W tym artykule na blogu przedstawiamy alternatywne rozwiązania open-source GPT-4 i ChatGPT: LLaMA 3 i Mixtral 8x7b. Te najnowocześniejsze modele językowe robią furorę w społeczności AI i torują drogę do bardziej wydajnego i skutecznego przetwarzania języka naturalnego. Dołącz do nas, aby zagłębić się w funkcje i możliwości tych nadchodzących modeli i porównać je z ich bardziej znanymi odpowiednikami.
ChatGPT i GPT-4 to zaawansowane modele językowe opracowane przez OpenAI. ChatGPT to konwersacyjny model sztucznej inteligencji, który wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego do generowania ludzkich odpowiedzi na dane wejściowe użytkownika, podczas gdy GPT-4 jest bardziej wydajnym i złożonym modelem zdolnym do generowania tekstu, który jest praktycznie nie do odróżnienia od ludzkiego pisma.
Oba modele zostały przeszkolone na ogromnych ilościach danych tekstowych, co pozwala im generować bardzo dokładne i kontekstowo odpowiednie odpowiedzi na szeroki zakres pytań i podpowiedzi. Mają one szeroki zakres zastosowań w obszarach takich jak obsługa klienta, generowanie treści i tłumaczenia językowe, a wraz z postępem technologicznym wciąż ewoluują i są ulepszane.
Podczas gdy OpenAI niewątpliwie zrewolucjonizowało dziedzinę sztucznej inteligencji, szczególnie w zakresie przetwarzania języka naturalnego, ich modele mają pewne wady w porównaniu z alternatywami open source, takimi jak LLaMA 3 lub Mixtral 8x7b.
Jedną z głównych wad jest koszt związany z korzystaniem z usług OpenAI, ponieważ wymagają one subskrypcji lub płatności za użytkowanie, co może być zbyt drogie dla niektórych osób i organizacji.
Kolejną obawą związaną z ChatGPT i GPT-4 jest aspekt prywatności danych: OpenAI nie oferuje silnych gwarancji dotyczących sposobu przetwarzania danych klienta, co stanowi problem w przypadku wrażliwych aplikacji, takich jak aplikacje medyczne lub finansowe.
Wreszcie, OpenAI wdrożyło ograniczenia treści w ChatGPT i GPT-4, aby zapewnić, że tekst generowany przez sztuczną inteligencję jest zgodny z ich wytycznymi, poprzez monitorowanie i regulowanie treści generowanych przez ich modele. Niektóre przypadki użycia są po prostu niezgodne z modelami OpenAI i niektórzy uważają, że te ograniczenia sprawiają, że ChatGPT i GPT-4 są mniej oryginalne i dokładne niż ich nieograniczone odpowiedniki.
Zobaczmy, które opcje można rozważyć jako alternatywy dla ChatGPT i GPT-4.
Rodzina modeli LLaMA 3, wydana przez Meta, służy jako następca oryginalnych modeli LLaMa 1, zapewniając zarówno podstawowe modele fundamentalne, jak i precyzyjnie dostrojone modele "czatu". W przeciwieństwie do modeli LLaMa 1 wydanych w 2022 roku na licencji niekomercyjnej, modele LLaMA 3 są dostępne bezpłatnie zarówno do badań nad sztuczną inteligencją, jak i do użytku komercyjnego.
Modele Llama firmy Meta mają na celu demokratyzację ekosystemu generatywnej sztucznej inteligencji poprzez swobodne udostępnianie kodu i wag modeli oraz skupienie się na zwiększaniu wydajności mniejszych modeli zamiast na zwiększaniu liczby parametrów. Z 7 miliardami, 13 miliardami lub 70 miliardami parametrów, mniejsze organizacje mogą wdrażać lokalne instancje modeli LLaMA 3 lub modeli opartych na Llama opracowanych przez społeczność AI bez konieczności kosztownego czasu obliczeniowego lub inwestycji w infrastrukturę.
W porównaniu do swoich prawnie zastrzeżonych odpowiedników, LLaMA 3 wykazuje lepszą wydajność w takich aspektach jak bezpieczeństwo i poprawność faktów. Chociaż LLaMA 3 może nie posiadać wszechstronnych możliwości znacznie większych modeli, jej otwarty charakter i zwiększona wydajność oferują wyraźne korzyści.
LLaMA 3 może być wdrażana ręcznie na miejscu lub używana za pośrednictwem dedykowanego interfejsu API, takiego jak NLP Cloud.
Mixtral, wydany przez francuski startup Mistral AI, to sieć, która łączy funkcjonalność wielu ekspertów w jeden model. Jest to model wyłącznie dekodujący, co oznacza, że tylko dekoduje informacje, a nie je koduje. W ramach modelu istnieje 8 różnych grup parametrów, a na każdej warstwie i dla każdego tokena sieć routerów wybiera dwie z tych grup do przetworzenia tokena i łączy ich wyniki.
Takie podejście pozwala modelowi zwiększyć liczbę parametrów, jednocześnie kontrolując koszty i opóźnienia, ponieważ tylko ułamek całkowitego zestawu parametrów jest używany na token. Na przykład Mixtral ma 46,7 miliarda parametrów, ale tylko 12,9 miliarda jest używanych na token. Oznacza to, że przetwarza dane wejściowe i generuje dane wyjściowe z taką samą szybkością i kosztem jak model o 12,9 miliarda parametrów.
W porównaniu z innymi modelami, Mixtral przewyższa LLaMA 3 70B w większości testów porównawczych z 6-krotnie szybszym wnioskowaniem. Jest to najsilniejszy model open-weight z licencją permisywną i oferuje najlepsze kompromisy między kosztami a wydajnością. Dorównuje lub przewyższa GPT3.5 w większości testów porównawczych.
Mixtral 8x7b może być wdrażany ręcznie lokalnie lub używany za pośrednictwem dedykowanego interfejsu API, takiego jak NLP Cloud.
Duże modele językowe, takie jak LLaMA 3 i Mixtral, są interesującymi opcjami, ponieważ można je wdrożyć samodzielnie lub skorzystać z usług dostawcy sztucznej inteligencji, który zapewnia te modele po wyjęciu z pudełka.
Samodzielne wdrożenie LLaMA 3 i Mixtral może być interesujące, jeśli masz odpowiednie umiejętności w zakresie devops i AI w swoim zespole oraz jeśli masz szczęście, że masz dostęp do odpowiedniego sprzętu. Pozwoli ci to zachować zaawansowaną prywatność danych dla twojej aplikacji, ponieważ nie będziesz musiał udostępniać swoich danych dostawcy usług w chmurze.
Należy jednak pamiętać, że wdrożenie modelu generatywnego może być żmudne, a utrzymanie takich LLM, aby mogły działać niezawodnie w produkcji, jest jeszcze trudniejsze. Znalezienie odpowiednich inżynierów do takiej pracy może być wyzwaniem. Przykładowo, wymagania sprzętowe do zainstalowania LLaMA 3 70b w trybie fp16 bez kwantyzacji będą wynosić co najmniej 140 GB pamięci vRAM. Biorąc pod uwagę obecne wysokie zapotrzebowanie na układy GPU NVIDIA, zapewnienie zaawansowanym procesorom graficznym 140 GB pamięci vRAM jest bardzo skomplikowane.
Jeśli wolisz korzystać z LLaMA 3 lub Mixtral za pośrednictwem zarządzanego interfejsu API sztucznej inteligencji, który nie poświęca prywatności danych, zachęcamy do wypróbowania naszego interfejsu API NLP Cloud. (Zobacz API generatywnej sztucznej inteligencji NLP Cloud tutaj)! Możesz także dostroić LLaMA 3 i Mixtral 8x7b w NLP Cloud, aby model był idealnie dopasowany do Twojego przypadku użycia.
GPT-4 i ChatGPT to niesamowite modele AI, które naprawdę zmieniły grę AI. Po raz pierwszy w historii sztucznej inteligencji nie można stwierdzić, czy wygenerowana treść pochodzi od człowieka, czy od maszyny, co skłania wiele firm do zintegrowania GPT-4 i ChatGPT ze swoimi produktami lub wewnętrznymi przepływami pracy.
GPT-4 i ChatGPT mogą być jednak rozczarowujące ze względu na ich słabe gwarancje w zakresie prywatności danych i ograniczenia przypadków użycia ze względu na ograniczenia OpenAI. Społeczność open-source wykonała świetną robotę, projektując alternatywy open-source dla GPT-4 i ChatGPT, takie jak LLaMA 3 i Mixtral 8x7b.
Jeśli chcesz wykorzystać LLaMA 3 i Mixtral, nie wahaj się wypróbować NLP Cloud API (wypróbuj tutaj)!
Juliette
Menedżer ds. marketingu w NLP Cloud