6 najlepszych dużych modeli językowych w 2023 roku
Kluczowe wnioski
Obecna iteracja GPT-4 OpenAI oferuje imponujący wachlarz możliwości, w tym oszałamiającą liczbę 1,76 biliona parametrów, co czyni go jednym z największych i najbardziej zaawansowanych dużych modeli językowych, jakie obecnie istnieją. Co więcej, jego multimodalne możliwości pozwalają na szerszy zakres zastosowań w różnych mediach.
Claude 2 firmy Anthropic wykazuje imponującą biegłość w kreatywnym pisaniu, osiągając wydajność na równi z GPT-4, mimo że ma ograniczone zasoby w porównaniu do swojego odpowiednika.
Podczas gdy najnowszy model językowy Google, znany jako PaLM 2, może nie do końca mierzyć się z walecznością GPT-4, pozostaje potężną siłą w dziedzinie lingwistyki, szczycąc się imponującymi możliwościami w wielu językach i wykazując się znaczną pomysłowością w swoich wynikach. W międzyczasie Falcon-180B, alternatywa open-source, wykazał się niezwykłą biegłością na równi z niektórymi liderami branży, zapuszczając się nawet na terytorium wcześniej zdominowane przez GPT-3.
Obecny klimat charakteryzuje się obfitością technologii sztucznej inteligencji, a liczne firmy produkują zaawansowane modele językowe w coraz szybszym tempie. Rozprzestrzenianie się tych nowych systemów doprowadziło do sytuacji, w której coraz trudniej jest utrzymać kompleksową świadomość wszystkich dostępnych opcji.
Gdy rok dobiega końca, oczywiste jest, że tylko kilka wybranych modeli wyróżniło się spośród wielu nowo wydanych modeli językowych. Te wyjątkowe modele pokazały swoją sprawność w konkurencyjnym krajobrazie dużych modeli językowych. Mając to na uwadze, przedstawiam sześć najbardziej godnych uwagi dużych modeli językowych, które warto poznać.
GPT-4 OpenAI
GPT-4 stanowi znaczący postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji, ponieważ stanowi najbardziej aktualny przykład modelu językowego na dużą skalę udostępnionego ogółowi społeczeństwa. Ten przełomowy system został opracowany wspólnie przez OpenAI i wdrożony w marcu 2023 roku. Jako integralna część trwającej serii Generative Pre-trained Transformer, GPT-4 może pochwalić się wyjątkowymi możliwościami, które uczyniły go jednym z najbardziej rozpowszechnionych i poszukiwanych dużych modeli językowych na świecie.
Spekuluje się, że GPT-4 ma około 1,76 biliona parametrów, co znacznie przewyższa liczbę obecną w jego poprzedniku, GPT-3.5, a nawet w zaawansowanym modelu Google, PaLM.Ogromny rozmiar tych parametrów pozwala GPT-4 na posiadanie szerokiego zakresu możliwości, które wykraczają poza zwykłe przetwarzanie tekstu, umożliwiając mu jednoczesną obsługę zarówno obrazów, jak i tekstu. W rezultacie funkcja ta zapewnia GPT-4 możliwość rozumienia i przedstawiania materiałów wizualnych, takich jak diagramy i zrzuty ekranu, obok treści pisanych. Włączenie wielu modalności zwiększa zdolność systemu do rozumienia rzeczywistych sytuacji w sposób przypominający ludzkie poznanie.
W serii ocen empirycznych GPT-4 wykazał znaczną przewagę nad swoimi współczesnymi odpowiednikami w wielu ocenach. Należy jednak zauważyć, że chociaż te benchmarki oferują cenny wgląd w możliwości modelu, nie zapewniają one kompleksowej reprezentacji jego ogólnych mocnych stron. Niemniej jednak zaobserwowano, że GPT-4 wykazuje niezwykłą zdolność do rozwiązywania praktycznych trudności z wysokim stopniem intuicji, gdy jest stosowany do rzeczywistych scenariuszy. Obecnie GPT-4 kosztuje 20 USD miesięcznie i można uzyskać do niego dostęp w ramach opcji subskrypcji ChatGPT Plus.
Anthropic’s Claude 2
Image Credit: Anthropic
Claude 2, model językowy stworzony przez Anthropic AI, jest w stanie dorównać biegłości technicznej i rzeczywistej wydajności GPT-4 w kilku domenach. W rzeczywistości wykazano, że w niektórych standardowych ocenach, takich jak wybrane egzaminy, Claude 2 przewyższa GPT-4. Dodatkowo, godną uwagi przewagą Claude 2 nad konkurentem jest szerokie okno kontekstowe o pojemności około 100 000 tokenów, które znacznie przewyższa pojemność 8 000 i 32 000 tokenów w modelach GPT-4. Chociaż należy zauważyć, że większe okno kontekstowe niekoniecznie gwarantuje lepszą wydajność, zwiększona pojemność zapewniana przez Claude 2 niewątpliwie oferuje wyraźne korzyści, takie jak zdolność do analizowania całych
GPT-4 nadal wykazuje wyjątkową wydajność w różnych domenach, podczas gdy nasze wewnętrzne oceny wskazują, że Claude 2 przewyższa GPT-4 w niektórych zadaniach kreatywnego pisania. Jednak według naszych ocen GPT-4 utrzymuje przewagę nad Claude 2 w programowaniu i umiejętnościach matematycznych. Niemniej jednak, Claude 2 konsekwentnie dostarczał wysoce elokwentne i pomysłowe odpowiedzi, które były wybierane jako preferowany wynik w sześciu na dziesięć przypadków, gdy podpowiadano wielu modelom sztucznej inteligencji kreatywne zadanie. Obecnie użytkownicy mogą wchodzić w interakcje z Claude 2 za pośrednictwem swobodnie dostępnego chatbota Claude AI lub zdecydować się na wersję premium w cenie 20 USD, aby uzyskać rozszerzone możliwości.
Model sztucznej inteligencji Claude 2 firmy Anthropic wykazuje niezwykły poziom wydajności pomimo posiadania mniejszych zasobów finansowych w porównaniu do liderów branży, takich jak OpenAI i Microsoft. W rzeczywistości, w konfrontacji z popularnymi modelami sztucznej inteligencji, takimi jak GPT i seria PaLM Google, Claude 2 radzi sobie znakomicie. Jest oczywiste, że jak na sztuczną inteligencję z ograniczonymi zasobami, Claude 2 wykazuje godną pochwały konkurencyjność. Jeśli ktoś miałby spekulować, który obecny model sztucznej inteligencji ma największy potencjał, aby rzucić wyzwanie GPT w najbliższej przyszłości, Claude 2 wydaje się być najbardziej obiecującym kandydatem. Chociaż Anthropic może nie mieć takiego samego poziomu finansowania jak niektóre z jego bardziej uznanych odpowiedników, najnowocześniejsze możliwości Claude 2 sugerują, że rzeczywiście może konkurować
GPT-3.5 OpenAI
Image Credit: Marcelo Mollaretti/ Shutterstock
GPT-3.5, mimo że został przyćmiony przez późniejsze wydanie GPT-4, nie może być niedoceniany ze względu na jego znaczny rozmiar 175 miliardów parametrów. Dzięki ciągłemu udoskonalaniu poprzez iteracyjne dostrajanie i ulepszenia skoncentrowane na wydajności, precyzji i bezpieczeństwie, GPT-3.5 znacznie się rozwinął od swojego początkowego wcielenia jako GPT-3. Nawet jeśli nie dorównuje GPT-4 pod względem multimodalnej biegłości i ogólnych możliwości, szczególnie biorąc pod uwagę zakres kontekstowy i pojemność parametrów, GPT-3.5 nadal wykazuje niezwykłe kompetencje. Niemniej jednak, GPT-4 jest obecnie jedynym konkurentem, który może jednoznacznie przewyższyć GPT-3.5 we wszystkich
Biorąc pod uwagę, że jest to model pomocniczy w serii GPToken, GPT-3.5 wykazuje imponującą zdolność do rywalizacji z wiodącymi systemami sztucznej inteligencji, takimi jak te dostarczane przez Google i Meta. Porównania przeprowadzone z PaLM 2 od Google wykazały, że chociaż nie było między nimi znaczącego marginesu pod względem biegłości matematycznej i kodowania, GPT-3.5 faktycznie wykazywał marginalną przewagę w niektórych przypadkach. Ponadto, oceniając kreatywność za pomocą takich miar, jak dowcip i kompozycja historii, GPT-3.5 wykazał wyraźną przewagę nad konkurencją.
Rzeczywiście, ujawnienie GPT-4 stanowi znaczący postęp w możliwościach sztucznej inteligencji. Jednak pomimo tego, że został zastąpiony przez swojego następcę, GPT-3.5 nadal może pochwalić się ogromną sprawnością, często przewyższając najnowocześniejsze alternatywy. Co więcej, ciągłe dostrajanie utrzymuje jego znaczenie wśród nowszych i bardziej urzekających pojawiających się technologii.
Google’s PaLM 2
Image Credit: Google
Oceniając kompetencje modelu sztucznej inteligencji, zwykle przegląda się jego raport techniczny i sprawdza wyniki testów porównawczych, ale należy podchodzić do tych ustaleń ze sceptycyzmem i przeprowadzać osobiste testy. Wbrew intuicji, wyniki testów porównawczych nie zawsze odzwierciedlają rzeczywistą wydajność niektórych modeli sztucznej inteligencji. Na przykład, zgodnie ze specyfikacją techniczną, PaLM 2 firmy Google miał przewyższyć GPT-4 w różnych testach porównawczych; jednak w praktyce pojawia się inny scenariusz.
PaLM 2, opracowany przez Google, został oceniony w porównaniu z innymi zaawansowanymi modelami językowymi, takimi jak GPT-It i Anthropic’s Claude, pod względem jego zdolności do wykonywania różnych funkcji poznawczych, w tym rozumowania matematycznego, logicznego myślenia i kreatywnego pisania. Chociaż wykazuje znaczące mocne strony w tych obszarach, nadal pozostaje w tyle za niektórymi konkurentami, gdy porównuje się je obok siebie. Niemniej jednak, pomimo niespełnienia wszystkich oczekiwań związanych z byciem bezpośrednim następcą GPT-3, PaLM 2 jest nadal uważany za potężnego gracza w tej dziedzinie ze względu na imponujące możliwości, które przewyższają wiele innych systemów sztucznej inteligencji.
PaLM 2 może pochwalić się ogromną liczbą parametrów, wynoszącą ponad 340 miliardów, co czyni go jednym z najbardziej rozbudowanych istniejących modeli. Model ten wykazuje wyjątkową biegłość w zadaniach wielojęzycznych i wykazuje ogromne możliwości matematyczne i obliczeniowe. Choć może nie jest bezkonkurencyjny pod każdym względem, PaLM 2 pozostaje wysoce wydajny, jeśli chodzi o kreatywne przedsięwzięcia, takie jak pisanie. Pomimo pewnej początkowej obietnicy sugerowanej przez testy porównawcze, pełna realizacja nie została osiągnięta jednolicie we wszystkich domenach, jednak PaLM 2 nadal wykazuje godną uwagi sprawność sztucznej inteligencji, choć nie przewyższa wszystkich swoich rówieśników.
Falcon-180B firmy TII
Falcon-180B, produkt Technology Innovation Institute ze Zjednoczonych Emiratów Arabskich, może nie pochwalić się takim samym poziomem znajomości jak inne modele językowe AI, takie jak GPT lub popularność Llamy firmy Meta. Jednak jego imponujące 180 miliardów parametrów plasuje go wśród elity i jest w stanie konkurować z najlepszymi wykonawcami w tej dziedzinie.
Wykazano, że wydajność Falcon-180B przewyższa wiele modeli open-source i jest w stanie konkurować z wiodącymi rozwiązaniami komercyjnymi, takimi jak PaLM 2 i GPT-3. W szeregu testów, w tym w rozwiązywaniu problemów matematycznych, programowaniu, logicznym rozumowaniu i kreatywnym pisaniu, Falcon-180B zdołał nawet czasami przewyższyć GPT-3.5.Rozważając umiejscowienie GPT-4, GPT-3.5 i Falcon-180B, oczywiste jest, że Falcon-180B powinien być umieszczony pomiędzy tymi dwoma modelami ze względu na jego godne uwagi możliwości w wielu zastosowaniach.
Chociaż może nie przewyższać GPT-3.5 pod każdym względem, Falcon-180B przedstawia przekonujący argument dzięki swojej zdolności do dopasowania, a nawet przewyższenia możliwości bardziej znanych alternatyw. Pomimo tego, że jest mniej znany, model ten zasługuje na uwagę i został udostępniony za pośrednictwem platformy LLM o otwartym kodzie źródłowym, Hugging Face.
Meta AI’s Llama 2
Llama 2 jest niezwykłym rozwinięciem rozbudowanego modelu językowego Meta AI z imponującą liczbą 70 miliardów parametrów. Pomimo mniejszej ilości zasobów w porównaniu do innych liderów branży, wykazuje on znacznie lepszą wydajność zarówno w testach porównawczych, jak i praktycznych zastosowaniach, przewyższając wiele szeroko dostępnych LLM typu open source. Istnieją jednak wyjątki, takie jak Falcon-180B, które mogą działać lepiej w niektórych sytuacjach.
Aby ocenić wydajność Llama 2 w porównaniu z innymi najnowocześniejszymi modelami, przeprowadziliśmy eksperymenty porównując go z GPT-4, GPT-3.5, Claude 2 i PaLM 2. Warto zauważyć, że GPT-4 wykazał wyższość nad Llama 2 w prawie każdej ocenie. Niemniej jednak Llama 2 wykazała konkurencyjne wyniki w porównaniu zarówno do GPT-3.5, jak i PaLM 2 w niektórych testach porównawczych. Nie należy sugerować, że Llama 2 całkowicie przewyższa PaLM 2; jednak Llama 2 przewyższyła PaLM 2 w rozwiązywaniu różnych trudnych problemów, takich jak zadania kodowania. Z kolei Claude 2 i GPT-3.5 nieznacznie przekroczyły
Llama 2, mimo że nie przewyższa możliwości najbardziej zaawansowanych modeli własnościowych, prezentuje niezwykłą wydajność jak na model językowy open-source. W rzeczywistości w niektórych ocenach dorównuje liderom branży, takim jak PaLM 2, zapewniając obiecujący podgląd tego, co modele językowe open source mogą osiągnąć w przyszłości.
Przepaść w wydajności między modelami sztucznej inteligencji zmniejsza się
Pomimo szybkiego postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji, GPT-4 firmy OpenAI nadal przoduje zarówno pod względem wielkości, jak i wydajności. Chociaż żaden inny model nie był jeszcze w stanie dorównać możliwościom GPT-4, warto zauważyć, że niektóre mniejsze modele wykazały się wyjątkowymi umiejętnościami w określonych dziedzinach. Na przykład Claude 2 jest jednym z takich modeli, który pokazał swoje umiejętności w wybranych obszarach. Ponadto, mimo że PaLM 2 firmy Google mógł nie spełnić niektórych wysokich oczekiwań, nadal posiada znaczne możliwości. Wreszcie, projekt open-source Falcon-180B służy jako doskonały przykład tego, jak inicjatywy z odpowiednimi zasobami mogą dorównać wiodącym graczom w branży.