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

Wprowadzenie

Duże modele językowe (LLM) przekształciły dziedziny przetwarzania języka naturalnego (NLP) i sztucznej inteligencji (AI). Modele te, przeszkolone na ogromnych ilościach danych tekstowych, doskonale radzą sobie z generowaniem tekstu, odpowiadaniem na pytania i wykonywaniem szerokiego zakresu zadań. Kluczową decyzją dla organizacji wdrażających LLM w wewnętrznych projektach AI jest wybór modelu językowego typu open source czy zamkniętego źródła. W tym artykule omówiono zalety i wady obu opcji, pomagając firmom podejmować świadome decyzje w oparciu o ich specyficzne potrzeby i priorytety.

Otwarte oprogramowanie LLM

LLC Open Source oferują wiele zalet, które czynią je przekonującym wyborem dla organizacji, które chcą wykorzystać modele językowe do swoich projektów AI. Tutaj zagłębimy się głębiej w korzyści i względy korzystania z LLM typu open source.

Korzyści z Open Source LLM:

• Kontrola i elastyczność: LLC typu open source zapewniają organizacjom niezrównany poziom kontroli. Masz swobodę modyfikowania modelu, dostosowywania go do specyficznych potrzeb i dostosowywania go do różnych zastosowań. Ten poziom elastyczności pozwala na precyzyjne dostosowanie modelu do wykonywania zadań, które są bardzo istotne dla Twojej firmy.
• Dostosowywanie: otwarty charakter tych modeli oznacza, że ich podstawowa architektura i parametry wagowe są dostępne. Ta dostępność sprawia, że dostosowywanie jest stosunkowo proste. Programiści mogą dostosować model, aby poprawić wydajność lub dostosować go do wymagań specyficznych dla danej domeny, dając Twojej organizacji przewagę konkurencyjną.
• Wsparcie społeczności: LLC typu open source często korzystają ze zbiorowej mądrości i wiedzy dużej i zróżnicowanej społeczności programistów. Ta społeczność może dostarczyć cennych informacji, ulepszeń i aktualizacji modelu. W rezultacie Twoja organizacja może korzystać z wiedzy globalnej sieci ekspertów, którzy przyczyniają się do ciągłego rozwoju tych modeli.
• Innowacja: Ekosystem open source znany jest ze swojej kultury innowacji. Rozwija się dzięki współpracy i szybkiej adaptacji do nowych technologii i trendów. Wybierając oprogramowanie LLM typu open source, możesz wykorzystać najnowocześniejsze postępy wynikające z tego dynamicznego środowiska, dzięki czemu Twoja organizacja może wyprzedzić konkurencję.
• Przejrzystość: LLM typu open source zapewniają przejrzystość wewnętrznego działania modelu. Ta przejrzystość jest cenna nie tylko z technicznego punktu widzenia, ale także z etycznego punktu widzenia. Pozwala organizacjom budować zaufanie wśród klientów poprzez wykazanie, że wdrażane przez nie systemy sztucznej inteligencji są odpowiedzialne i wytłumaczalne.

Wady LLM Open Source:

• Ograniczone zasoby: Chociaż społeczność open source jest żywa i współpracuje, może nie zawsze mieć taki sam poziom zasobów, jak duże korporacje rozwijające modele typu zamkniętego źródła. Może to prowadzić do ograniczeń w zakresie badań, rozwoju i wsparcia dla LLC typu open source.
• Zależność od Wspólnoty: Rozwój i ulepszanie LLM typu open source w dużej mierze zależy od wkładu społeczności. Chociaż poświęcenie społeczności jest często godne pochwały, nie zawsze może zapewniać spójne i niezawodne aktualizacje lub wsparcie, co może stanowić wyzwanie dla organizacji o określonych terminach lub rygorystycznych wymaganiach.

Otwarte oprogramowanie LLM

1. Zaangażowanie LaMa 2Meta w otwartość w przestrzeni LLM jest widoczne dzięki wydaniu potężnego modelu dużego języka o otwartym kodzie źródłowym, Meta AI (LLama) i jego ulepszonej wersji, LaMa 2. Uruchomiony w lipcu 2023 roku zarówno do celów badawczych, jak i komercyjnych, LaMa 2 to wstępnie przeszkolony model tekstu generatywnego z 7 do 70 miliardami parametrów. Dokładnie dostrojony za pomocą Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), służy jako wszechstronny generatywny model tekstu mający zastosowanie do chatbotów i różnych zadań generowania języka naturalnego. Meta wprowadziła dwie otwarte, niestandardowe wersje LaMa 2, a mianowicie Llama Chat i Code Llama.
2. BLOOM Wprowadzony w 2022 roku poprzez wspólny projekt z udziałem wolontariuszy z ponad 70 krajów i naukowców z Hugging Face, BLOOM jest potężnym autoregresywnym Open Source LLM. Dzięki 176 miliardom parametrów wyróżnia się generowaniem spójnego i dokładnego tekstu w 46 językach i 13 językach programowania. Przejrzystość jest kluczowym aspektem BLOOM, ponieważ jego kod źródłowy i dane szkoleniowe są dostępne dla wszystkich za pośrednictwem ekosystemu Hugging Face.
3. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), opracowany przez Google w 2018 roku, wyróżnia się jako wpływowa LLM typu open source. Wykorzystując architekturę neuronową transformatora, BERT szybko osiągnął najnowocześniejszą wydajność w wielu zadaniach przetwarzania języka naturalnego. Jego charakter open source przyczynił się do jego popularności, ponieważ tysiące wstępnie przeszkolonych modeli dostępnych dla określonych zastosowań, takich jak analiza nastrojów, analiza notatek klinicznych i wykrywanie toksycznych komentarzy.
4. Falcon 180B Wydany przez Instytut Innowacji Technologicznych Zjednoczonych Emiratów Arabskich we wrześniu 2023 r. Falcon 180B demonstruje zbliżającą się lukę między zastrzeżonymi i open source LLM. Dzięki 180 miliardom parametrów i 3,5 bilionom tokenów Falcon 180B przewyższa konkurentów takich jak LaMa 2 i GPT-3.5 w różnych zadaniach NLP. Chociaż jest bezpłatny do użytku komercyjnego i badawczego, wymaga znacznych zasobów obliczeniowych.
5. OPT-175B Otwarte, wstępnie przeszkolone modele językowe transformatorów (OPT) Meta oznaczały kamień milowy w uwolnieniu krajobrazu LLM za pomocą open source. OPT-175B, jeden z najbardziej zaawansowanych programów LLM typu open source, rywalizuje z GPT-3 pod względem wydajności. Chociaż jest dostępny do celów badawczych, jest wydawany na licencji niekomercyjnej, ograniczając jego użycie dla firm opartych na sztucznej inteligencji.
6. Wejście XGen-7b Salesforce do wyścigu LLM, xGen-7b, kładzie nacisk na obsługę dłuższych okien kontekstowych, umożliwiając okno kontekstowe 8K w najbardziej zaawansowanym wariancie. Pomimo używania tylko parametrów 7B do treningu, XGen stawia priorytet wydajności. Dostępne do celów komercyjnych i badawczych, niektóre warianty są wydawane na licencji niekomercyjnej.
7. GPT-Neox i GPT-J Opracowane przez naukowców z Eleutherai, GPT-Neox i GPT-J służą jako otwarte alternatywy dla GPT. Dzięki odpowiednio 20 miliardom i 6 miliardów parametrów zapewniają dokładne wyniki w różnych zadaniach przetwarzania języka naturalnego. Przeszkolone dzięki różnorodnym zestawom danych wysokiej jakości, te LLM obejmują wiele domen i są dostępne bezpłatnie za pośrednictwem interfejsu API NLP Cloud.
8. Vicuna 13-Bb to model konwersacyjny typu open source pochodzący z precyzyjnego dostrojenia modelu LLama 13B przy użyciu konwersacji udostępnionych przez użytkownika z ShareGPT. Dzięki zastosowaniom w różnych branżach, takich jak obsługa klienta, opieka zdrowotna, edukacja, finanse i podróży/hotelarstwo, Vicuna-13B wykazała imponującą wydajność, przewyższając inne modele w ponad 90% przypadków zgodnie ze wstępną oceną wykorzystującą GPT-4 jako sędziego.

Podsumowując, LLM typu open source zapewniają unikalny zestaw zalet, w tym kontrolę, dostosowywanie, wsparcie społeczności, innowacje i przejrzystość. Korzyści te umożliwiają organizacjom wykorzystanie pełnego potencjału modeli językowych przy jednoczesnym dostosowaniu ich do ich specyficznych potrzeb. Należy jednak wziąć pod uwagę potencjalne wady, takie jak ograniczone zasoby i stopień zależności od społeczności open source przy podejmowaniu decyzji dotyczących ich wdrażania w projektach AI.

LLM typu Closed Source, znane również jako zastrzeżone modele językowe, przedstawiają kontrastujące podejście do swoich odpowiedników typu open source. Modele te mają kod źródłowy poufny i są zazwyczaj opracowywane i utrzymywane przez duże korporacje. W tej sekcji zbadamy charakterystyczne korzyści i względy związane z wykorzystaniem LLM o zamkniętym kodzie źródłowym w projektach AI.

Korzyści z LLM zamkniętego źródła:

• Obfite zasoby: Jedną z głównych zalet LLC o zamkniętym kodzie źródłowym jest znaczne wsparcie finansowe i zasoby zapewniane przez korporacje, które za nimi stoją. Zasoby te można skierować na szeroko zakrojone badania, rozwój i ciągłe doskonalenie modelu. W rezultacie organizacje mogą polegać na solidnym, dobrze wspieranym rozwiązaniu dla swoich projektów AI.
• Wsparcie dedykowane: LLC o zamkniętym kodzie źródłowym często otrzymują dedykowane wsparcie ze strony korporacji, która je opracowała. Oznacza to, że organizacje korzystające z tych modeli mogą uzyskać dostęp do profesjonalnej pomocy, rozwiązywania problemów i poradnictwa ekspertów. Ten poziom wsparcia może być nieoceniony w zapewnieniu pomyślnego wdrożenia i wydajności systemów sztucznej inteligencji.

Wady LLC o zamkniętym kodzie źródłowym:

• Ograniczona kontrola: Być może najważniejszą wadą LLM o zamkniętym kodzie źródłowym jest ograniczony poziom kontroli, jaką oferują organizacjom. Ponieważ kod źródłowy jest zastrzeżony i niedostępny, dostosowywanie i dostrajanie stają się wyzwaniem. Ograniczenie to może utrudniać dostosowanie modelu do konkretnych potrzeb biznesowych.
• Ograniczone dostosowywanie: Brak dostępu do podstawowych parametrów architektury i wagi modułów LLM typu zamkniętego źródła i modyfikacji oznacza, że organizacje mają ograniczoną możliwość dostosowania modelu do ich unikalnych wymagań. Może to prowadzić do nieoptymalnej wydajności w niektórych aplikacjach.

Brak przejrzystości: LLM o zamkniętym kodzie źródłowym często brakuje przejrzystości w swoich wewnętrznych procesach. Organizacje korzystające z tych modeli mogą nie mieć pełnego wglądu w sposób, w jaki model osiąga swoje przewidywania lub decyzje. Ten brak przejrzystości może stanowić poważny problem, zwłaszcza w zastosowaniach, w których odpowiedzialność i umiejętność wyjaśniania mają kluczowe znaczenie.

Przykłady zamkniętych modeli LLM

1. HyperClova: HyperClova firmy Naver Corp, model AI zaprojektowany dla języka koreańskiego, został wprowadzony w maju 2021 r. Firma przygotowuje się do wprowadzenia ulepszonej wersji HyperClova X w lipcu, zdolnej do zrozumienia zarówno obrazów, jak i mowy w formacie multimodalnym. Nazywany koreańskim GPT-3, został przeszkolony na obszernym korpusie 560 miliardów tokenów. Według Kim Yu-won, dyrektora generalnego Naver Cloud Corp, model ten może zrewolucjonizować przetwarzanie języka naturalnego.
2. Gopher: Gopher DeepMind to model języka transformatora o imponujących 280 miliardach parametrów. Naukowcy twierdzą, że model ten znacznie zmniejsza lukę dokładności między GPT-3 a wydajnością ekspertów ludzkich, przewyższając przewidywane oczekiwania i przewyższając obecne najnowocześniejsze modele językowe w około 81% zadań.
3. Szynszyla: Dodając do serii modeli inspirowanych zwierzętami DeepMind, Chinchilla to model o wartości 70 miliardów parametrów zaprojektowany z myślą o optymalnej wydajności obliczeniowej. Wyszkolona na zbiorze danych zawierającym 1,4 biliona tokenów, Chinchilla została optymalnie przeszkolona, utrzymując równowagę między rozmiarem modelu a tokenami treningowymi. Pomimo wykorzystania tego samego budżetu obliczeniowego co Gopher, Chinchilla może pochwalić się czterokrotnie większą liczbą danych treningowych, pozycjonując się jako solidny pretendent w krajobrazie modelu językowego.
4. BloomberGGPT: Niedawno Bloomberg przedstawił BloomberGGPT, nowy, generatywny model sztucznej inteligencji na dużą skalę, specjalnie dostosowany do skomplikowanego krajobrazu branży finansowej. Ten wysoko wyszkolony model językowy jest zoptymalizowany do analizowania i przetwarzania ogromnych ilości danych finansowych, co jest obiecujące w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Podsumowując, decyzja o zatrudnieniu LLM zamkniętego źródła w projektach AI powinna opierać się na specyficznych potrzebach i priorytetach organizacji. Zalety obfitych zasobów i dedykowanego wsparcia są równoważone ograniczeniami ograniczonej kontroli, dostosowywania i przejrzystości. Dlatego ważne jest, aby organizacje dokładnie oceniły swoje wymagania i cele przed wyborem między LLM typu open source i closed source, aby upewnić się, że są zgodne ze swoją długoterminową strategią AI.

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

Najlepsze wykorzystanie LLM Open Source:

• Badania naukowe: W dziedzinach związanych z badaniami naukowymi, takich jak biologia, medycyna lub fizyka, LLM open source pozwalają na dostosowanie modeli do określonych 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 otwartej współpracy: W projektach open source, takich jak tworzenie wolnego oprogramowania lub treści, modele open source są konsekwentnie wykorzystywane.
• Dostosowane aplikacje biznesowe: W branżach, w których istnieje potrzeba dostosowania modeli do określonych aplikacji biznesowych, modele open source mogą być korzystnym rozwiązaniem.

Najlepsze wykorzystanie LLC o zamkniętym kodzie źródłowym:

• Branża finansowa: W sektorze finansowym, gdzie obowiązują rygorystyczne przepisy i wymagania bezpieczeństwa, modele zamkniętego źródła mogą zapewnić dedykowane wsparcie i zaufanie do wyników.
• Medycyna i opieka zdrowotna: W dziedzinach związanych z medycyną, gdzie niezawodność i dokładność są kluczowe, modele zamkniętego źródła oferują zasoby i wsparcie potrzebne do spełnienia najwyższych standardów.
• Przemysłowe systemy sterowania: IW przypadku przemysłowych systemów sterowania, gdzie niezawodność i stabilność są niezbędne, modele z zamkniętymi źródłami zapewniają pewność ich działania.
• Bezpieczeństwo i ochrona danych: W obszarach związanych z bezpieczeństwem i ochroną danych, gdzie poufność i kontrola mają ogromne znaczenie, modele zamkniętego źródła zapewniają większą pewność.
• Dostawcy zintegrowanych rozwiązań: Firmy specjalizujące się w dostarczaniu zintegrowanych rozwiązań często preferują modele zamkniętego źródła 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

‍

‍