Open Source kontra zamknięte źródło w modelach językowych: zalety i wady

Wprowadzenie

Modele językowe o dużej skali (Large Language Models, LLM) zrewolucjonizowały dziedziny przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP) i sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence, AI). Te modele, trenowane na ogromnych ilościach danych tekstowych, doskonale generują tekst, odpowiadają na pytania i wykonują szeroki zakres zadań. Kluczową decyzją dla organizacji wdrażających LLM w wewnętrznych projektach AI jest wybór między modelami językowymi open source a closed source. Ten artykuł analizuje zalety i wady obu opcji, pomagając firmom podejmować świadome decyzje w oparciu o ich specyficzne potrzeby i priorytety.

LLM Open Source

LLM Open Source oferują szereg zalet, które czynią je atrakcyjnym wyborem dla organizacji chcących wykorzystać modele językowe w swoich projektach AI. Poniżej omówimy szczegółowo korzyści i aspekty, które należy wziąć pod uwagę przy korzystaniu z LLM open source.

Zalety LLM Open Source:

• Kontrola i elastyczność: LLM open source zapewniają organizacjom niezrównany poziom kontroli. Masz swobodę modyfikowania modelu, dostosowywania go do swoich specyficznych potrzeb i adaptowania do różnych zastosowań. Ten poziom elastyczności pozwala na precyzyjne dostrojenie modelu do wykonywania zadań, które są wysoce istotne dla Twojej działalności.
• Customizacja: Otwarta natura tych modeli oznacza, że ich podstawowa architektura i parametry wagowe są dostępne. Ta dostępność sprawia, że customizacja jest stosunkowo prosta. Programiści mogą dostosować model, aby poprawić wydajność lub dostosować go do specyficznych wymagań domenowych, dając Twojej organizacji przewagę konkurencyjną.
• Wsparcie społeczności: LLM open source często korzystają z zbiorowej mądrości i wiedzy specjalistycznej dużej i zróżnicowanej społeczności programistów. Ta społeczność może dostarczyć cennych spostrzeżeń, ulepszeń i aktualizacji modelu. W rezultacie Twoja organizacja może korzystać z wiedzy globalnej sieci ekspertów, którzy przyczyniają się do ciągłego rozwoju tych modeli.
• Innowacyjność: Ekosystem open source znany jest z kultury innowacji. Rozwija się dzięki współpracy i szybkiej adaptacji do pojawiających się technologii i trendów. Wybierając LLM open source, możesz wykorzystać najnowocześniejsze osiągnięcia, które wynikają z tego dynamicznego środowiska, umożliwiając Twojej organizacji utrzymanie się na czele.
• Transparentność: LLM open source zapewniają transparentność w zakresie wewnętrznego działania modelu. Ta transparentność jest cenna nie tylko z technicznego punktu widzenia, ale także z etycznego. Pozwala organizacjom budować zaufanie u klientów, demonstrując, że wdrażane systemy AI są odpowiedzialne i wytłumaczalne.

Wady LLM Open Source:

• Ograniczone zasoby: Chociaż społeczność open source jest dynamiczna i oparta na współpracy, może nie zawsze dysponować takim samym poziomem zasobów, jak duże korporacje opracowujące modele closed source. Może to prowadzić do ograniczeń w zakresie badań, rozwoju i wsparcia dla LLM open source.
• Zależność od społeczności: Rozwój i ulepszanie LLM open source w dużym stopniu zależy od wkładu społeczności. Chociaż zaangażowanie społeczności jest często godne pochwały, może nie zawsze zapewniać spójne i niezawodne aktualizacje lub wsparcie, co może stanowić wyzwanie dla organizacji o konkretnych terminach lub rygorystycznych wymaganiach.

LLM Open Source – Przykłady

• LLaMA 2: Zaangażowanie Meta w otwartość w przestrzeni LLM jest widoczne dzięki wydaniu potężnego modelu językowego open source, Meta AI (LLaMA), i jego ulepszonej wersji, LLaMA 2. Uruchomiony w lipcu 2023 roku do użytku zarówno badawczego, jak i komercyjnego, LLaMA 2 jest wstępnie wytrenowanym generatywnym modelem tekstowym z 7 do 70 miliardami parametrów. Dostrojony przy użyciu Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), służy jako wszechstronny generatywny model tekstowy, który można zastosować do chatbotów i różnych zadań generowania języka naturalnego. Meta wprowadziła dwie otwarte, customizowane wersje LLaMA 2, a mianowicie Llama Chat i Code Llama.
• BLOOM: Wprowadzony w 2022 roku w ramach projektu współpracy z udziałem wolontariuszy z ponad 70 krajów i badaczy z Hugging Face, BLOOM jest potężnym autoregresyjnym LLM Open Source. Z 176 miliardami parametrów, doskonale generuje spójny i dokładny tekst w 46 językach i 13 językach programowania. Transparentność jest kluczowym aspektem BLOOM, ponieważ jego kod źródłowy i dane treningowe są dostępne dla wszystkich za pośrednictwem ekosystemu Hugging Face.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Opracowany przez Google w 2018 roku, wyróżnia się jako wpływowy LLM open source. Wykorzystując architekturę sieci neuronowej transformer, BERT szybko osiągnął najnowocześniejsze wyniki w wielu zadaniach przetwarzania języka naturalnego. Jego otwarta natura przyczyniła się do jego popularności, z tysiącami wstępnie wytrenowanych modeli dostępnych dla konkretnych zastosowań, takich jak analiza sentymentu, analiza notatek klinicznych i wykrywanie toksycznych komentarzy.
• Falcon 180B: Wydany przez Technology Innovation Institute Zjednoczonych Emiratów Arabskich we wrześniu 2023 roku, Falcon 180B pokazuje zmniejszającą się lukę między zastrzeżonymi i open source LLM. Z 180 miliardami parametrów i 3,5 bilionami tokenów, Falcon 180B przewyższa konkurentów, takich jak LLaMA 2 i GPT-3.5, w różnych zadaniach NLP. Chociaż jest bezpłatny do użytku komercyjnego i badawczego, wymaga znacznych zasobów obliczeniowych.
• OPT-175B: Open Pre-trained Transformers Language Models (OPT) Meta stanowiły kamień milowy w uwalnianiu krajobrazu LLM poprzez open source. OPT-175B, jeden z najbardziej zaawansowanych LLM open source, konkuruje z GPT-3 pod względem wydajności. Chociaż jest dostępny do celów badawczych, jest wydawany na licencji niekomercyjnej, ograniczając jego wykorzystanie dla firm opartych na AI.
• XGen-7B: Wejście Salesforce do wyścigu LLM, XGen-7B, podkreśla wsparcie dla dłuższych okien kontekstowych, umożliwiając okno kontekstowe 8K w najbardziej zaawansowanym wariancie. Pomimo użycia tylko 7B parametrów do treningu, XGen priorytetowo traktuje wydajność. Dostępny do celów komercyjnych i badawczych, niektóre warianty są wydawane na licencji niekomercyjnej.
• GPT-NeoX i GPT-J: Opracowane przez badaczy z EleutherAI, GPT-NeoX i GPT-J służą jako alternatywy open source dla GPT. Z odpowiednio 20 miliardami i 6 miliardami parametrów, dostarczają dokładne wyniki w różnych zadaniach przetwarzania języka naturalnego. Trenowane z wykorzystaniem zróżnicowanych, wysokiej jakości zbiorów danych, te LLM obejmują wiele domen i są dostępne bezpłatnie za pośrednictwem NLP Cloud API.
• Vicuna-13B: Jest modelem konwersacyjnym open source, który powstał w wyniku dostrojenia modelu LLaMa 13B przy użyciu rozmów udostępnionych przez użytkowników z ShareGPT. Dzięki zastosowaniom w różnych branżach, takich jak obsługa klienta, opieka zdrowotna, edukacja, finanse i podróże/hotelarstwo, Vicuna-13B wykazała imponującą wydajność, przewyższając inne modele w ponad 90% przypadków, zgodnie z wstępną oceną z wykorzystaniem GPT-4 jako sędziego.

Podsumowując, LLM open source zapewniają unikalny zestaw zalet, w tym kontrolę, customizację, wsparcie społeczności, innowacyjność i transparentność. Te korzyści umożliwiają organizacjom wykorzystanie pełnego potencjału modeli językowych, jednocześnie dostosowując je do ich specyficznych potrzeb. Należy jednak wziąć pod uwagę potencjalne wady, takie jak ograniczone zasoby i pewien stopień zależności od społeczności open source, podejmując decyzję dotyczącą ich wdrożenia w projektach AI.

LLM Closed Source

LLM Closed Source, znane również jako zastrzeżone modele językowe, stanowią kontrastowe podejście w stosunku do ich odpowiedników open source. W przypadku tych modeli kod źródłowy jest poufny i zazwyczaj są one rozwijane i utrzymywane przez duże korporacje. W tej sekcji zbadamy charakterystyczne korzyści i aspekty związane z wykorzystaniem LLM closed source w projektach AI.

Zalety LLM Closed Source:

• Obfite zasoby: Jedną z głównych zalet LLM closed source jest znaczne wsparcie finansowe i zasoby zapewniane przez korporacje, które za nimi stoją. Zasoby te można skierować na szeroko zakrojone badania, rozwój i ciągłe ulepszanie modelu. W rezultacie organizacje mogą polegać na solidnym, dobrze wspieranym rozwiązaniu dla swoich projektów AI.
• Dedykowane wsparcie: LLM closed source często są dostarczane z dedykowanym wsparciem od korporacji, która je opracowała. Oznacza to, że organizacje korzystające z tych modeli mogą uzyskać dostęp do profesjonalnej pomocy, rozwiązywania problemów i porad ekspertów. Ten poziom wsparcia może być nieoceniony w zapewnieniu pomyślnego wdrożenia i wydajności systemów AI.

Wady LLM Closed Source:

• Ograniczona kontrola: Być może największą wadą LLM closed source jest ograniczony poziom kontroli, jaki oferują organizacjom. Ponieważ kod źródłowy jest zastrzeżony i niedostępny, customizacja i precyzyjne dostrojenie stają się trudne. To ograniczenie może utrudniać adaptację modelu do specyficznych potrzeb biznesowych.
• Ograniczona customizacja: Brak możliwości dostępu i modyfikowania podstawowej architektury i parametrów wagowych LLM closed source oznacza, że organizacje są ograniczone w możliwości dostosowania modelu do swoich unikalnych wymagań. Może to prowadzić do suboptymalnej wydajności w niektórych zastosowaniach.
• Brak transparentności: LLM closed source często charakteryzują się brakiem transparentności w zakresie ich wewnętrznych procesów. Organizacje korzystające z tych modeli mogą nie mieć pełnej widoczności, w jaki sposób model dochodzi do swoich przewidywań lub decyzji. Ten brak transparentności może być istotnym problemem, szczególnie w zastosowaniach, w których odpowiedzialność i wytłumaczalność są kluczowe.

Przykłady modeli LLM closed source:

• HyperCLOVA: HyperCLOVA firmy Naver Corp, model AI zaprojektowany dla języka koreańskiego, został wprowadzony w maju 2021 roku. Firma przygotowuje się do uruchomienia ulepszonej wersji, HyperCLOVA X, w lipcu, zdolnej do rozumienia zarówno obrazów, jak i mowy w formacie multimodalnym. Określany jako koreański GPT-3, został wytrenowany na obszernym korpusie 560 miliardów tokenów. Według Kim Yu-wona, dyrektora generalnego Naver Cloud Corp, model ten ma potencjał zrewolucjonizowania przetwarzania języka naturalnego.
• Gopher: Gopher firmy DeepMind to model językowy transformer z imponującymi 280 miliardami parametrów. Badacze twierdzą, że model ten znacznie zmniejsza lukę w dokładności między GPT-3 a wydajnością eksperta ludzkiego, przewyższając prognozowane oczekiwania i przewyższając obecne najnowocześniejsze modele językowe w około 81% zadań.
• Chinchilla: Uzupełniając serię modeli inspirowanych zwierzętami firmy DeepMind, Chinchilla jest modelem z 70 miliardami parametrów, zaprojektowanym dla optymalnej wydajności obliczeniowej. Stwierdzono, że Chinchilla, trenowana na zbiorze danych zawierającym 1,4 biliona tokenów, jest optymalnie wytrenowana poprzez utrzymanie równowagi między rozmiarem modelu a tokenami treningowymi. Pomimo wykorzystania tego samego budżetu obliczeniowego co Gopher, Chinchilla oferuje cztery razy więcej danych treningowych, pozycjonując się jako solidny konkurent w krajobrazie modeli językowych.
• BloombergGPT: Niedawno Bloomberg wprowadził BloombergGPT, nowy, wielkoskalowy generatywny model AI, specjalnie dostosowany do złożonego krajobrazu branży finansowej. Ten wysoce wytrenowany model językowy jest zoptymalizowany do parsowania i przetwarzania ogromnych ilości danych finansowych, wykazując obiecujące wyniki w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Podsumowując, decyzja o zastosowaniu LLM closed source w projektach AI powinna być podyktowana specyficznymi potrzebami i priorytetami organizacji. Zalety obfitych zasobów i dedykowanego wsparcia są równoważone przez ograniczenia związane z ograniczoną kontrolą, customizacją i transparentnością. Dlatego ważne jest, aby organizacje dokładnie oceniły swoje wymagania i cele przed wyborem między LLM open source i closed source, aby upewnić się, że są one zgodne z ich długoterminową strategią AI.

Wybór między LLM open source i closed source w projektach sztucznej inteligencji zależy od specyficznych potrzeb i priorytetów organizacji. Oto przykłady branż, w których każda z tych opcji może być preferowana:

Najlepsze zastosowania LLM Open Source:

• Badania naukowe: W dziedzinach związanych z badaniami naukowymi, takich jak biologia, medycyna lub fizyka, LLM open source pozwalają na customizację modeli do konkretnych eksperymentów i analiz.
• Edukacja: W sektorze edukacji, gdzie istnieje potrzeba dostosowania modeli do różnych dziedzin i zastosowań pedagogicznych, modele open source są cennymi narzędziami.
• Startupy: Małe firmy i startupy często korzystają z modeli open source ze względu na ich dostępność, elastyczność i niższe koszty początkowe.
• Projekty oparte na otwartej współpracy: W projektach open source, takich jak rozwój wolnego oprogramowania lub treści, modele open source są konsekwentnie wykorzystywane.
• Customizowane aplikacje biznesowe: W branżach, w których istnieje potrzeba dostosowania modeli do konkretnych aplikacji biznesowych, modele open source mogą być korzystnym rozwiązaniem.

Najlepsze zastosowania LLM Closed Source:

• Branża finansowa: W sektorze finansowym, gdzie obowiązują rygorystyczne przepisy i wymogi bezpieczeństwa, modele closed source mogą zapewnić dedykowane wsparcie i pewność wyników.
• Medycyna i opieka zdrowotna: W dziedzinach związanych z medycyną, gdzie niezawodność i dokładność są krytyczne, modele closed source oferują zasoby i wsparcie potrzebne do spełnienia najwyższych standardów.
• Przemysłowe systemy sterowania: W przypadku przemysłowych systemów sterowania, gdzie niezawodność i stabilność są niezbędne, modele closed source zapewniają pewność w ich działaniu.
• Bezpieczeństwo i ochrona danych: W obszarach związanych z bezpieczeństwem i ochroną danych, gdzie poufność i kontrola są najważniejsze, modele closed source oferują większą pewność.
• Dostawcy zintegrowanych rozwiązań: Firmy specjalizujące się w dostarczaniu zintegrowanych rozwiązań często preferują modele closed source ze względu na ich kompatybilność z innymi narzędziami i oprogramowaniem.

‍

Ostateczna decyzja zależy od indywidualnych wymagań organizacji, budżetu, przepisów i priorytetów. W wielu przypadkach rozważenie zalet i wad obu opcji ma kluczowe znaczenie w procesie decyzyjnym.

Architektura danych strumieniowych - co to jest i jakie są z niej korzyści?

Przyszłość inżynierii danych - trendy do obserwacji w 2025 roku

Przewaga chmury nad tradycyjnymi rozwiązaniami informatycznymi dla firm

‍

‍