У цій статті блогу ми розглянемо альтернативи GPT-4 і ChatGPT з відкритим вихідним кодом: LLaMA 3 та Mixtral 8x7b. Ці передові мовні моделі здіймають хвилю в спільноті ШІ та прокладають шлях до більш ефективної та результативної обробки природної мови. Приєднуйтесь до нас, щоб дізнатися про особливості та можливості цих нових моделей, а також про те, як вони порівнюються з їхніми більш відомими аналогами.
ChatGPT і GPT-4 - це передові мовні моделі, розроблені OpenAI. ChatGPT - це розмовна модель ШІ, яка використовує обробку природної мови для створення людських відповідей на введення користувача, тоді як GPT-4 - більш потужна і складна модель, здатна генерувати текст, який практично неможливо відрізнити від людського письма.
Обидві моделі були навчені на величезних обсягах текстових даних, що дозволяє їм генерувати високоточні та контекстно-відповідні відповіді на широкий спектр запитань і підказок. Вони мають широкий спектр застосування в таких сферах, як обслуговування клієнтів, створення контенту та мовний переклад, і продовжують розвиватися та вдосконалюватися з розвитком технологій.
Хоча OpenAI, безсумнівно, зробив революцію в галузі штучного інтелекту, особливо в сфері обробки природної мови, їхні моделі мають деякі недоліки в порівнянні з альтернативами з відкритим вихідним кодом, такими як LLaMA 3 або Mixtral 8x7b.
Одним з основних недоліків є вартість, пов'язана з використанням послуг OpenAI, оскільки вони вимагають підписки або оплати за кожне використання, що може бути надто дорого для деяких осіб та організацій.
Ще одне занепокоєння щодо ChatGPT і GPT-4 - це аспект конфіденційності даних: OpenAI не надає надійних гарантій щодо того, як обробляються дані клієнта, що є проблемою для чутливих додатків, таких як медичні або фінансові програми.
Нарешті, OpenAI впровадив обмеження на вміст у ChatGPT і GPT-4, щоб переконатися, що текст, згенерований ШІ, відповідає їхнім рекомендаціям, шляхом моніторингу та регулювання вмісту, згенерованого їхніми моделями. Деякі сценарії використання просто несумісні з моделями OpenAI, а деякі вважають, що ці обмеження роблять ChatGPT і GPT-4 менш оригінальними і точними, ніж їхні необмежені аналоги.
Давайте подивимося, які варіанти ви можете розглянути як альтернативи ChatGPT і GPT-4.
Сімейство моделей LLaMA 3, випущене компанією Meta, є наступником оригінальних моделей LLaMa 1, надаючи як базові фундаментальні моделі, так і тонко налаштовані "чат-моделі". На відміну від моделей LLaMa 1, випущених у 2022 році за некомерційною ліцензією, моделі LLaMa 3 доступні безкоштовно як для досліджень ШІ, так і для комерційного використання.
Моделі Llama від Meta мають на меті демократизувати екосистему генеративного ШІ, надаючи вільний доступ до коду та вагових коефіцієнтів моделей, а також зосереджуючись на підвищенні продуктивності менших моделей, а не на збільшенні кількості параметрів. Маючи 7 мільярдів, 13 мільярдів або 70 мільярдів параметрів, менші організації можуть розгортати локальні екземпляри моделей LLaMA 3 або моделей на основі Llama, розроблених ШІ-спільнотою, не витрачаючи дорогого обчислювального часу або інвестицій в інфраструктуру.
У порівнянні зі своїми патентованими аналогами, LLaMA 3 демонструє кращі показники в таких аспектах, як безпека та фактична коректність. Хоча LLaMA 3, можливо, і не володіє всіма можливостями набагато більших моделей, її відкрита природа і підвищена ефективність пропонують відмінні переваги.
LLaMA 3 можна розгортати вручну на місці або використовувати через спеціальний API, наприклад, NLP Cloud.
Mixtral, випущений французьким стартапом Mistral AI, - це мережа, яка об'єднує функціональність декількох експертів в єдину модель. Це модель лише декодера, тобто вона лише декодує інформацію, а не кодує її. У моделі є 8 різних груп параметрів, і на кожному рівні та для кожного токена мережа-маршрутизатор обирає дві з цих груп для обробки токена та об'єднує їхні результати.
Такий підхід дозволяє моделі збільшувати кількість параметрів, контролюючи при цьому вартість і затримку, оскільки в токені використовується лише частина загального набору параметрів. Наприклад, Mixtral має 46,7 мільярдів параметрів, але тільки 12,9 мільярдів використовуються на токен. Це означає, що він обробляє вхідні дані і генерує вихідні з тією ж швидкістю і вартістю, що і модель з 12,9 мільярдами параметрів.
У порівнянні з іншими моделями, Mixtral випереджає LLaMA 3 70B у більшості тестів, виконуючи висновок у 6 разів швидше. Це найпотужніша модель з відкритою вагою та дозвільною ліцензією, яка пропонує найкраще співвідношення ціни та продуктивності. Вона відповідає або перевершує GPT3.5 у більшості тестів.
Mixtral 8x7b можна розгортати вручну на місці або використовувати через спеціальний API, наприклад, NLP Cloud.
Великі мовні моделі, такі як LLaMA 3 і Mixtral, є цікавими варіантами, оскільки ви можете розгорнути їх самостійно або скористатися послугами постачальника ШІ, який надає ці моделі "з коробки".
Самостійне розгортання LLaMA 3 і Mixtral може бути цікавим, якщо у вашій команді є відповідні навички розробників і ШІ, а також якщо вам пощастило отримати доступ до потрібного обладнання. Це дозволить вам підтримувати високий рівень конфіденційності даних у вашому додатку, оскільки вам не доведеться ділитися своїми даними з хмарним провайдером.
Майте на увазі, що розгортання генеративної моделі може бути виснажливим, а підтримувати такі LLM, щоб вони надійно працювали у виробництві, ще складніше. Знайти потрібних інженерів для такої роботи може бути непросто. Наприклад, вимоги до апаратного забезпечення для встановлення LLaMA 3 70b в режимі fp16 без квантування становитимуть щонайменше 140 ГБ оперативної пам'яті. Враховуючи поточний високий попит на графічні процесори NVIDIA, забезпечити просунуті графічні процесори 140 ГБ або vRAM дуже складно.
Якщо ви віддаєте перевагу використанню LLaMA 3 або Mixtral через керований API ШІ, який не порушує конфіденційність даних, ми рекомендуємо вам спробувати наш хмарний API NLP. (Дивіться API генеративного ШІ в NLP Cloud тут)! Крім того, ви можете точно налаштувати LLaMA 3 і Mixtral 8x7b в NLP Cloud, щоб модель була ідеально пристосована до вашого випадку використання.
GPT-4 і ChatGPT - це дивовижні моделі штучного інтелекту, які по-справжньому змінили правила гри у сфері ШІ. Вперше в історії штучного інтелекту неможливо сказати, чи генерується контент людиною або машиною, що спонукає багато компаній інтегрувати GPT-4 і ChatGPT у свої продукти або внутрішні робочі процеси.
Однак GPT-4 і ChatGPT можуть розчарувати через їхні слабкі гарантії конфіденційності даних, а також через обмеження у використанні, пов'язані з обмеженнями OpenAI. Спільнота розробників програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом провела велику роботу над створенням альтернатив GPT-4 і ChatGPT, таких як LLaMA 3 і Mixtral 8x7b.
Якщо ви хочете використовувати LLaMA 3 і Mixtral, не соромтеся спробувати NLP Cloud API (Спробуй тут.)!
Juliette
Менеджер з маркетингу в NLP Cloud