6 najlepszych dużych modeli językowych w 2023 roku
Kluczowe wnioski
Rzeczywiście, GPT-4 OpenAI zyskał uznanie jako najnowocześniejszy i powszechnie wykorzystywany model lingwistyczny na dużą skalę, szczycący się imponującą liczbą parametrów wynoszącą 1,76 biliona, a jednocześnie posiadający wszechstronne możliwości multimodalne.
Claude 2 firmy Anthropic wykazuje imponującą biegłość w kreatywnym pisaniu, stanowiąc ogromne wyzwanie dla GPT-4, mimo że działa z ograniczonymi zasobami w porównaniu do swojego odpowiednika.
Chociaż PaLM 2 firmy Google może nie być tak zaawansowany jak GPT-4, pozostaje potężnym modelem lingwistycznym, oferującym solidne możliwości międzyjęzykowe i wyobraźnię. Z kolei Falcon-180B, który jest dostępny w formacie open-source, wykazuje wydajność na równi z komercyjnymi tytanami, takimi jak GPT-3.
Obecne rozprzestrzenianie się sztucznej inteligencji doprowadziło do obfitości wielkoskalowych modeli językowych produkowanych przez firmy technologiczne w zdumiewającym tempie. Sama ilość nowych wydań stanowi wyzwanie dla osób fizycznych, aby odpowiednio monitorować i utrzymywać kompleksową świadomość.
Gdy rok dobiega końca, oczywiste jest, że tylko kilka wybranych spośród wielu nowo wydanych modeli wyróżniło się jako potężni konkurenci w rozległej dziedzinie dużych modeli językowych. Mając to na uwadze, przedstawiam sześć najbardziej wyjątkowych przykładów takich modeli, które bez wątpienia warto poznać.
GPT-4 OpenAI
GPT-4 stanowi znaczący postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji w odniesieniu do przetwarzania języka naturalnego. Jako najnowszy dodatek do cenionej linii Generative Pre-trained Transformer, ta najnowocześniejsza technologia została opracowana przez OpenAI i zadebiutowała w marcu 2023 roku. Od momentu wprowadzenia, GPT-4 zyskał powszechne uznanie za wyjątkową wydajność, pozycjonując się jako jeden z najbardziej rozpowszechnionych i cenionych dużych modeli językowych dostępnych obecnie dla ogółu społeczeństwa.
GPT-4 ma podobno imponujące 1,76 biliona parametrów, czyli około dziesięć razy więcej niż GPT-3.5, a nawet przewyższa możliwości najnowocześniejszego modelu Google, PaLM. Ogromna liczba parametrów pozwala na wyjątkową multimodalność GPT-4, umożliwiając mu z łatwością obsługę zarówno tekstowych, jak i graficznych danych wejściowych. W konsekwencji, ta zaawansowana zdolność ułatwia GPT-4 rozumienie i dostarczanie opisów dla treści wizualnych, takich jak diagramy i zrzuty ekranu wraz z materiałem tekstowym. Posiadając tę multimodalną biegłość, GPT-4 wykazuje poziom zrozumienia, który ściśle przypomina ludzką percepcję złożonych danych ze świata rzeczywistego.
W porównaniu do swoich odpowiedników, GPT-4 wykazał się doskonałą wydajnością w licznych ocenach naukowych. Chociaż wyniki testów porównawczych nie zapewniają pełnej reprezentacji możliwości modelu, rzeczywiste zastosowania ujawniły, że GPT-4 wykazuje niezwykłą zdolność do rozwiązywania złożonych problemów z łatwością. Dostęp do GPT-4 można uzyskać poprzez subskrypcję planu ChatGPT Plus w cenie 20 dolarów miesięcznie.
Anthropic’s Claude 2
Image Credit: Anthropic
Claude 2, model językowy sztucznej inteligencji stworzony przez Anthropic AI, posiada zdolność do osiągania podobnych technicznych biegłości i praktycznych wyników jak GPT-4, choć z mniejszym znaczeniem. W niektórych standardowych ocenach, takich jak konkretne scenariusze egzaminacyjne, Claude 2 wykazał wyższość nad GPT-4. Jedną z godnych uwagi różnic między nimi jest to, że Claude 2 może pochwalić się znacznie szerszym zakresem kontekstowym wynoszącym około 100 000 tokenów, podczas gdy porównywalne modele GPT-4 są ograniczone do 8 000 lub 32 000 tokenów. Chociaż nie jest powszechną prawdą, że zwiększony kontekst prowadzi do lepszej wydajności, szersza pojemność Claude 2 niezaprzeczalnie oferuje wymierne korzyści,
Podczas gdy GPT-4 utrzymuje przewagę w ogólnej wydajności, nasze wewnętrzne oceny wskazują, że Claude 2 przewyższa go w niektórych zadaniach kreatywnego pisania. Jednak GPT-4 nadal przoduje w programowaniu i zdolnościach matematycznych zgodnie z naszymi kryteriami oceny. Pomimo tego, Claude 2 wyróżnia się generowaniem odpowiedzi, które w dużym stopniu przypominają ludzką komunikację, co czyni go atrakcyjną opcją, gdy szukamy spójnych i wyrazistych wyników. Rzeczywiście, podczas naszego okresu próbnego, w którym poprosiliśmy o kreatywne kompozycje z każdego wymienionego tutaj modelu, sześć razy na dziesięć przypadków faworyzowało Claude 2 ze względu na jego płynne i realistyczne wyniki. Obecnie użytkownicy mogą korzystać z Claude 2 bezpłatnie za pośrednictwem chatbota Claude AI. Ponadto istnieje subskrypcja premium w cenie dwudziestu
Model sztucznej inteligencji Claude 2 firmy Anthropic wykazuje niezwykłą wydajność pomimo ograniczonego wsparcia finansowego w porównaniu do liderów branży, takich jak OpenAI i Microsoft. W rzeczywistości, w konfrontacji z popularnymi alternatywami, takimi jak GPT i seria PaLM Google, Claude 2 trzyma się znakomicie. Jako stosunkowo niedofinansowany system sztucznej inteligencji, konkurencyjność Claude 2 jest naprawdę godna pochwały. Gdyby ktoś miał spekulować, który z obecnych modeli ma największe szanse na rywalizację z GPT w najbliższym czasie, Claude 2 byłby trafnym wyborem.Mimo znacznych różnic w zasobach, zaawansowane funkcje Claude 2 wskazują na jego potencjał do walki z nawet hojnie finansowanymi przeciwnikami, choć należy zauważyć, że Google zapewnił znaczne wsparcie dla GPT-3 Anthropic
OpenAI.5
Image Credit: Marcelo Mollaretti/ Shutterstock
Pomimo mniejszego zainteresowania niż jego następca GPT-4, GPT-3.5 może pochwalić się imponującym zestawem możliwości dzięki ciągłemu doskonaleniu poprzez iteracje dostrajania i ulepszeń ukierunkowanych na wydajność, precyzję i bezpieczeństwo. Pomimo tego, że GPT-3.5 nie dorównuje GPT-4 pod względem integracji multimodalnej i ogólnej wydajności, nadal wykazuje niezwykłą biegłość. Jednak w zestawieniu z GPT-4, GPT-3.5 z trudem może dorównać jego najwyższej wszechstronności.
Biorąc pod uwagę, że jest to wersja zależna w ramach GP
GPT-4 stanowi znaczący postęp w możliwościach sztucznej inteligencji, jednak GPT-3.5 nadal może pochwalić się niezwykłą mocą i często może przewyższać nowszych konkurentów. Ciągła optymalizacja tego modelu utrzymuje jego znaczenie nawet w miarę pojawiania się nowszych generacji.
Google’s PaLM 2
Image Credit: Google
Oceniając kompetencje modelu sztucznej inteligencji, konwencjonalne podejście polega na zapoznaniu się z jego raportem technicznym i zbadaniu wyników benchmarków, aczkolwiek ze szczyptą sceptycyzmu. Niezbędne jest przeprowadzenie niezależnych testów w celu zweryfikowania twierdzeń zawartych w tych metrykach, ponieważ wbrew intuicji nie zawsze odpowiadają one rzeczywistej wydajności w każdym przypadku. Na przykład Project Magnet (PaLM) 2 firmy Google był reklamowany jako potężny przeciwnik GPT-4 w oparciu o jego zgłoszoną wyższość w niektórych testach porównawczych. Niemniej jednak w praktyce sytuacja wygląda nieco inaczej.
PaLM 2, opracowany przez Google, może nie mierzyć się z poziomem wydajności wykazywanym przez inne zaawansowane modele językowe, takie jak GPT-It lub Claude w obszarach takich jak rozumowanie matematyczne, logika i kreatywność. Niemniej jednak, pomimo tego ograniczenia, PaLM 2 nadal posiada znaczne możliwości w swojej dziedzinie, co doprowadziło do znacznego zainteresowania zarówno wśród badaczy, jak i programistów. Należy zauważyć, że znaczna część krytyki skierowanej w stronę PaLM 2 wynika z porównania go z bardziej zaawansowanymi modelami, a nie z jakichkolwiek nieodłącznych braków z jego strony.
PaLM 2 może pochwalić się kolosalną liczbą parametrów wynoszącą 340 miliardów, co czyni go jednym z najbardziej rozbudowanych modeli na świecie.Jego mocną stroną jest wyjątkowa wydajność w zadaniach wielojęzycznych, której towarzyszy solidna biegłość w matematyce i programowaniu. Chociaż PaLM 2 może nie być najlepszym graczem, wykazuje godne pochwały możliwości w kreatywnych dziedzinach, takich jak pisanie. Pomimo początkowych pozytywnych wskaźników z testów porównawczych, które nie zmaterializowały się całkowicie, PaLM 2 wykazuje jednak niezwykłe zdolności w zakresie sztucznej inteligencji, choć nie jest w stanie przewyższyć wszystkich rywali pod każdym względem.
Falcon-180B firmy TII
Falcon-180b, produkt instytutu innowacji technologicznych ze Zjednoczonych Emiratów Arabskich, może pochwalić się imponującą liczbą 180 miliardów parametrów i jest jednym z najpotężniejszych modeli językowych typu open source dostępnych obecnie na rynku. Pomimo braku renomy w porównaniu z popularnymi modelami, takimi jak GPT lub Llama firmy Meta, możliwości Falcon-180B są niezaprzeczalnie ogromne i mogą śmiało konkurować z innymi rywalami w tej samej kategorii.
Wykazano, że wydajność Falcon-180B przewyższa wiele modeli open-source i dorównuje liderom branży, takim jak PaLM 2 i GPT-3 w różnych testach, w tym matematyce, programowaniu, rozwiązywaniu problemów i kreatywnym pisaniu. W niektórych przypadkach udało mu się nawet prześcignąć GPT-3.5. Porównując te trzy systemy sztucznej inteligencji (GPT-4, GPT-3.5 i Falcon-180B), Falcon-180B zajmuje korzystną pozycję między nimi ze względu na swoją biegłość w wielu zastosowaniach.
Chociaż może nie przewyższać GPT-3.5 pod każdym względem, Falcon-180B demonstruje swój potencjał, oferując porównywalną funkcjonalność z bardziej znanymi alternatywami. Choć mniej znany, zasługuje na uwagę ze względu na swoją zdolność do dopasowania, a nawet przewyższenia możliwości innych modeli. Zainteresowane osoby mogą przetestować Falcon-180B na platformie Hugging Face, która obsługuje duże modele językowe o otwartym kodzie źródłowym.
Meta AI’s Llama 2
Llama 2 to model językowy opracowany przez Meta AI, który może pochwalić się imponującą liczbą 70 miliardów parametrów. Choć może nie jest on tak rozbudowany jak u niektórych konkurentów, Llama 2 wykazała się niezwykłą wydajnością w różnych testach porównawczych i praktycznych zastosowaniach. W rzeczywistości przewyższa on wiele publicznie dostępnych dużych modeli językowych, z jednym godnym uwagi wyjątkiem, jakim jest Falcon-180B.
Aby ocenić wydajność Llama 2, porównaliśmy go z innymi najnowocześniejszymi modelami, takimi jak GPT-4, GPT-3.5, Claude 2 i PaLM 2 pod względem różnych wskaźników oceny. Wyniki pokazały, że GPT-4 znacznie przewyższył Llama 2 w większości przypadków.Niemniej jednak, nasze wyniki wskazują, że Llama 2 wykazała się konkurencyjną wydajnością w porównaniu z GPT-3.5 i PaLM 2 w niektórych benchmarkach. Nie należy wnioskować, że Llama 2 jest definitywnie lepsza od PaLM 2; jednak nasze eksperymenty ujawniły przypadki, w których Llama 2 z powodzeniem rozwiązywała problemy, które okazały się wyzwaniem dla PaLM 2, nawet obejmujące
Chociaż Llama 2 nie przewyższa możliwości najbardziej zaawansowanych modeli własnościowych, przewyższa oczekiwania wobec alternatywy open-source, wykazując niezwykłą wydajność, która rywalizuje z liderami branży, takimi jak PaLM 2 w niektórych ocenach. Osiągnięcie to stanowi obiecującą zapowiedź tego, co może być możliwe dzięki przyszłym modelom językowym typu open source.
Przepaść w wydajności między modelami sztucznej inteligencji zmniejsza się
Podczas gdy dziedzina sztucznej inteligencji nadal szybko się rozwija, GPT-4 OpenAI utrzymuje swoją pozycję lidera. Niemniej jednak oczywiste jest, że nawet mniejsze modele, wyposażone w odpowiednią wiedzę, są w stanie konkurować w określonych dziedzinach. Na przykład Claude 2 demonstruje tę zdolność, wyświetlając imponujące wyniki w niektórych zadaniach. Podobnie PaLM 2 firmy Google może nie spełnił wszystkich oczekiwań, ale mimo to wykazuje niezwykłe możliwości. Dodatkowo, open-source’owy projekt Falcon-180B podkreśla potencjał takich inicjatyw do rywalizacji z gigantami branżowymi, jeśli dostępne są wystarczające zasoby.