5 лучших крупных языковых моделей в 2023 году | Какая является лучшей крупной языковой моделью?

Независимо от того, являетесь ли вы новичком в области ИИ и LLMs и любопытным учиться или разработчиком, которому необходимо создать проект LLM, мы нашли 5 лучших больших языковых моделей в 2023 году.

В этой статье мы рассмотрим 5 лучших больших языковых моделей в 2023 году.

По мере приближения конца 2023 года одно становится ясно: искусственный интеллект и большие языковые модели были в центре новой технологической революции.

Но что такое большие языковые модели вообще? Не волнуйтесь, мы сначала осветим этот вопрос! Мы даже рассмотрим последние новости от OpenAI о создании собственного GPT.

Так что, будь вы любопытным в отношении искусственного интеллекта и больших языковых моделей либо опытным разработчиком, пытающимся найти лучшие большие языковые модели для своего проекта, читайте дальше, чтобы узнать больше.

Но перед тем, как мы начнем, мне интересно, помимо чрезвычайно популярного ChatGPT, сколько других больших языковых моделей вы слышали?

Без сомнения, OpenAI сейчас является лидером гонки, но это не значит, что техногиганты, такие как Google, Meta и другие, не стучат в дверь.

Итак, если вы готовы, давайте погрузимся в 5 лучших больших языковых моделей, доступных в 2023 году.

Что такое LLM?

Нельзя сомневаться, что 2023 год стал прорывным годом для инструментов искусственного интеллекта, и движущей силой за этой революцией стало появление LLM.

LLM стали основной областью исследований и разработок в области искусственного интеллекта, так как их можно использовать в широком спектре приложений, включая теперь повсеместно распространенные чат-боты.

Некоторое время мы уже пользуемся ChatGPT, и кажется, что это было очень-очень долго, но вы когда-нибудь задумывались, как он был создан?

Возможно, вы слышали термин большая языковая модель или LLM? Возможно, вы даже использовали эту фразу, но знаете ли вы, что на самом деле такое LLM?

Если вы не проходили курс по искусственному интеллекту, давайте на минутку разрешим этот концепт!

LLM – это тип искусственного интеллекта, разработанный для понимания, генерации и иногда перевода человеческого языка.

Это приводит меня к еще одной модной фразе 2023 года: обработка естественного языка, или NLP.

Да, LLM используют NLP. Вау, это много букв, верно?!

Но почему их называют большие языковые модели?

Отличный вопрос! Они называются большими языковыми моделями, потому что они обучены на огромных объемах текстовых данных.

У них также есть огромное количество параметров. Они очень важны, так как это части модели, которые изучают информацию из обучающих данных.

Итак, теперь вы знаете основы, давайте рассмотрим основные характеристики LLM:

Размер: LLMы обучаются на миллиардах и даже триллионах параметров.
Процесс обучения: Они обучаются на огромных наборах данных из книг, веб-сайтов и статей для изучения языковых структур, грамматики, словарного запаса и стилей письма.
Возможности: Они могут выполнять задачи, связанные с языком, такие как написание эссе, перевод языков, резюмирование текста, ответы на вопросы, генерация кода и многое другое.
Предварительное обучение и довыборка: Они обычно предварительно обучаются на общем наборе данных, а затем довыбираются для выполнения конкретных задач с помощью целевых наборов данных.
Взаимодействие: LLM могут быть интерактивными, что позволяет им вступать в диалог с пользователями и предоставлять последовательные и контекстно адекватные ответы.

ChatGPT – это большая языковая модель?

Когда речь идет о LLMs, самой известной является, безусловно, ChatGPT.

Созданный OpenAI, ChatGPT основан на архитектуре GPT, и он обучен на различных интернет-текстах.

И, как вы уже, безусловно, сами испытали, он довыбран для разговорных диалогов.

Обратите внимание, что ChatGPT на самом деле является частью семейства моделей GPT.

Одним из ключевых факторов успеха моделей GPT является их огромное количество параметров в сочетании с их способностью генерировать текст, похожий на человеческий.

Еще одна интересная особенность: GPT на самом деле означает Generative Pretrained Transformer. С первого взгляда вы можете представить себе картину дошкольного Optimus Prime!

Однако это просто означает, что в основе ChatGPT лежит архитектура модели Transformer.

Какие есть Топ-5 больших моделей языка?

Давайте сыграем в игру, чтобы узнать, сколько из этих БМЯ вы слышали! Я почти на 100% уверен, что вы знакомы с предложениями OpenAI, но что насчет остальных? (Обратите внимание, что я также сделал YouTube-видео, в котором обсуждаются лучшие БМЯ).

1. GPT-4 от OpenAI

Пока не будет доказано обратное, я думаю, что можно сказать, что GPT-4 от OpenAI – это самая мощная и известная БМЯ, которая широко используется в настоящее время.

Позиционируясь как передовая итерация в серии GPT от OpenAI, она способна выполнять сложные задачи размышления с почти человеческим уровнем понимания и решения проблем.

Большинство из нас, кто взаимодействовал с GPT-4, сделали это через ChatGPT, но вы также можете получить к ней доступ через API, если вы создаете проекты по искусственному интеллекту.

Какой бы путь вы ни выбрали, я всегда восхищаюсь замечательным пониманием модели нюансированного языка.

Почти даже страшно, насколько хорошо она работает, участвуя в сложных разговорах в различных сферах, от высокоакадемических до практических знаний на каждый день.

В зависимости от ваших потребностей, некоторые из ее ключевых возможностей включают перевод языка, генерацию и краткое изложение контента, а также способность кодирования.

Для сообщества hackr.io последнее, вероятно, является самым впечатляющим, так как вы можете использовать GPT-4 в качестве репетитора по программированию или стажера в зависимости от ваших потребностей и уровня навыков.

Также очень интересно наблюдать постоянное появление новых функций и возможностей.

Например, теперь вы можете создавать свои собственные GPT!

Кроме того, GPT-4 недавно стал мультимодальным, что означает, что он может обрабатывать и интерпретировать текст и изображения. Он даже будет взаимодействовать с моделью DALL-E, чтобы генерировать изображения для вас.

Кроме того, ChatGPT теперь может активно искать информацию в интернете через поиск Microsoft Bing. Если вы этого еще не знали, Microsoft – массовый инвестор OpenAI.

Эта функция для меня очень интересна, так как это явный признак того, что они хотят использовать свое преимущество первопроходца, чтобы удержать пользователей на платформе.

Почему, спросите вы?

Ну, Google, о котором мы поговорим дальше, также имеет большие планы интегрировать свою БМЯ в поиск.

И, как можно себе представить, ни одна из этих технологических гигантов не хочет потерять битву за главное место, где мы задаем вопросы и находим ответы.

Чтобы завершить, давайте коснемся предвзятости. Учитывая ее огромную популярность, GPT-4 имеет потенциал оказывать влияние на масштабе, поэтому очень важно, чтобы модель избегала предвзятости.

Если вы прочитаете документацию OpenAI, GPT-4 была тщательно настроена с учетом снижения вредных результатов и предвзятостей.

Основная проблема в этой теме заключается в том, что определение предвзятости для БМЯ может быть предвзятым! Знаю, головоломка.

Я не буду углубляться в подробности здесь, но основной вывод заключается в том, что перед принятием каких-либо ответов или информации от любой БМЯ важно провести исследование.

2. PaLM 2 от Google

Учитывая огромное влияние Google на развитие интернета, неудивительно, что они хотят оставаться на переднем рубеже и конкурировать с моделями GPT от OpenAI.

Введите PaLM 2, новейшую большую языковую модель от Google, улучшение их предыдущей модели, PaLM.

Доступна в нескольких размерах, каждый из которых назван в честь разных животных, вы можете выбрать из Gecko, Otter, Bison и Unicorn, при этом Gecko является самой маленькой версией.

Она будет использоваться в Google Bard, их корпоративной альтернативе ChatGPT, и удачно справляется с различными формами сложного размышления.

Это включает в себя программирование, математику, классификацию, ответы на вопросы, многоязыковый перевод и генерацию естественного языка.

Несмотря на то, что PaLM 2 является более компактной по сравнению с предшествующей ей версией v1, она обладает лучшей производительностью, эффективностью и более низкими затратами благодаря оптимальному масштабированию вычислительных мощностей и более разнообразному и многоязыковому набору данных.

Некоторые другие важные особенности PaLM 2 включают в себя продвинутое понимание нюансов человеческого языка с трудными концепциями, такими как идиомы и загадки, а также многоязыковый перевод.

Фактически, в следующем году наше взаимодействие с поиском Google изменится навсегда, и PaLM 2 станет его центром с результатами, сгенерированными искусственным интеллектом и возможностями LLM.

Мы все долго искали ответы в Google, но затем появился ChatGPT, и многие из нас начали обращаться туда вместо этого.

Одно можно сказать наверняка: будет интересно наблюдать за этой гонкой искусственного интеллекта и LLM и увидеть, изменятся ли наши коллективные привычки, когда Google интегрирует PaLM 2 в поиск.

Я думаю, время покажет!

Чтобы обобщить всё это, одним из наиболее важных аспектов любого LLM является склонность к предвзятости.

Это актуальная тема для любого разработчика LLM, и я не ожидаю, что это скоро изменится.

В конце концов, когда мы задаем вопросы или ищем информацию, мы часто ищем правду или объективные данные. Но LLM-ы, такие как PaLM 2 и другие в нашем списке, могут наследовать предвзятость.

Google утверждает, что они тщательно проверяли предвзятость, вред и возможности, но, как я уже упоминал о GPT-4, это сложная область, которая может быть весьма субъективной!

3. Llama 2 от Meta

Как первый LLM с открытым исходным кодом в нашем списке, Llama 2 является последней разработкой своего предшественника, подходяще названного Llama.

Разработанный и выпущенный Meta AI (в сотрудничестве с Microsoft) под лицензией Apache, он является одним из самых популярных LLM с открытым исходным кодом на huggingface.

И быть LLM с открытым исходным кодом также означает, что он свободно доступен для исследований и коммерческого использования без уплаты авторских вознаграждений.

Мне действительно нравится этот подход, так как он подчеркивает открытый подход к искусственному интеллекту, в то же время фокусируясь на инновациях в быстро развивающемся пространстве генеративного искусственного интеллекта.

Также интересно видеть участие Microsoft в этом проекте наряду с более коммерческой OpenAI. Они, конечно же, хотят победить в гонке!

Что касается обучающих данных, предварительно обученные модели использовали массивный корпус из 2 триллионов токенов. Да, это триллион с буквой ‘T’!

Кроме того, в процессе донастройки было использовано более 1 миллиона аннотаций людей для улучшения точности и надежности модели.

Этот процесс известен как Обучение с подкреплением по обратной связи от людей (RLHF), но я думаю, что это просто хитрый способ сказать, что люди рассказали модели, как улучшиться!

Также приятно видеть, что Llama Chat подвергается внешнему тестированию и процессам красного замечания, чтобы решить любые ответы, которые могут быть небезопасными или чрезмерно предвзятыми.

Мне также впечатляет, что Llama 2 доступна разработчикам в облачном каталоге моделей Azure AI. Это делает прямое запуск модели в облаке невероятно простым.

Что касается функций, два явных отличия – это Llama Chat и Code Llama.

Вы, наверное, уже догадались, что они делают, но на всякий случай, Llama Chat можно сравнить с ChatGPT, а Code Llama немного похож на помощника по кодированию на ИИ.

Но в отличие, к примеру, от GitHub Copilot, который может автоматически генерировать код в вашей IDE, Llama code представляет собой чат-интерфейс, который генерирует код для вас.

Так что, я думаю, во многих отношениях это также похоже на ChatGPT, когда вы просите помощи в кодировании!

Интересно, однако, что есть на самом деле три специализированных варианта Code Llama:

Основные: для общих задач по кодированию.
Code Llama – Python: Специализирован для программирования на Python.
Code Llama – Instruct: Настроен для естественных комментариев и инструкций на естественном языке.

Это интересно, так как они пытались удовлетворить различные случаи использования своего кодового инструмента.

Тем не менее, мне было бы интересно узнать, насколько более или менее эффективным такое решение, как Amazon CodeWhsiperer или GitHub Copilot.

4. Claude 2 от Anthropic

Разработанный с целью быть ассистентом следующего поколения на основе искусственного интеллекта, Claude 2 (потрясающее имя) от Anthropic является следующим LLM в нашем списке и последней итерацией их ассистента LLM.

Пометка: Anthropic была основана в 2021 году командой, которая работала над моделями GPT-2 и GPT-3 от OpenAI, поэтому они, конечно, разбираются в своем деле.

Если я должен сжать Claude 2 до чего-то простого, то это похоже на ChatGPT, но его основное внимание сосредоточено на создании полезного, честного и безвредного контента (HHH).

В этом отношении безопасность является основным фактором в проектировании Claude, поэтому она является закрытой системой. Это означает, что, в отличие от GPT-4, она не может осуществлять поиск в Интернете.

Тем не менее, он очень способен при помощи суммирования, творческого и совместного написания, вопросно-ответного формата и программирования.

Кроме того, Claude очень популярен, потому что он очень удобен для пользователя, включая настройку для личности, тона и поведения.

Из набора функций можно сказать, что он нацелен на обслуживание клиентов и другие роли ассистента, что делает его популярным среди корпоративных пользователей.

На самом деле он даже используется DuckDuckGo и Quora.

Есть две версии Claude на выбор: Claude для высокой производительности и Claude Instant, который работает быстрее и экономичнее.

Для разработчиков Claude 2 предлагает улучшения в области программирования и математического мышления, как показывают впечатляющие показатели в бенчмарках по программированию и количественному рассуждению.

Он также предлагает мощный API, что идеально, если вы хотите построить что-то конкретное с использованием работы Claude на заднем плане.

Что касается предвзятости, Claude 2 прошел различные оценки, включая внутреннее построение моделей на него, что неудивительно, учитывая упор на безвредные ответы.

5. GPT-3.5 от OpenAI

Чтобы закончить, мы должны включить GPT-3.5. Да, GPT-4 есть в списке, но подождите секунду!

Как предшественник GPT-4, GPT-3.5 все еще один из самых мощных LLM, обладающий впечатляющими возможностями, соединяющими GPT-3 и GPT-4.

Конечно, он не такой мощный, как GPT-4, но его можно использовать бесплатно с ChatGPT, что означает, что скорее всего он все еще используется гораздо шире, чем GPT-4, который доступен только с платным планом.

Плюс, если вы провели некоторое время, создавая свой собственный чат-бот на основе ИИ с использованием API, вы знаете, что GPT-3.5 легко доступен, в то время как для GPT-4 вам потребуется присоединиться к списку ожидания.

Что касается функций, GPT-3.5 быстр и способен на генерацию текста и помощь в программировании. Конечно, он не может искать в Интернете или интерпретировать изображения, но для самых разнообразных задач он очень полезен.

Для меня единственным недостатком использования GPT-3.5 в повседневных целях является ограничение по дате для обучающих данных, что может означать, что он немного устарел по определенным темам.

Но если вы можете обойти это, то это очень мощный и впечатляющий LLM.

Могу ли я создать свою собственную модель большого языка?

Конечно! Вы можете создать свою собственную модель большого языка!

С быстрым развитием в области ИИ и демократизацией доступа к мощным вычислительным ресурсам, физические и юридические лица могут создавать свои собственные LLM.

Они также могут быть изменены для удовлетворения конкретных потребностей или задач вашего собственного использования.

Тем не менее, построение LLM требует значительных вычислительных ресурсов, большого набора данных для обучения (неудивительно!) и опыта в машинном обучении, глубоком обучении и NLP.

Вы даже можете посмотреть что-нибудь вроде huggingface.co, это чрезвычайно популярная платформа для моделей с открытым исходным кодом, включая LLM. Можно сказать, что это что-то вроде GitHub, но для энтузиастов искусственного интеллекта.

Если все это звучит привлекательно, вот основные шаги, которые вам нужно будет выполнить, чтобы создать свою собственную LLM:

Получите набор данных: Получите большой и разнообразный набор данных для обучения, который будет представлять задачи, которые вы хотите, чтобы ваша LLM выполняла.
Выберите архитектуру модели: Решите, какую архитектуру модели использовать. Архитектура Трансформера популярна из-за своей способности обрабатывать последовательные данные и масштабируемости.
Обучите модель: Используйте фреймворки машинного обучения, такие как TensorFlow или PyTorch, чтобы обучить модель. Обратите внимание, что это потребует значительных вычислительных ресурсов.
Усовершенствуйте и оцените: После начального обучения настройте модель на более специфическом наборе данных, чтобы оценить ее производительность и улучшить результаты.
Соблюдайте правила и этические нормы: Убедитесь, что ваша модель соответствует законам о защите данных и учтите этические аспекты ее использования, включая возможные предвзятости.

Создайте свою собственную модель GPT

Возможно, вас интересует создание собственной LLM, но шаги, которые я привел, могут потребовать много работы.

Я понимаю! У нас не у всех есть стопка видеокарт Nvidia в наличии!

Но у вас также есть другой вариант.

На своей недавней конференции Dev Day OpenAI объявила, что теперь любой может создавать свои собственные LLM в виде персонализированного GPT.

На данный момент функция “Создать свой собственный GPT” находится в бета-версии, но я обязательно собираюсь попробовать ее прямо сейчас.

С одной стороны, можно сказать, что такое решение OpenAI направлено на укрепление его доминирования в этой сфере. И я понимаю этот аргумент.

С другой стороны, это невероятно интересно для любого, кто хотел бы иметь своего собственного ChatGPT, обученного для его узкой специализации.

Кроме того, даже планируется возможность продавать свои собственные GPT в магазине приложений.

На мой взгляд, это огромная возможность, поскольку это предлагает новый рынок, на котором разработчики могут монетизировать свои творения, а пользователи могут найти модели, подходящие их конкретным потребностям с меньшими ограничениями.

На этой ноте huggingface также может стать еще более важным с точки зрения того, что это может стать центром для разработчиков, где они могут изучать, модифицировать и улучшать модели GPT перед их коммерциализацией.

Как бы то ни было, это позволит демократизировать доступ к мощным языковым моделям, что способствует дальнейшей инновационной деятельности. И это всегда положительный момент.

Итоги

Итак, вот вам 5 лучших больших языковых моделей в 2023 году.

Если вы дочитали до этого момента, надеюсь, теперь у вас есть более ясное представление о том, что такое большие языковые модели и насколько они стали важными в этой новой эпохе искусственного интеллекта.

Мы также рассмотрели будущее LLMs, с возможностью создания собственных больших языковых моделей в виде персонализированного GPT.

Помимо этого, мы изучили пять лучших больших языковых моделей, доступных в 2023 году, включая модели GPT-4 и GPT-3.5 от OpenAI.

Но чтобы разнообразить картины, мы также рассмотрели три сильных претендента от Google, Meta и Anthropic.

Так что, будь вы просто любопытны попробовать разные чатботы или ищете лучшие языковые модели для своего разработчического проекта, здесь найдется что-то для вас.

Какими бы ни были ваши планы с LLMs, веселитесь и дайте нам знать в комментариях, если есть другие темы, о которых вы хотели бы, чтобы мы написали.

Готовы создать своего собственного чатбота с помощью LLM? Посмотрите:

Часто задаваемые вопросы

1. Какие являются самыми популярными LLM-моделями?

Ответ на этот вопрос может быть субъективным, в зависимости от того, хотите вы сосредоточиться на коммерческих или на моделях с открытым исходным кодом. Тем не менее, некоторые из самых популярных LLM-моделей в настоящее время включают GPT-4, PaLM 2, Llama 2, Claude 2 и GPT-3.5.

2. Является ли GPT-4 лучшим LLM?

GPT-4 – самый известный, популярный и потенциально мощный основной LLM, доступный на данный момент. На основании этого можно сказать, что это лучший LLM, но все зависит от ваших собственных потребностей.

3. Какая модель LLM является лучшей?

Это субъективный вопрос, так как все зависит от того, предпочитаете ли вы коммерческие или открытые LLM-ы и что вы хотите с ними делать. Самым известным и, возможно, популярным LLM в настоящее время является GPT-4, но некоторыми хорошими альтернативами являются PaLM 2, Llama 2 и Claude 2.

best large language models