În acest articol de blog, vom explora alternativele open-source GPT-4 și ChatGPT: LLaMA 3 și Mixtral 8x7b. Aceste modele lingvistice de ultimă generație fac valuri în comunitatea de inteligență artificială și deschid calea pentru o procesare mai eficientă și mai eficace a limbajului natural. Fiți alături de noi pentru a cunoaște caracteristicile și capacitățile acestor modele în curs de dezvoltare și pentru a vedea cum se compară cu omologii lor mai cunoscuți.
ChatGPT și GPT-4 sunt modele lingvistice avansate dezvoltate de OpenAI. ChatGPT este un model de inteligență artificială conversațională care utilizează procesarea limbajului natural pentru a genera răspunsuri asemănătoare cu cele umane la intrările utilizatorului, în timp ce GPT-4 este un model mai puternic și mai complex, capabil să genereze texte care nu se pot distinge practic de cele scrise de oameni.
Ambele modele au fost antrenate pe cantități mari de date text, ceea ce le permite să genereze răspunsuri foarte precise și adecvate contextului la o gamă largă de întrebări și solicitări. Aceste modele au o gamă largă de aplicații în domenii precum serviciul clienți, generarea de conținut și traducerea de limbi străine și continuă să evolueze și să se îmbunătățească pe măsură ce tehnologia avansează.
În timp ce OpenAI a revoluționat fără îndoială domeniul inteligenței artificiale, în special în domeniul procesării limbajului natural, modelele lor au unele dezavantaje în comparație cu alternativele open-source precum LLaMA 3 sau Mixtral 8x7b.
Un dezavantaj major este costul asociat cu utilizarea serviciilor OpenAI, deoarece acestea necesită un abonament sau plata pe utilizare, ceea ce poate fi prohibitiv pentru unele persoane și organizații.
O altă preocupare legată de ChatGPT și GPT-4 este aspectul confidențialității datelor: OpenAI nu oferă garanții solide cu privire la modul în care sunt prelucrate datele clienților, ceea ce reprezintă o problemă pentru aplicații sensibile, cum ar fi cele medicale sau financiare.
În cele din urmă, OpenAI a implementat restricții de conținut pe ChatGPT și GPT-4 pentru a se asigura că textul generat de AI respectă liniile directoare ale acestora, prin monitorizarea și reglementarea conținutului generat de modelele lor. Unele cazuri de utilizare pur și simplu nu sunt compatibile cu modelele OpenAI și unii consideră că aceste restricții fac ChatGPT și GPT-4 mai puțin originale și precise decât omologii lor fără restricții.
Să vedem ce opțiuni puteți lua în considerare ca alternative la ChatGPT și GPT-4.
Familia de modele LLaMA 3, lansată de Meta, este succesorul modelelor originale LLaMa 1, oferind atât modele de bază, cât și modele de "chat" cu reglaj fin. Spre deosebire de modelele LLaMa 1, lansate în 2022 sub o licență necomercială, modelele LLaMA 3 sunt disponibile gratuit atât pentru cercetare în domeniul IA, cât și pentru utilizare comercială.
Modelele Meta's Llama au ca scop democratizarea ecosistemului de inteligență artificială generativă prin punerea la dispoziție gratuită a codului și a ponderilor modelului și prin concentrarea asupra îmbunătățirii capacităților de performanță ale modelelor mai mici, în loc de creșterea numărului de parametri. Cu 7 miliarde, 13 miliarde sau 70 de miliarde de parametri, organizațiile mai mici pot implementa instanțe locale ale modelelor LLaMA 3 sau ale modelelor bazate pe Llama dezvoltate de comunitatea AI fără a necesita timp de calcul sau investiții costisitoare în infrastructură.
În comparație cu omologii săi brevetați, LLaMA 3 demonstrează performanțe superioare în ceea ce privește aspecte precum siguranța și corectitudinea factuală. Deși LLaMA 3 poate să nu posede capacitățile cuprinzătoare ale unor modele mult mai mari, natura sa deschisă și eficiența sporită oferă beneficii distinctive.
LLaMA 3 poate fi implementat manual la fața locului sau poate fi utilizat prin intermediul unui API dedicat, cum ar fi NLP Cloud.
Mixtral, lansată de start-up-ul francez Mistral AI, este o rețea care combină funcționalitatea mai multor experți într-un singur model. Este un model exclusiv de decodificare, ceea ce înseamnă că doar decodifică informații, nu le codifică. În cadrul modelului, există 8 grupuri diferite de parametri, iar la fiecare strat și pentru fiecare jeton, o rețea de rutere selectează două dintre aceste grupuri pentru a procesa jetonul și le combină ieșirile.
Această abordare permite modelului să crească numărul de parametri, controlând în același timp costul și latența, deoarece doar o fracțiune din setul total de parametri este utilizată pentru fiecare jeton. De exemplu, Mixtral are un total de 46,7 miliarde de parametri, dar numai 12,9 miliarde sunt utilizați pentru fiecare jeton. Acest lucru înseamnă că procesează intrările și generează ieșiri la aceeași viteză și cost ca un model cu 12,9 miliarde de parametri.
În comparație cu alte modele, Mixtral depășește LLaMA 3 70B în majoritatea criteriilor de referință, cu o inferență de 6 ori mai rapidă. Este cel mai puternic model cu greutate deschisă cu o licență permisivă și oferă cele mai bune compromisuri cost/performanță. Acesta egalează sau depășește GPT3.5 la majoritatea criteriilor de referință.
Mixtral 8x7b poate fi implementat manual la fața locului sau poate fi utilizat prin intermediul unui API dedicat, cum ar fi NLP Cloud.
Modelele lingvistice de mari dimensiuni, cum ar fi LLaMA 3 și Mixtral, sunt opțiuni interesante, deoarece le puteți implementa singur sau puteți apela la un furnizor de inteligență artificială care oferă aceste modele gata de utilizare.
Implementarea LLaMA 3 și Mixtral de unul singur poate fi interesantă dacă aveți în echipa dvs. abilitățile adecvate de dezvoltare și inteligență artificială și dacă sunteți suficient de norocos să aveți acces la hardware-ul potrivit. Vă va permite să mențineți confidențialitatea avansată a datelor pentru aplicația dvs., deoarece nu va trebui să vă partajați datele cu un furnizor de cloud.
Rețineți că implementarea unui model generativ poate fi totuși plictisitoare, iar întreținerea unor astfel de LLM-uri astfel încât să se comporte în mod fiabil în producție este și mai dificilă. Găsirea inginerilor potriviți pentru o astfel de sarcină poate fi o provocare. De exemplu, cerințele hardware pentru a instala LLaMA 3 70b în modul fp16 fără cuantificare vor fi de cel puțin 140 GB de vRAM. Având în vedere cererea actuală ridicată pentru GPU-urile NVIDIA, dotarea GPU-urilor avansate cu 140GB sau vRAM este foarte complexă.
Dacă preferați să utilizați LLaMA 3 sau Mixtral prin intermediul unui API AI gestionat care nu sacrifică confidențialitatea datelor, vă încurajăm să încercați API-ul nostru NLP Cloud. (Vedeți API-ul generativ AI al NLP Cloud aici)! De asemenea, puteți ajusta LLaMA 3 și Mixtral 8x7b pe NLP Cloud, astfel încât modelul să fie perfect adaptat la cazul dumneavoastră de utilizare.
GPT-4 și ChatGPT sunt modele AI uimitoare care au schimbat cu adevărat jocul AI. Pentru prima dată în istoria inteligenței artificiale, este imposibil de spus dacă conținutul generat provine de la un om sau de la o mașină, ceea ce determină multe companii să integreze GPT-4 și ChatGPT în produsul lor sau în fluxurile lor interne de lucru.
Cu toate acestea, GPT-4 și ChatGPT pot fi dezamăgitoare din cauza garanțiilor lor slabe în ceea ce privește confidențialitatea datelor și a limitărilor din cauza restricțiilor OpenAI. Comunitatea open-source a făcut o treabă excelentă în conceperea de alternative open-source la GPT-4 și ChatGPT, cum ar fi LLaMA 3 și Mixtral 8x7b.
Dacă doriți să utilizați LLaMA 3 și Mixtral, nu ezitați să încercați NLP Cloud API. (încercați-o aici)!
Juliette
Manager de marketing la NLP Cloud