S rostoucím počtem velkých jazykových modelů (LLM) dostupných na Huggingface je pro nadšence umělé inteligence a podniky nezbytné pochopit rozdíly mezi proprietárními a open source modely.
Proprietární LLM jsou ve vlastnictví společností s omezením použití, zatímco open source LLM jsou volně přístupné pro použití a úpravy. Ačkoli jsou velikosti parametrů často menší, open source LLM zpochybňují proprietární model několika výhodami.
Když se ponoříte do světa LLM, rychle si všimnete důležitého předělu: volby mezi proprietárními modely a modely s otevřeným zdrojovým kódem. Proprietární LLM, jako je jazykový model Granite od IBM, jsou vyvíjeny soukromými společnostmi a mají určitá omezení pro jejich použití. Jejich vnitřní fungování je často utajováno a zná je pouze společnost, která je vytvořila. Naproti tomu open-source LLM, jako je Bloom model BigScience, demonstrují sílu komunitní spolupráce. Tyto modely jsou volně dostupné komukoli k použití, úpravě a distribuci bez omezení vlastnických licencí.
„BLOOM je velký jazykový autoregresivní model (LLM), trénovaný tak, aby pokračoval v textu z výzvy na obrovském množství textových dat pomocí výpočetních zdrojů v průmyslovém měřítku. Jako takový je schopen produkovat souvislý text ve 46 jazycích a 13 programovacích jazycích, který je stěží rozeznatelný od textu napsaného lidmi. Je také možné požádat BLOOM o provedení textových úloh, pro které nebyl výslovně vyškolen, a považovat je za úlohy generování textu.
Open source LLM a proprietární LLM
Přitažlivost open source LLM je nepopiratelná a jejich dopad na oblast AI je významný. Jednou z hlavních vlastností těchto modelů je jejich průhlednost. Tato otevřenost buduje důvěru a umožňuje uživatelům pochopit, jak AI funguje. Ale není to jen o důvěře; tato transparentnost má hmatatelné výhody. Umožňuje uživatelům přizpůsobit modely konkrétním úkolům nebo podporovat nedostatečně zastoupené jazyky, což je činí užitečnějšími na specializovaných trzích.
Podívejte se na toto video na YouTube.
Proprietární modely velkých jazyků
Pro :
- Kontrola kvality a konzistence: Proprietární modely často podléhají přísné kontrole kvality, která zajišťuje konzistentní výkon a spolehlivost.
- Podpora a údržba: Tyto modely obvykle využívají vyhrazenou podporu a pravidelné aktualizace od vlastnící společnosti.
- Přizpůsobení pro konkrétní aplikace: Mohou nabídnout specializované funkce nebo přizpůsobení pro konkrétní odvětví nebo případy použití.
- Zabezpečení dat a soukromí: Proprietární modely mohou poskytnout lépe kontrolovaná prostředí a potenciálně poskytovat lepší zabezpečení dat a soukromí.
nevýhody
- Cena a dostupnost: Přístup k těmto modelům často stojí náklady, které mohou být pro jednotlivé uživatele nebo malé organizace neúnosné.
- Omezení použití: Často existují přísná omezení použití, která omezují, jak a kde lze model používat.
- Nedostatek transparentnosti: Údaje o vnitřním fungování a školení těchto modelů nejsou obecně zveřejňovány, což vede k potenciální zaujatosti a etickým problémům.
- Spolehlivost na jednoho dodavatele: Uživatelé se stávají závislými na dodavateli, pokud jde o aktualizace, podporu a trvalý přístup.
Open source rozsáhlé jazykové modely
Výhody:
- Dostupnost a cena: Modely s otevřeným zdrojovým kódem jsou volně přístupné, takže jsou dostupné širšímu publiku, včetně výzkumníků, malých podniků a fandů.
- Transparentnost a auditovatelnost: Otevřená povaha umožňuje kontrolu a audit kódu a algoritmů, což podporuje důvěru a porozumění.
- Rozvoj komunity: Mají prospěch z příspěvků komunity, což pomáhá diverzifikovat vstupy a urychlit inovace.
- Flexibilita použití: Uživatelé mají svobodu upravovat a používat šablony podle svých potřeb, což podporuje experimentování a přizpůsobení.
nevýhody
- Variabilita kvality a spolehlivosti: Modely s otevřeným zdrojovým kódem nemusí podléhat konzistentní kontrole kvality proprietárních modelů.
- Omezená podpora: Často přicházejí s omezenou nebo žádnou formální strukturou podpory a spoléhají na komunitní fóra nebo dokumentaci.
- Intenzita zdrojů: Nasazení a údržba těchto modelů může vyžadovat značné IT zdroje a odborné znalosti.
- Riziko zneužití: Nedostatek omezení použití může vést k etickým problémům, protože existuje menší kontrola nad tím, jak je model používán.
Úspěch projektů s otevřeným zdrojovým kódem závisí na kolektivní moudrosti a inovacích přispěvatelů z celého světa. Tato sdílená inteligence umožňuje rychlý pokrok a přidává na síle a rozmanitosti technologie. V některých případech mohou tyto snahy komunity dokonce překonat inovace proprietárních modelů, které se často mohou pochlubit většími metrikami, ale netěží ze stejné úrovně spolupráce.
LLM s otevřeným zdrojovým kódem se šíří napříč různými průmyslovými odvětvími a ukazují se jako přínos pro pokrok a efektivitu. Zvažte NASA, která tyto modely používá k analýze velkého množství textových dat. Nebo zdravotnický sektor, kde LLM s otevřeným zdrojovým kódem pomáhají odborníkům získávat informace z lékařské literatury a interakcí s pacienty. Díky všestrannosti jsou tyto modely neocenitelné pro širokou škálu organizačních potřeb.
Některé z nejpozoruhodnějších open source LLM zahrnují Llama 2 od Meta AI a Vicuna, které demonstrují, že open source řešení mohou konkurovat proprietárním modelům, dokonce i těm s většími zdroji. LLM však nejsou bez problémů. Problémy, jako jsou výstupní chyby, zkreslení v trénovacích datech a zranitelnosti zabezpečení, jsou skutečnými problémy, které je třeba řešit. Tyto výzvy zdůrazňují význam pokračujícího výzkumu a vývoje pro minimalizaci potenciálních negativních dopadů a podporu odpovědného používání LLM.
IBM Watsonx podporuje všechny LLM
IBM uznala důležitost hnutí open source podporou platforem, jako je Watsonx Studio. Tato platforma podporuje publikování a správu proprietárních i open source modelů, což odráží širší průmyslový trend směrem k rozvoji open source umělé inteligence. Tento vývoj uznává hodnotu komunitních inovací.
Open source LLM scéna je dynamická a neustále se vyvíjí. Když se ponoříte do této oblasti, uvidíte, že duch spolupráce při vývoji open source není jen idealistická představa, ale praktický přístup k vytváření účinnějších, transparentnějších a inkluzivnějších technologií umělé inteligence. Ať už jste vývojář, majitel firmy nebo nadšenec AI, pochopení nuancí mezi proprietárními LLM a open source LLM je zásadní pro využití obrovských možností, které tyto nástroje nabízejí.
Přečtěte si více Průvodce:
- Jak vytvářet znalostní grafy pomocí velkých jazykových modelů (LLM)
- LLaMA Factory vám umožňuje snadno zdokonalovat a trénovat velké jazykové modely (LLM).
- Jak používat ChatHub AI ke spouštění velkých jazykových modelů (LLM) vedle sebe?
- Převod nestrukturovaných dat na strukturovaná data pomocí Pydantic a LLM
- Integrace velkých jazykových modelů LLM AI s grafy znalostí
