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

Einführung

Large Language Models (LLMs) haben die Bereiche der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und der künstlichen Intelligenz (KI) verändert. Diese Modelle, die auf riesigen Mengen von Textdaten trainiert wurden, 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 implementieren, ist die Wahl von Open-Source-Sprachmodellen oder Closed-Source-Sprachmodellen. Dieser Artikel untersucht die Vor- und Nachteile beider Optionen und hilft Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage ihrer spezifischen Bedürfnisse und Prioritäten zu treffen.

Open-Source-LLMs

Open-Source-LLMs bieten eine Vielzahl von Vorteilen, die sie zu einer überzeugenden Wahl für Unternehmen machen, die Sprachmodelle für ihre KI-Projekte nutzen möchten. Hier werden wir uns eingehender mit den Vorteilen und Überlegungen zur Verwendung von Open-Source-LLMs befassen.

Vorteile von Open Source LLMs:

• Kontrolle und Flexibilität: Open-Source-LLMs bieten Unternehmen ein beispielloses Maß an Kontrolle. Sie haben die Freiheit, das Modell zu modifizieren, an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen und es an verschiedene Anwendungen anzupassen. Dieses Maß an Flexibilität ermöglicht es Ihnen, das Modell so anzupassen, dass es Aufgaben ausführt, die für Ihr Unternehmen von großer Bedeutung sind.
• Anpassung: Aufgrund des offenen Charakters dieser Modelle sind ihre zugrunde liegenden Architektur- und Gewichtsparameter zugänglich. Diese Zugänglichkeit macht die Anpassung relativ einfach. Entwickler können das Modell anpassen, um die Leistung zu verbessern, oder es an domänenspezifische Anforderungen anpassen, was Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
• Community-Support: 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 bieten. Dadurch kann Ihr Unternehmen auf das Wissen eines globalen Netzwerks von Experten zurückgreifen, die zur kontinuierlichen Entwicklung dieser Modelle beitragen.
• Innovation: Das Open-Source-Ökosystem ist bekannt für seine Innovationskultur. Es lebt von Zusammenarbeit und schneller Anpassung an neue Technologien und Trends. Wenn Sie sich für ein Open-Source-LLM entscheiden, können Sie die neuesten Entwicklungen nutzen, die sich aus diesem dynamischen Umfeld ergeben, sodass Ihr Unternehmen immer einen Schritt voraus ist.
• Transparenz: Open-Source-LLMs bieten Transparenz in das Innenleben des Modells. Diese Transparenz ist nicht nur aus technischer, sondern auch aus ethischer Sicht wertvoll. Sie ermöglicht es Unternehmen, Vertrauen bei ihren Kunden aufzubauen, indem sie nachweisen, dass die von ihnen eingesetzten KI-Systeme rechenschaftspflichtig und erklärbar sind.

Nachteile von Open Source LLMs:

• Begrenzte Ressourcen: Die Open-Source-Community ist zwar lebendig und kooperativ, verfügt aber 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 Unterstützung von Open-Source-LLMs führen.
• Abhängigkeit von der Community: Die Entwicklung und Verbesserung von Open-Source-LLMs hängt stark von Beiträgen der Community ab. Obwohl das Engagement der Community oft lobenswert ist, bietet sie möglicherweise nicht immer konsistente und zuverlässige Updates oder Unterstützung, was für Organisationen mit bestimmten Fristen oder strengen Anforderungen eine Herausforderung darstellen kann.

Open-Source-LLMs

1. Das Engagement von LLama 2Meta für Offenheit im LLM-Bereich zeigt sich in der Veröffentlichung seines leistungsstarken Open-Source-Large Language Model, Meta AI (LLama), und seiner aktualisierten Version, LLama 2. LLama 2 wurde im Juli 2023 sowohl für die Forschung als auch für den kommerziellen Gebrauch eingeführt und ist ein vortrainiertes generatives Textmodell mit 7 bis 70 Milliarden Parametern. Es wurde mithilfe von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) optimiert und dient als vielseitiges generatives Textmodell, das für Chatbots und verschiedene Aufgaben zur Generierung natürlicher Sprache geeignet ist. Meta hat zwei offene, angepasste Versionen von LLama 2 eingeführt, nämlich Llama Chat und Code Llama.
2. BLOOM wurde 2022 im Rahmen eines Kooperationsprojekts eingeführt, an dem Freiwillige aus über 70 Ländern und Forschern von Hugging Face beteiligt waren. BLOOM ist ein leistungsstarkes autoregressives Open-Source-LLM. Mit 176 Milliarden Parametern zeichnet es sich durch die Generierung von kohärentem und genauem Text in 46 Sprachen und 13 Programmiersprachen aus. Transparenz ist ein wichtiger Aspekt von BLOOM, da der Quellcode und die Trainingsdaten über das Hugging Face-Ökosystem für jeden zugänglich sind.
3. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), 2018 von Google entwickelt, zeichnet sich als einflussreiches Open-Source-LLM aus. BERT nutzte die neuronale Transformer-Architektur und erreichte bei zahlreichen Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache schnell eine Leistung auf dem neuesten Stand der Technik. Sein Open-Source-Charakter hat zu seiner Beliebtheit beigetragen. Tausende von vortrainierten Modellen stehen für spezifische Anwendungen wie Stimmungsanalysen, klinische Notizanalysen und Erkennung toxischer Kommentare zur Verfügung.
4. Falcon 180B Der Falcon 180B wurde im September 2023 vom Technology Innovation Institute der Vereinigten Arabischen Emirate veröffentlicht und zeigt, wie sich die Lücke zwischen proprietären und Open-Source-LLMs schließt. Mit 180 Milliarden Parametern und 3,5 Billionen Tokens übertrifft Falcon 180B Konkurrenten wie LLama 2 und GPT-3.5 bei verschiedenen NLP-Aufgaben. Obwohl es für kommerzielle Zwecke und Forschungszwecke kostenlos ist, erfordert es erhebliche Rechenressourcen.
5. OPT-175B Die Open Pre-trained Transformers Language Models (OPT) von Meta waren ein Meilenstein bei der Liberalisierung der LLM-Landschaft durch Open Source. OPT-175B, eines der fortschrittlichsten Open-Source-LLMs, kann es in Sachen Leistung mit GPT-3 aufnehmen. Es ist zwar für Forschungszwecke verfügbar, wird aber unter einer nichtkommerziellen Lizenz veröffentlicht, was seine Verwendung für KI-orientierte Unternehmen einschränkt.
6. XGen-7b Der Einstieg von Salesforce in das LLM-Rennen, XGen-7b, betont die Unterstützung längerer Kontextfenster und ermöglicht in seiner fortschrittlichsten Variante ein 8K-Kontextfenster. Obwohl XGen nur 7B-Parameter für das Training verwendet, legt XGen Wert auf Effizienz. Einige Varianten sind für kommerzielle Zwecke und Forschungszwecke verfügbar und werden unter einer nichtkommerziellen Lizenz veröffentlicht.
7. 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 genaue Ergebnisse bei verschiedenen Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese LLMs wurden mit verschiedenen hochwertigen Datensätzen trainiert, decken mehrere Domänen ab und sind über die NLP Cloud-API kostenlos zugänglich.
8. Vicuna 13-Bb ist ein Open-Source-Konversationsmodell, das aus der Feinabstimmung des LLama 13B-Modells unter Verwendung von von Benutzern geteilten Konversationen von ShareGPT abgeleitet wurde. Vicuna-13B hat mit Anwendungen in Branchen wie Kundenservice, Gesundheitswesen, Bildung, Finanzen und Reisen/Gastgewerbe eine beeindruckende Leistung bewiesen. Laut einer vorläufigen Bewertung, bei der GPT-4 als Richter verwendet wurde, übertraf es andere Modelle in über 90% der Fälle.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Open-Source-LLMs eine Reihe einzigartiger Vorteile bieten, darunter Kontrolle, Anpassung, Unterstützung durch die Community, Innovation und Transparenz. Diese Vorteile ermöglichen es Unternehmen, das volle Potenzial von Sprachmodellen auszuschöpfen und sie gleichzeitig auf ihre spezifischen Bedürfnisse abzustimmen. 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, auch bekannt als proprietäre Sprachmodelle, bieten einen kontrastierenden Ansatz zu ihren Open-Source-Pendants. Bei diesen Modellen wird der Quellcode vertraulich behandelt und sie werden in der Regel von großen Unternehmen entwickelt und verwaltet. In diesem Abschnitt werden wir die besonderen Vorteile und Überlegungen untersuchen, die mit dem Einsatz von Closed-Source-LLMs in KI-Projekten verbunden sind.

Vorteile von Closed Source LLMs:

• Reichlich vorhandene Ressourcen: Einer der Hauptvorteile von Closed-LLMs ist die erhebliche 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 fließen. Dadurch können sich Unternehmen auf eine robuste, gut unterstützte Lösung für ihre KI-Projekte verlassen.
• Engagierter Support: Closed Source-LLMs werden häufig von dem Unternehmen, das sie entwickelt hat, engagiert unterstützt. Dies bedeutet, dass Organisationen, die diese Modelle verwenden, professionelle Unterstützung, Problembehandlung und fachkundige Beratung in Anspruch nehmen können. 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:

• Eingeschränkte Kontrolle: Der vielleicht größte Nachteil von Closed-Source-LLMs ist das begrenzte Maß an Kontrolle, das sie Organisationen bieten. Da der Quellcode proprietär und unzugänglich ist, werden Anpassung und Feinabstimmung zu einer Herausforderung. Diese Einschränkung kann die Anpassungsfähigkeit des Modells an spezifische Geschäftsanforderungen behindern.
• Eingeschränkte Anpassung: Die Unfähigkeit, auf die zugrunde liegende Architektur und die Gewichtungsparameter von Closed-LLMs zuzugreifen und diese zu ändern, bedeutet, dass Unternehmen nur eingeschränkt in der Lage sind, das Modell an ihre individuellen Anforderungen anzupassen. Dies kann bei bestimmten Anwendungen zu einer suboptimalen Leistung führen.

Mangelnde Transparenz: Closed-Source-LLMs mangelt es häufig an Transparenz in ihren internen Prozessen. Organisationen, die diese Modelle verwenden, haben möglicherweise keinen vollständigen Überblick darüber, wie das Modell zu seinen Prognosen oder Entscheidungen kommt. Dieser Mangel an Transparenz kann ein großes Problem sein, insbesondere bei Anwendungen, bei denen Rechenschaftspflicht und Erklärungsfähigkeit von entscheidender Bedeutung sind.

Beispiele für geschlossene LLM-Modelle

1. HyperClova: HyperClova von Naver Corp, ein KI-Modell, das für die koreanische Sprache entwickelt wurde, wurde im Mai 2021 eingeführt. Das Unternehmen bereitet sich darauf vor, im Juli eine aktualisierte 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 Tokens trainiert. Laut Kim Yu-won, CEO von Naver Cloud Corp, hat dieses Modell das Potenzial, die Verarbeitung natürlicher Sprache zu revolutionieren.
2. 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 erheblich verringert. Es übertrifft die prognostizierten Erwartungen und übertrifft die aktuellen Sprachmodelle auf dem neuesten Stand der Technik bei etwa 81% der Aufgaben.
3. Chinchilla: Chinchilla ist eine Ergänzung zu der Reihe von von Tieren inspirierten Modellen von DeepMind und ist ein Modell mit 70 Milliarden Parametern, das für optimale Recheneffizienz entwickelt wurde. Chinchilla wurde anhand eines Datensatzes mit 1,4 Billionen Tokens trainiert und erwies sich als optimal trainiert, indem ein Gleichgewicht zwischen Modellgröße und Trainingstoken eingehalten wurde. Obwohl Chinchilla das gleiche Rechenbudget wie Gopher verwendet, verfügt es über viermal mehr Trainingsdaten und positioniert sich damit als robuster Konkurrent in der Sprachmodelllandschaft.
4. BloombergGPT: Vor Kurzem hat Bloomberg BloombergGPT vorgestellt, ein neues, groß angelegtes generatives KI-Modell, das speziell auf die komplexe Landschaft der Finanzbranche zugeschnitten ist. Dieses hochqualifizierte Sprachmodell ist für die Analyse und Verarbeitung riesiger Mengen von Finanzdaten optimiert und ist im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) vielversprechend.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entscheidung, Closed-LLMs in KI-Projekten einzusetzen, von den spezifischen Bedürfnissen und Prioritäten einer Organisation geleitet werden sollte. Die Vorteile reichlicher Ressourcen und engagierter Unterstützung werden durch die Einschränkungen einer begrenzten Kontrolle, Anpassung und Transparenz ausgeglichen. Daher ist es für Unternehmen unerlässlich, ihre Anforderungen und Ziele sorgfältig abzuwägen, bevor sie sich zwischen Open Source- und Closed-LLMs entscheiden, um sicherzustellen, dass sie mit ihrer langfristigen KI-Strategie übereinstimmen.

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

Beste Verwendung von Open Source LLMs:

• Wissenschaftliche Forschung: In Bereichen, die mit der wissenschaftlichen Forschung zu tun haben, wie Biologie, Medizin oder Physik, ermöglichen Open-Source-LLMs die Anpassung von Modellen für bestimmte Experimente und Analysen.
• Bildung: Im Bildungssektor, in dem Modelle an verschiedene Bereiche und pädagogische Anwendungen angepasst werden müssen, sind Open-Source-Modelle wertvolle Werkzeuge.
• Startups: Kleine Unternehmen und Startups verwenden aufgrund ihrer Zugänglichkeit, Flexibilität und niedrigeren Anschaffungskosten häufig Open-Source-Modelle.
• Offene Kollaborationsprojekte: In Open-Source-Projekten, wie der Entwicklung freier Software oder Inhalte, werden Open-Source-Modelle konsequent verwendet.
• Maßgeschneiderte Geschäftsanwendungen: In Branchen, in denen Modelle für bestimmte Geschäftsanwendungen maßgeschneidert werden müssen, können Open-Source-Modelle eine günstige Lösung sein.

Beste Verwendung von Closed Source LLMs:

• Finanzbranche: Im Finanzsektor, in dem strenge Vorschriften und Sicherheitsanforderungen gelten, können Closed Source-Modelle gezielte Unterstützung und Vertrauen in die Ergebnisse bieten.
• Medizin und Gesundheitswesen: In Bereichen rund um die Medizin, in denen Zuverlässigkeit und Genauigkeit entscheidend sind, bieten Closed-Source-Modelle die Ressourcen und Unterstützung, die erforderlich sind, um die höchsten Standards zu erfüllen.
• Industrielle Steuerungssysteme: IBei industriellen Steuerungssystemen, bei denen Zuverlässigkeit und Stabilität unerlässlich sind, sorgen Closed-Source-Modelle für Betriebssicherheit.
• Sicherheit und Datenschutz: In Bereichen, die mit Sicherheit und Datenschutz zu tun haben und in denen 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 aufgrund ihrer Kompatibilität mit anderen Tools und Software häufig Closed Source-Modelle.

Die endgültige Entscheidung hängt von den individuellen Anforderungen, dem Budget, den Vorschriften und Prioritäten einer Organisation ab. In vielen Fällen ist es für den Entscheidungsprozess von entscheidender Bedeutung, die Vor- und Nachteile beider Optionen zu berücksichtigen.

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