Open Source vs. Closed Source in Sprachmodellen: Vor- und Nachteile

Einführung

Einleitung

Large Language Models (LLMs) haben die Bereiche Natural Language Processing (NLP) und Artificial Intelligence (AI) revolutioniert. Diese Modelle, die auf riesigen Mengen an Textdaten trainiert werden, zeichnen sich durch die Generierung von Text, die Beantwortung von Fragen und die Ausführung einer Vielzahl von Aufgaben aus. Eine wichtige Entscheidung für Unternehmen, die LLMs in internen KI-Projekten einsetzen, ist die Wahl zwischen Open-Source- und Closed-Source-Sprachmodellen. Dieser Artikel untersucht die Vor- und Nachteile beider Optionen und hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage ihrer spezifischen Bedürfnisse und Prioritäten zu treffen.

Open-Source-LLMs

Open-Source-LLMs bieten eine Reihe von Vorteilen, die sie zu einer überzeugenden Wahl für Unternehmen machen, die Sprachmodelle für ihre KI-Projekte nutzen möchten. Im Folgenden werden wir die Vorteile und Überlegungen bei der Verwendung von Open-Source-LLMs näher erläutern.

Vorteile von Open-Source-LLMs:

• Kontrolle und Flexibilität: Open-Source-LLMs bieten Unternehmen ein unübertroffenes Maß an Kontrolle. Sie haben die Freiheit, das Modell zu modifizieren, an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen und für verschiedene Anwendungen zu adaptieren. Dieses Maß an Flexibilität ermöglicht es Ihnen, das Modell so zu optimieren, dass es Aufgaben ausführt, die für Ihr Unternehmen von hoher Relevanz sind.
• Anpassbarkeit: Die offene Natur dieser Modelle bedeutet, dass ihre zugrunde liegende Architektur und Gewichtungsparameter zugänglich sind. Diese Zugänglichkeit macht die Anpassung relativ einfach. Entwickler können das Modell optimieren, um die Leistung zu verbessern oder es an domänenspezifische Anforderungen anzupassen, was Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
• Community-Unterstützung: Open-Source-LLMs profitieren oft von der kollektiven Weisheit und dem Fachwissen einer großen und vielfältigen Entwickler-Community. Diese Community kann wertvolle Einblicke, Verbesserungen und Aktualisierungen des Modells liefern. Infolgedessen kann Ihr Unternehmen das Wissen eines globalen Netzwerks von Experten nutzen, die zur laufenden Entwicklung dieser Modelle beitragen.
• Innovation: Das Open-Source-Ökosystem ist bekannt für seine Innovationskultur. Es lebt von der Zusammenarbeit und der schnellen Anpassung an neue Technologien und Trends. Wenn Sie sich für ein Open-Source-LLM entscheiden, können Sie die neuesten Fortschritte nutzen, die aus diesem dynamischen Umfeld entstehen, und Ihr Unternehmen in die Lage versetzen, immer einen Schritt voraus zu sein.
• Transparenz: Open-Source-LLMs bieten Transparenz in Bezug auf die inneren Abläufe des Modells. Diese Transparenz ist nicht nur aus technischer Sicht wertvoll, sondern auch aus ethischer Sicht. Sie ermöglicht es Unternehmen, Vertrauen bei ihren Kunden aufzubauen, indem sie demonstrieren, dass die von ihnen eingesetzten KI-Systeme rechenschaftspflichtig und erklärbar sind.

Nachteile von Open-Source-LLMs:

• Begrenzte Ressourcen: Obwohl die Open-Source-Community lebendig und kollaborativ ist, verfügt sie möglicherweise nicht immer über die gleichen Ressourcen wie große Unternehmen, die Closed-Source-Modelle entwickeln. Dies kann zu Einschränkungen in Bezug auf Forschung, Entwicklung und Support für Open-Source-LLMs führen.
• Abhängigkeit von der Community: Die Entwicklung und Verbesserung von Open-Source-LLMs hängt stark von den Beiträgen der Community ab. Obwohl das Engagement der Community oft lobenswert ist, bietet sie möglicherweise nicht immer konsistente und zuverlässige Aktualisierungen oder Support, was für Unternehmen mit bestimmten Fristen oder strengen Anforderungen eine Herausforderung darstellen könnte.

Open-Source-LLMs – Beispiele

• LLaMA 2: Metas Engagement für Offenheit im LLM-Bereich wird durch die Veröffentlichung seines leistungsstarken Open-Source-Large-Language-Modells Meta AI (LLaMA) und seiner aktualisierten Version LLaMA 2 deutlich. LLaMA 2 wurde im Juli 2023 für Forschungs- und kommerzielle Zwecke veröffentlicht und ist ein vortrainiertes generatives Textmodell mit 7 bis 70 Milliarden Parametern. Es wurde mithilfe von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) feinabgestimmt und dient als vielseitiges generatives Textmodell, das für Chatbots und verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachgenerierung verwendet werden kann. Meta hat zwei offene, angepasste Versionen von LLaMA 2 eingeführt, nämlich Llama Chat und Code Llama.
• BLOOM: BLOOM wurde 2022 durch ein Gemeinschaftsprojekt mit Freiwilligen aus über 70 Ländern und Forschern von Hugging Face eingeführt und ist ein leistungsstarkes autoregressives Open-Source-LLM. Mit 176 Milliarden Parametern zeichnet es sich durch die Generierung von kohärentem und präzisem Text in 46 Sprachen und 13 Programmiersprachen aus. Transparenz ist ein Schlüsselaspekt von BLOOM, da sein Quellcode und seine Trainingsdaten über das Hugging-Face-Ökosystem für jedermann zugänglich sind.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT wurde 2018 von Google entwickelt und ist ein einflussreiches Open-Source-LLM. Durch die Nutzung der Transformer-Neuralarchitektur erreichte BERT schnell eine hochmoderne Leistung bei zahlreichen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung. Seine Open-Source-Natur hat zu seiner Popularität beigetragen, da Tausende von vortrainierten Modellen für spezifische Anwendungen wie Sentimentanalyse, Analyse klinischer Notizen und Erkennung von toxischen Kommentaren verfügbar sind.
• Falcon 180B: Falcon 180B wurde im September 2023 vom Technology Innovation Institute der Vereinigten Arabischen Emirate veröffentlicht und demonstriert die sich schließende Lücke zwischen proprietären und Open-Source-LLMs. Mit 180 Milliarden Parametern und 3,5 Billionen Token übertrifft Falcon 180B Konkurrenten wie LLaMA 2 und GPT-3.5 bei verschiedenen NLP-Aufgaben. Obwohl es für kommerzielle und Forschungszwecke kostenlos ist, erfordert es erhebliche Rechenressourcen.
• OPT-175B: Die Open Pre-trained Transformers Language Models (OPT) von Meta markierten einen Meilenstein bei der Befreiung der LLM-Landschaft durch Open Source. OPT-175B, eines der fortschrittlichsten Open-Source-LLMs, konkurriert in seiner Leistung mit GPT-3. Obwohl es für Forschungszwecke verfügbar ist, wird es unter einer nicht-kommerziellen Lizenz veröffentlicht, die seine Verwendung für KI-gesteuerte Unternehmen einschränkt.
• XGen-7B: Der Einstieg von Salesforce in das LLM-Rennen, XGen-7B, betont die Unterstützung längerer Kontextfenster und ermöglicht ein 8K-Kontextfenster in seiner fortschrittlichsten Variante. Obwohl XGen nur 7B Parameter für das Training verwendet, priorisiert es die Effizienz. Einige Varianten sind für kommerzielle und Forschungszwecke verfügbar und werden unter einer nicht-kommerziellen Lizenz veröffentlicht.
• GPT-NeoX und GPT-J: GPT-NeoX und GPT-J wurden von Forschern von EleutherAI entwickelt und dienen als Open-Source-Alternativen zu GPT. Mit 20 Milliarden bzw. 6 Milliarden Parametern liefern sie präzise Ergebnisse bei verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung. Diese LLMs werden mit verschiedenen hochwertigen Datensätzen trainiert, decken mehrere Bereiche ab und sind über die NLP Cloud API kostenlos zugänglich.
• Vicuna-13B: Ist ein Open-Source-Konversationsmodell, das aus der Feinabstimmung des LLaMa 13B-Modells mithilfe von von Benutzern geteilten Konversationen von ShareGPT abgeleitet wurde. Mit Anwendungen in Branchen wie Kundenservice, Gesundheitswesen, Bildung, Finanzen und Reise/Gastgewerbe hat Vicuna-13B eine beeindruckende Leistung gezeigt und andere Modelle in über 90 % der Fälle übertroffen, wie eine vorläufige Bewertung mit GPT-4 als Richter ergab.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Open-Source-LLMs eine einzigartige Reihe von Vorteilen bieten, darunter Kontrolle, Anpassbarkeit, Community-Unterstützung, Innovation und Transparenz. Diese Vorteile ermöglichen es Unternehmen, das volle Potenzial von Sprachmodellen auszuschöpfen und sie gleichzeitig an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Es ist jedoch wichtig, die potenziellen Nachteile wie begrenzte Ressourcen und ein gewisses Maß an Abhängigkeit von der Open-Source-Community zu berücksichtigen, wenn eine Entscheidung über deren Implementierung in KI-Projekten getroffen wird.

Closed-Source-LLMs

Closed-Source-LLMs, auch bekannt als proprietäre Sprachmodelle, stellen einen gegensätzlichen Ansatz zu ihren Open-Source-Pendants dar. Bei diesen Modellen wird der Quellcode vertraulich behandelt und in der Regel von großen Unternehmen entwickelt und gewartet. In diesem Abschnitt werden wir die besonderen Vorteile und Überlegungen untersuchen, die mit der Verwendung von Closed-Source-LLMs in KI-Projekten verbunden sind.

Vorteile von Closed-Source-LLMs:

• Reichhaltige Ressourcen: Einer der Hauptvorteile von Closed-Source-LLMs ist die beträchtliche finanzielle Unterstützung und die Ressourcen, die von den dahinter stehenden Unternehmen bereitgestellt werden. Diese Ressourcen können in umfangreiche Forschung, Entwicklung und kontinuierliche Verbesserung des Modells gelenkt werden. Infolgedessen können sich Unternehmen auf eine robuste, gut unterstützte Lösung für ihre KI-Projekte verlassen.
• Dedizierter Support: Closed-Source-LLMs werden oft mit dediziertem Support von dem Unternehmen geliefert, das sie entwickelt hat. Das bedeutet, dass Unternehmen, die diese Modelle verwenden, Zugang zu professioneller Unterstützung, Fehlerbehebung und Expertenberatung haben. Dieses Maß an Unterstützung kann von unschätzbarem Wert sein, um den erfolgreichen Einsatz und die Leistung von KI-Systemen sicherzustellen.

Nachteile von Closed-Source-LLMs:

• Begrenzte Kontrolle: Der vielleicht größte Nachteil von Closed-Source-LLMs ist das begrenzte Maß an Kontrolle, das sie Unternehmen bieten. Da der Quellcode proprietär und nicht zugänglich ist, werden Anpassung und Feinabstimmung schwierig. Diese Einschränkung kann die Anpassungsfähigkeit des Modells an spezifische Geschäftsanforderungen behindern.
• Begrenzte Anpassung: Die Unfähigkeit, auf die zugrunde liegende Architektur und die Gewichtungsparameter von Closed-Source-LLMs zuzugreifen und diese zu modifizieren, bedeutet, dass Unternehmen in ihrer Fähigkeit eingeschränkt sind, das Modell an ihre individuellen Anforderungen anzupassen. Dies kann zu einer suboptimalen Leistung in bestimmten Anwendungen führen.
• Mangelnde Transparenz: Closed-Source-LLMs mangelt es oft an Transparenz in Bezug auf ihre internen Prozesse. Unternehmen, die diese Modelle verwenden, haben möglicherweise keinen vollständigen Einblick, wie das Modell zu seinen Vorhersagen oder Entscheidungen gelangt. Dieser Mangel an Transparenz kann ein erhebliches Problem darstellen, insbesondere in Anwendungen, in denen Verantwortlichkeit und Erklärbarkeit von entscheidender Bedeutung sind.

Beispiele für Closed-Source-LLM-Modelle:

• HyperCLOVA: HyperCLOVA von Naver Corp, ein KI-Modell, das für die koreanische Sprache entwickelt wurde, wurde im Mai 2021 vorgestellt. Das Unternehmen bereitet sich darauf vor, im Juli eine verbesserte Version, HyperCLOVA X, auf den Markt zu bringen, die sowohl Bilder als auch Sprache in einem multimodalen Format verstehen kann. Es wird als koreanisches GPT-3 bezeichnet und wurde auf einem umfangreichen Korpus von 560 Milliarden Token trainiert. Laut Kim Yu-won, CEO von Naver Cloud Corp, hat dieses Modell das Potenzial, die Verarbeitung natürlicher Sprache zu revolutionieren.
• Gopher: Gopher von DeepMind ist ein Transformer-Sprachmodell mit beeindruckenden 280 Milliarden Parametern. Forscher behaupten, dass dieses Modell die Genauigkeitslücke zwischen GPT-3 und der Leistung menschlicher Experten deutlich verringert, die prognostizierten Erwartungen übertrifft und aktuelle hochmoderne Sprachmodelle bei etwa 81 % der Aufgaben übertrifft.
• Chinchilla: Chinchilla ergänzt die Reihe der von Tieren inspirierten Modelle von DeepMind und ist ein Modell mit 70 Milliarden Parametern, das für optimale Recheneffizienz entwickelt wurde. Es wurde festgestellt, dass Chinchilla, das auf einem Datensatz mit 1,4 Billionen Token trainiert wurde, optimal trainiert wurde, indem ein Gleichgewicht zwischen Modellgröße und Trainings-Token aufrechterhalten wurde. Obwohl Chinchilla das gleiche Rechenbudget wie Gopher verwendet, verfügt es über viermal mehr Trainingsdaten und positioniert sich als robuster Konkurrent in der Landschaft der Sprachmodelle.
• BloombergGPT: Kürzlich hat Bloomberg BloombergGPT vorgestellt, ein neues, groß angelegtes generatives KI-Modell, das speziell auf die komplexe Landschaft der Finanzbranche zugeschnitten ist. Dieses hochtrainierte Sprachmodell ist für das Parsen und Verarbeiten großer Mengen an Finanzdaten optimiert und zeigt vielversprechende Ergebnisse im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP).

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entscheidung, Closed-Source-LLMs in KI-Projekten einzusetzen, von den spezifischen Bedürfnissen und Prioritäten eines Unternehmens geleitet werden sollte. Die Vorteile reichhaltiger Ressourcen und dedizierter Unterstützung werden durch die Einschränkungen begrenzter Kontrolle, Anpassung und Transparenz aufgewogen. Daher ist es für Unternehmen unerlässlich, ihre Anforderungen und Ziele sorgfältig zu bewerten, bevor sie sich zwischen Open-Source- und Closed-Source-LLMs entscheiden, um sicherzustellen, dass sie mit ihrer langfristigen KI-Strategie übereinstimmen.

Die Wahl zwischen Open-Source- und Closed-Source-LLMs in Projekten der künstlichen Intelligenz hängt von den spezifischen Bedürfnissen und Prioritäten eines Unternehmens ab. Hier sind Beispiele für Branchen, in denen jede dieser Optionen bevorzugt werden kann:

Beste Verwendung von Open-Source-LLMs:

• Wissenschaftliche Forschung: In Bereichen der wissenschaftlichen Forschung, wie Biologie, Medizin oder Physik, ermöglichen Open-Source-LLMs die Anpassung von Modellen für spezifische Experimente und Analysen.
• Bildung: Im Bildungssektor, wo es notwendig ist, Modelle an verschiedene Bereiche und pädagogische Anwendungen anzupassen, sind Open-Source-Modelle wertvolle Werkzeuge.
• Startups: Kleine Unternehmen und Startups verwenden oft Open-Source-Modelle aufgrund ihrer Zugänglichkeit, Flexibilität und geringeren Anfangskosten.
• Projekte, die auf offener Zusammenarbeit basieren: In Open-Source-Projekten, wie der Entwicklung von freier Software oder Inhalten, werden Open-Source-Modelle konsequent eingesetzt.
• Benutzerdefinierte Geschäftsanwendungen: In Branchen, in denen es notwendig ist, Modelle für bestimmte Geschäftsanwendungen anzupassen, können Open-Source-Modelle eine vorteilhafte Lösung sein.

Beste Verwendung von Closed-Source-LLMs:

• Finanzbranche: Im Finanzsektor, wo strenge Vorschriften und Sicherheitsanforderungen gelten, können Closed-Source-Modelle dedizierten Support und Vertrauen in die Ergebnisse bieten.
• Medizin und Gesundheitswesen: In Bereichen der Medizin, in denen Zuverlässigkeit und Genauigkeit von entscheidender Bedeutung sind, bieten Closed-Source-Modelle die Ressourcen und den Support, die erforderlich sind, um die höchsten Standards zu erfüllen.
• Industrielle Steuerungssysteme: Im Fall von industriellen Steuerungssystemen, in denen Zuverlässigkeit und Stabilität unerlässlich sind, gewährleisten Closed-Source-Modelle Sicherheit in ihrem Betrieb.
• Sicherheit und Datenschutz: In Bereichen, die mit Sicherheit und Datenschutz zusammenhängen, wo Vertraulichkeit und Kontrolle von größter Bedeutung sind, bieten Closed-Source-Modelle mehr Sicherheit.
• Anbieter integrierter Lösungen: Unternehmen, die sich auf die Bereitstellung integrierter Lösungen spezialisiert haben, bevorzugen oft Closed-Source-Modelle aufgrund ihrer Kompatibilität mit anderen Tools und Software.

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Die letzte Entscheidung hängt von den individuellen Anforderungen, dem Budget, den Regeln und der Priorität einer Organisation ab. In vielen Fällen ist es für den Entscheidungsprozess von großer Bedeutung, die Vor- und Nachteile beider Optionen zu berücksichtigen.

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