPT3.5 vai labāks par to.
Mixtral 8x7b var vai nu izvietot manuāli uz vietas, vai izmantot, izmantojot īpašu API, piemēram, NLP Cloud.
Lielie valodas modeļi, piemēram, LLaMA 3 un Mixtral, ir interesanti risinājumi, jo tos varat izvietot vai nu paši, vai arī izmantot mākslīgā intelekta piegādātāju, kas nodrošina šos modeļus jau gatavus.
LLaMA 3 un Mixtral izvietošana pašu spēkiem var būt interesanta, ja jūsu komandā ir pareizās izstrādes un mākslīgā intelekta prasmes un ja jums paveicies ar piekļuvi pareizai aparatūrai. Tas ļaus jums saglabāt uzlabotu datu konfidencialitāti jūsu lietojumprogrammai, jo jums nebūs jādalās ar saviem datiem ar mākoņpakalpojumu sniedzēju.
Tomēr paturiet prātā, ka ģeneratīvā modeļa izvietošana var būt garlaicīga, un šādu LLM uzturēšana, lai tie varētu droši darboties ražošanā, ir vēl grūtāka. Atrast piemērotus inženierus šādam darbam var būt sarežģīti. Piemēram, lai uzstādītu LLaMA 3 70b fp16 režīmā bez kvantizācijas, aparatūras prasības būs vismaz 140 GB vRAM. Ņemot vērā pašreizējo lielo pieprasījumu pēc NVIDIA GPU, nodrošināt modernus GPU ar 140 GB vai vRAM ir ļoti sarežģīti.
Ja vēlaties izmantot LLaMA 3 vai Mixtral, izmantojot pārvaldītu AI API, kas nekaitē datu konfidencialitātei, aicinām izmēģināt mūsu NLP mākoņa API. (Skatiet NLP Cloud ģeneratīvā mākslīgā intelekta API šeit)! Turklāt jūs varat arī precīzi pielāgot LLaMA 3 un Mixtral 8x7b NLP Cloud, lai modelis būtu pilnībā pielāgots jūsu lietošanas gadījumam.
GPT-4 un ChatGPT ir pārsteidzoši AI modeļi, kas patiešām mainīja AI spēli. Pirmo reizi mākslīgā intelekta vēsturē nav iespējams noteikt, vai ģenerēto saturu ir radījis cilvēks vai mašīna, tāpēc daudzi uzņēmumi integrē GPT-4 un ChatGPT savos produktos vai iekšējās darba plūsmās.
Tomēr GPT-4 un ChatGPT var sagādāt vilšanos, jo tās slikti garantē datu konfidencialitāti un to izmantošanas gadījumus ierobežo OpenAI ierobežojumi. Atvērtā koda kopiena ir paveikusi lielu darbu, izstrādājot atvērtā koda alternatīvas GPT-4 un ChatGPT, piemēram, LLaMA 3 un Mixtral 8x7b.
Ja vēlaties izmantot LLaMA 3 un Mixtral, izmēģiniet NLP Cloud API. (izmēģiniet to šeit)!
Juliette
NLP Cloud mārketinga vadītājs