Навигация по ландшафту LLM сравнительный анализ ведущих больших языковых моделей.

Сравнительный анализ навигации LLM в крупных языковых моделях.

По мере роста спроса на продвинутые возможности обработки естественного языка становление больших языковых моделей (LLM) стало ключевым этапом в этой области. Благодаря стремительному развитию технологии искусственного интеллекта, LLM перевернули способ взаимодействия с текстом, позволяя нам общаться, анализировать и генерировать содержание с беспрецедентной сложностью. В этом подробном анализе мы погружаемся в мир ведущих LLM, исследуя их возможности, приложения и производительность. Наше сравнительное исследование не только включает известные модели OpenAI, но также проливает свет на других заметных конкурентов, таких как LangChain, Anthropic, Cohere и Google.

Присоединяйтесь к нам, чтобы раскрыть увлекательный мир LLM, обнаружить их уникальные возможности и, в конечном счете, помочь вам принимать обоснованные решения, используя мощь систем обработки естественного языка.

Встречайте ведущие большие языковые модели

Приглашаем вас познакомиться с ведущими большими языковыми моделями, формирующими ландшафт искусственного интеллекта. Эти замечательные модели обладают выдающимися возможностями в понимании и генерации текста, устанавливают новые стандарты в области обработки естественного языка.

Эта таблица сравнения основана на видеозаписи LLM Bootcamp и нашем опыте использования этих моделей.

Теперь давайте рассмотрим каждую из этих моделей более подробно.

OpenAI

OpenAI, лидер в области искусственного интеллекта, проложил удивительный путь в продвижении границ обработки языка, близкого к человеческому.

OpenAI выпустила множество влиятельных языковых моделей, включая всю семью GPT, такие как GPT-3 и GPT-4, которые поддерживают их продукт ChatGPT, и которые завоевали воображение разработчиков, исследователей и энтузиастов по всему миру. Погружаясь в мир больших языковых моделей, невозможно не заметить значительного влияния и пионерского духа OpenAI, который продолжает формировать будущее искусственного интеллекта.

Мы призываем вас изучить примеры и руководства, которые представляют использование моделей OpenAI в рамках MindsDB.

Модели OpenAI привлекли значительное внимание благодаря их впечатляющим возможностям и передовой производительности. Эти модели обладают выдающимися возможностями в понимании и генерации текста. Они прекрасно справляются с широким спектром задач, связанных с языком, включая завершение текста, перевод, вопросно-ответную систему и многое другое.

Семейство моделей GPT, включая gpt-4 и gpt-3.5-turbo, было обучено на интернет-данных, кодах, инструкциях и обратной связи от людей, с использованием более ста миллиардов параметров, что гарантирует качество моделей. В то время как модели, такие как ada, babbage и curie, использовали исключительно интернет-данные для обучения, с до семи миллиардов параметров, что снижает их качество, но в то же время делает их быстрее.

Модели OpenAI разработаны для универсальности и способности обслуживать широкий спектр случаев использования, включая генерацию изображений. Они могут быть доступны через API, позволяя разработчикам интегрировать модели в свои приложения. OpenAI предоставляет различные варианты использования, включая настройку, при которой пользователи могут адаптировать модели к конкретным задачам или областям, предоставляя пользовательские данные для обучения. Кроме того, OpenAI представил такие функции, как температура и max_tokens, для управления стилем и длиной сгенерированного текста, позволяя пользователям настраивать поведение моделей в соответствии с их конкретными потребностями.

OpenAI всегда на переднем крае развития моделей обработки естественного языка, пионерствуя в разработке обучения с подкреплением от обратной связи от людей (RLHF) как мощной техники формирования поведения своих моделей в контексте чата. RLHF предусматривает обучение моделей искусственного интеллекта путем сочетания обратной связи, созданной людьми, с методами обучения с подкреплением. Благодаря такому подходу модели OpenAI учатся на взаимодействии с людьми, чтобы улучшить свои ответы. Используя RLHF, OpenAI сделала значительные шаги в повышении надежности, полезности и безопасности своих моделей, обеспечивая пользователям более точные и контекстно подходящие ответы. Эта техника демонстрирует приверженность OpenAI непрерывному совершенствованию своих моделей и включению ценных идей из обратной связи людей для создания более эффективных и надежных разговорных искусственно интеллектуальных систем.

В отношении производительности модели OpenAI последовательно достигают высоких результатов в различных языковых тестах и оценках. Широкое принятие моделей OpenAI, особенно GPT-4, в индустрии свидетельствует о их превосходной производительности, поскольку на данный момент нет других моделей, которые превосходят их. Их способность обрабатывать сложные языковые задачи с высокой точностью сделала их востребованными инструментами для исследователей, разработчиков и организаций. Однако важно отметить, что производительность и возможности моделей OpenAI могут варьироваться в зависимости от конкретной задачи, входных данных и процесса настройки.

Антропический

Антропический – это организация, которая стремится справиться с некоторыми из самых глубоких проблем искусственного интеллекта и формировать развитие передовых систем искусственного интеллекта. С акцентом на устойчивость, безопасность и соответствие ценностям, Антропический стремится решить критические этические и социальные вопросы, связанные с искусственным интеллектом.

Клод, результат творчества Антропического, является передовой моделью языка, находящейся на переднем крае исследований в области обработки естественного языка (NLP). Эта модель, названная в честь легендарного математика Клода Шеннона, представляет собой значительный прорыв в возможностях языка искусственного интеллекта. По мере увеличения важности согласования передовых систем искусственного интеллекта с человеческими ценностями, Антропический становится ключевым участником формирования будущего искусственного интеллекта.

Модель Клода от Антропического – это мощная большая модель языка, разработанная для обработки больших объемов текста и выполнения широкого спектра задач. При помощи Клода пользователи могут легко управлять различными формами текстовых данных, включая документы, электронные письма, часто задаваемые вопросы, транскрипты чатов и записи. Модель предлагает множество возможностей, таких как редактирование, переписывание, суммирование, классификация, извлечение структурированных данных и предоставление услуг вопросов и ответов на основе содержимого.

Семейство моделей Антропического, включая клода и клода-мгновенные, было обучено на интернет-данных, кодах, инструкциях и обратной связи от людей, что обеспечивает качество моделей.

Помимо обработки текста, Клод может вести естественные разговоры, выступая в различных ролях в диалоге. Пользователи могут иметь плавные и контекстно-связанные взаимодействия с Клодом, указывая роль и предоставляя раздел с часто задаваемыми вопросами. Будь то диалог с поиском информации или сценарий игры ролей, Клод может адаптироваться и отвечать естественным образом.

Антропический утверждает, что некоторые выдающиеся особенности Клода включают “обширные общие знания, отточенные в его обширном корпусе обучения, с подробными сведениями о технических, научных и культурных знаниях. Клод может говорить на различных обычных языках, а также на языках программирования”.

Более того, Клод предлагает возможности автоматизации, позволяя пользователям оптимизировать свой рабочий процесс. Модель может выполнять различные инструкции и логические сценарии, включая форматирование выводов в соответствии с конкретными требованиями, следование условным операторам и выполнение серии логических оценок. Это позволяет пользователям автоматизировать повторяющиеся задачи и использовать эффективность Клода для увеличения продуктивности. Недавно была представлена новая версия Клода с впечатляющим ограничением в 100 тысяч токенов. Теперь с этим расширенным объемом можно легко включать целые книги или обширные документы, открывая интересные возможности для пользователей, ищущих всеобъемлющую информацию или подробные творческие подсказки.

Модель Клода от Антропического вводит функцию, известную как конституционный ИИ, которая включает двухфазный процесс: обучение с учителем и обучение с подкреплением. Она решает потенциальные риски и вред, связанные с использованием искусственного интеллекта системами обратной связи ИИ. Включая принципы конституционного обучения, она стремится более точно контролировать поведение ИИ.

Cohere

Cohere, инновационная компания в области искусственного интеллекта, производит фурор своей новаторской работой в области больших моделей языка (LLM). С акцентом на создании технологий ИИ, которые расширяют человеческий интеллект, Cohere сокращает разрыв между людьми и машинами, обеспечивая безупречное сотрудничество.

Cohere успешно разработала две выдающиеся модели под названиями комманд-экстра-ларж и комманд-медиум. Эти генеративные модели отличаются отличной способностью интерпретировать инструкционные запросы и проявлять более высокую производительность и быструю реакцию, что делает их отличным вариантом для чат-ботов.

Cohere предлагает большие модели языка, которые разблокируют мощные возможности для бизнеса. Эти модели превосходят в генерации контента, суммировании и поиске, работая в масштабе, чтобы удовлетворить потребности предприятия. С акцентом на безопасность и производительность, Cohere разрабатывает высокопроизводительные модели языка, которые могут быть развернуты в публичных, частных или гибридных облаках, обеспечивая безопасность данных.

Семейство моделей Cohere, включая комманд-медиум и комманд-экстра-ларж, было обучено на интернет-данных и инструкциях, что снижает их качество по сравнению с моделями GPT, но увеличивает скорость вывода. Эти модели были обучены с использованием, соответственно, 6 миллиардов и 50 миллиардов параметров.

Модели языка от Cohere доступны через удобный пользовательский API и платформу, облегчая ряд приложений. Среди них семантический поиск, суммирование текста, генерация и классификация.

Используя мощность моделей Cohere, бизнесы могут повысить свою производительность и эффективность. Модели предварительно обучены на огромных объемах текстовых данных, что делает их легкими в использовании и настройке. Кроме того, многоязычная семантическая поисковая возможность от Cohere поддерживает более 100 языков, позволяя организациям преодолеть языковые барьеры и достичь более широкой аудитории.

Для облегчения экспериментов и исследований Cohere предлагает Cohere Playground – визуальный интерфейс, позволяющий пользователям проверить возможности своих больших языковых моделей без необходимости писать код.

Google

Google, глобальный технологический гигант, разработал несколько передовых больших языковых моделей (LLM), которые переосмыслили область обработки естественного языка.

С акцентом на инновациях и исследованиях, Google представил революционные модели, такие как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) и PaLM (Pathways Language Model). Используя обширные вычислительные ресурсы и огромные объемы данных, Google продолжает расширять границы понимания и генерации языка, открывая путь к прогрессу в области машинного обучения и приложений на основе искусственного интеллекта.

Мы призываем вас исследовать хаб Hugging Face для доступных моделей, разработанных Google. Вы можете использовать их внутри MindsDB, как показано в этом примере.

Google является пионером в исследованиях больших языковых моделей, начиная с публикации оригинальной архитектуры Transformer, которая послужила основой для всех других моделей, упомянутых в этой статье. На самом деле, модели, такие как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), в свое время считались LLM, но были заменены гораздо более крупными моделями, такими как T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) и PaLM (Parameterized Language Model). Каждая из этих моделей предлагает уникальные возможности и демонстрирует впечатляющую производительность в различных задачах обработки естественного языка.

BERT использует архитектуру на основе трансформеров, чтобы обеспечить глубокое контекстное понимание текста. Он предварительно обучается на огромных объемах неразмеченных данных и может быть донастроен для конкретных задач. BERT улавливает контекстные отношения между словами в предложении, учитывая как левый, так и правый контекст. Этот двунаправленный подход позволяет ему более эффективно понимать тонкости языка.

T5 – это универсальная и объединенная платформа для обучения больших языковых моделей. В отличие от предыдущих моделей, которые фокусируются на определенных задачах, T5 использует подход обучения на основе переноса текста в текст. T5 может быть обучен на различных задачах обработки естественного языка, включая перевод, суммирование, классификацию текста и другие. Он следует задаче-агностическому подходу, то есть разработан для обработки широкого спектра задач без явного обучения для каждой отдельной задачи. T5 использует архитектуру на основе трансформеров, что облегчает эффективное обучение и передачу знаний между различными задачами. Он демонстрирует способность генерировать высококачественные ответы и показывает хорошие результаты в различных задачах, связанных с естественным языком.

PaLM фокусируется на захвате синтаксических и семантических структур в предложениях. Он использует лингвистические структуры, такие как деревья разбора, чтобы уловить синтаксические отношения между словами в предложении. Он также интегрирует семантическую ролевую разметку для определения ролей, которые играют различные слова в предложении. Путем интеграции синтаксической и семантической информации PaLM стремится предоставить более содержательные представления предложений, которые могут быть полезными для задач, таких как классификация текста, информационный поиск и анализ тональности. Кроме того, она поддерживает масштабирование до 540 миллиардов параметров для достижения прорывной производительности.

В целом, языковые модели Google предлагают продвинутые возможности и демонстрируют впечатляющую производительность в различных задачах обработки естественного языка.

Meta AI

Meta AI делает значительные шаги в развитии открытой науки с выпуском LLaMA (Large Language Model Meta AI). Эта передовая большая языковая модель предназначена для облегчения прогресса исследователей в области искусственного интеллекта.

Модели LLaMA, которые меньше по размеру, но обладают высокой производительностью, предлагают доступность для широкого круга исследовательского сообщества, позволяя исследователям без обширных ресурсов изучать эти модели и исследовать их, таким образом, демократизируя доступ в этой стремительно развивающейся области. Эти фундаментальные модели, обученные на больших объемах неразмеченных данных, требуют меньше вычислительной мощности и ресурсов, что делает их идеальными для донастройки и экспериментов в различных задачах.

LLaMA – это коллекция больших языковых моделей, охватывающая широкий диапазон параметров от 7B до 65B. Благодаря тщательному обучению на триллионах токенов, полученных исключительно из общедоступных наборов данных, разработчики LLaMA демонстрируют возможность достижения передовой производительности без необходимости использования собственных или недоступных источников данных. Отметим, что модель LLaMA-13B показывает превосходную производительность по сравнению с известным GPT-3 (175B) во многих тестах, в то время как LLaMA-65B впечатляюще конкурирует с моделями высшего уровня, такими как PaLM-540B.

Модели LLaMA используют архитектуру трансформера, которая стала отраслевым стандартом для языкового моделирования с 2018 года. Вместо простого увеличения числа параметров разработчики LLaMA сосредоточились на повышении производительности модели путем значительного увеличения объема обучающих данных. Их решение было основано на понимании того факта, что основная стоимость больших языковых моделей заключается в выводе при использовании модели, а не в вычислительных затратах на обучение. В результате LLaMA была обучена на впечатляющих 1,4 трлн токенов, тщательно выбранных из общедоступных данных. Благодаря этим обширным обучающим данным LLaMA отлично справляется с пониманием сложных языковых структур и генерацией контекстуально соответствующих ответов.

Salesforce

Условная трансформерная языковая модель Salesforce (CTRL) представляет собой выдающееся достижение в области обработки естественного языка. Своими 1,6 миллиарда параметров CTRL обладает исключительными возможностями генерации искусственного текста при предоставлении тонкой контролируемости результатов.

Способность CTRL предсказывать подмножество обучающих данных, оказавших наибольшее влияние на сгенерированную последовательность текста, позволяет анализировать и понимать источники информации, формирующие выводы модели. Благодаря обучению на более чем 50 различных кодах управления, CTRL позволяет пользователям осуществлять точный контроль над содержанием и стилем сгенерированного текста, способствуя улучшению взаимодействия между человеком и искусственным интеллектом.

Условная трансформерная языковая модель Salesforce (CTRL) является высокоэффективной языковой моделью с 1,6 миллиарда параметров, обеспечивающей мощную и управляемую генерацию искусственного текста.

Одной из выдающихся особенностей CTRL является возможность присвоения источников сгенерированному тексту, что предоставляет информацию о данных, влияющих на выводы модели. Она предсказывает подмножество обучающих данных, оказавших наибольшее влияние на сгенерированную последовательность текста, что позволяет анализировать сгенерированный текст, идентифицируя наиболее влиятельные источники данных.

Модель обучается на более чем 50 различных кодах управления, что дает пользователям возможность точно контролировать содержание и стиль сгенерированного текста. Этот улучшенный контроль над генерацией текста позволяет явно влиять на стиль, жанр, сущности, отношения и даты, снижая вероятность генерации случайных последовательностей слов.

Кроме того, CTRL имеет потенциал для улучшения других приложений обработки естественного языка (NLP) путем настройки для конкретных задач или использования изученных представлений.

Databricks

Dolly от Databricks – это впечатляющая большая языковая модель, разработанная на платформе машинного обучения Databricks и предназначенная для коммерческого использования. Используя модель pythia-12b в качестве основы, Dolly выделяется своей исключительной способностью точно следовать инструкциям.

Обученная на приблизительно 15 000 записях настройки/ответа, Dolly охватывает ряд областей возможностей, подчеркнутых в статье InstructGPT. Среди этих областей: генерация идей, классификация, закрытые вопросы-ответы, генерация, извлечение информации, открытые вопросы-ответы и краткое изложение.

Databricks выпустила Dolly 2.0 – свободно распространяемую большую языковую модель (LLM), следующую принципам взаимодействия с человеком, подобным ChatGPT. Эта модель с 12 миллиардами параметров основана на семействе моделей Pythia от EleutherAI и была доведена до совершенства с помощью качественного набора данных инструкций, созданных сотрудниками Databricks.

Особенностью Dolly 2.0 является ее открытый характер, позволяющий организациям использовать и настраивать эту мощную LLM для своих конкретных потребностей. Databricks предоставляет полный пакет, включая код обучения, набор данных и веса модели, что позволяет использовать его в коммерческих целях без необходимости доступа к API или передачи данных сторонним лицам.

Обучающий набор данных состоит из 15 000 пар запрос/ответ, созданных людьми с целью настройки больших языковых моделей для выполнения задач по следованию инструкциям. Этот набор данных (доступен здесь) предоставляет свободу для использования, модификации или расширения его в любых целях, включая коммерческие приложения.

Dolly не является передовой генеративной языковой моделью и не предназначена для конкурентной работы с другими моделями, применяемыми в больших областях.

Выберите своего чемпиона!

При изучении ландшафта больших языковых моделей было обнаружено множество впечатляющих претендентов, каждый из которых обладает своими особенностями и преимуществами в производительности. Большие языковые модели предлагают замечательные достижения в области обработки естественного языка. Однако выбор абсолютного победителя зависит от конкретных требований и задач организации.

Организации должны тщательно рассмотреть такие факторы, как возможности настройки, поддержка многих языков, функции автоматизации и аспекты безопасности, чтобы определить, какая большая языковая модель наилучшим образом соответствует их потребностям.

По мере развития ландшафта больших языковых моделей, постоянные исследования и достижения обещают еще более инновационные и мощные модели. Будущее приносит захватывающие возможности, поскольку эти модели преодолевают границы понимания языка, открывая новые возможности в различных отраслях и областях.