Дослідіть ці 10 альтернатив GPT-4 з відкритим кодом

Вступ

У той час як GPT-4 від OpenAI набула популярності як потужна модель великої мови, її закритий характер і обмеження у використанні змушують багатьох розробників шукати альтернативи з відкритим кодом. На щастя, обробка природної мови (NLP) спостерігала сплеск потужних моделей з відкритим вихідним кодом, які відповідають або перевищують можливості GPT-4 у певних областях. Далі в цій статті ми надамо вам 10 перспективних альтернатив GPT-4 з відкритим кодом, які варто вивчити.

Розуміння GPT-4 та його впливу

GPT-4, остання версія Generative Pre-trained Transformer OpenAI, зробила революцію в обробці природної мови. Його здатність генерувати текст, схожий на людину, викликала інтерес у різних галузях, від створення контенту до обслуговування клієнтів.

Важливість альтернатив GPT-4 з відкритим кодом

Хоча GPT-4 є потужним інструментом, його запатентована природа може бути перешкодою для входу для багатьох розробників та організацій. Альтернативи з відкритим вихідним кодом пропонують більш доступний і настроюваний варіант для тих, хто хоче використовувати потужність мовних моделей без обмежень пропрієтарного програмного забезпечення.

У цій статті розглядатимуться 12 альтернатив GPT-4 із відкритим вихідним кодом, які пропонують подібні можливості та гнучкість для розробників та організацій, які хочуть включити обробку природної мови у свої проекти.

GPT4ALL

GPT4ALL — це амбітна ініціатива з відкритим вихідним кодом для розробки потужної мовної моделі, порівнянної з GPT-4, але без обмежень власних моделей. Під керівництвом команди дослідників і розробників GPT4ALL використовує загальнодоступні набори даних і краудсорсингову обчислювальну потужність для навчання великомасштабної моделі трансформатора. Цілі проекту включають узгодження продуктивності GPT-4 з різними завданнями природної мови, забезпечуючи при цьому прозорість, етичні практики та доступність для всіх. Спільний підхід GPT4ALL дозволяє учасникам брати участь у навчанні, оцінці та розгортанні моделі. GPT4ALL сподівається сприяти інноваціям, створювати нові додатки та сприяти відповідальному розвитку в спільноті штучного інтелекту шляхом демократизації доступу до розширених можливостей штучного інтелекту мовою.

Посилання на Discord: Доступ тут

Посилання на GitHub: Доступ тут

OPT (відкритий попередньо навчений трансформатор)

OPT — це набір великих причинно-наслідкових мовних моделей із відкритим кодом, розроблених Meta AI, із параметрами від 125M до 175B. Модель OPT-175B демонструє продуктивність, порівнянну з GPT-3, але вимагає лише 1/7 від вуглецевого сліду під час розробки. OPT прагне відповідально ділитися високоякісними попередньо підготовленими моделями трансформаторів з дослідниками, надаючи повний доступ до вагових коефіцієнтів моделей, на відміну від закритих API. Ці моделі лише з декодером попередньо навчені на величезних наборах даних, демонструючи чудові можливості нульового та невеликого навчання для різноманітних завдань природної мови. Завдяки відкритому коду OPT Meta AI демократизує доступ до найсучасніших мовних моделей, сприяючи дослідженням та інноваціям. Випуск містить журнал, в якому задокументовано проблеми інфраструктури, з якими зіткнулися під час розробки.

Посилання на GitHub: Доступ тут

Посилання Huggingface: Доступ тут

OpenNMT

OpenNMT — це інструментарій із відкритим кодом для нейронного машинного перекладу (NMT). Розроблений дослідниками з Гарвардського університету та іншими, він спрямований на демократизацію машинного перекладу, надаючи гнучку та розширювану платформу. OpenNMT підтримує різні архітектури моделей, включаючи RNN, трансформатори та гібридні моделі.

Це дозволяє легко створювати прототипи, навчати та розгортати спеціальні системи NMT у таких фреймворках, як PyTorch і Tensorflow. Завдяки підтримці кількох графічних процесорів і ефективному розпаралелюванню даних OpenNMT полегшує масштабування моделей NMT. Його модульна конструкція дозволяє легко інтегрувати нові моделі та техніки. OpenNMT широко застосовується в дослідженнях і промисловості для таких завдань, як багатомовний NMT, неконтрольований NMT і переклад мовлення.

Посилання на GitHub: Доступ тут

Посилання на веб-сайт: Доступ тут

коала

Koala — це чат-бот із відкритим вихідним кодом, розроблений на основі потужної мовної моделі LLaMa від Meta AI. За допомогою методів тонкого налаштування дослідники, що стоять за Koala, адаптували загальні знання LLaMa, щоб створити спеціалізованого розмовного помічника ШІ. Koala демонструє сильне розуміння мови та здатність генерувати, забезпечуючи природні та контекстуальні діалогові взаємодії. Спираючись на міцну основу LLaMa, Koala успадковує його вражаючі здатності до швидкого навчання, адаптуючи свої відповіді для додатків на основі чату. Завдяки своїй природі з відкритим вихідним кодом Koala дозволяє розробникам і дослідникам вивчати, змінювати та робити внесок у її кодову базу, сприяючи інноваціям у розмовному ШІ з відкритим кодом. Як доступний чат-бот, заснований на передовій технології мовної моделі, Koala є значним кроком до демократизації передових діалогових систем.

Посилання на GitHub: Доступ тут

Посилання на веб-сайт: Доступ тут

Відкрийте Помічник

Open Assistant — це проект із відкритим вихідним кодом, спрямований на демократизацію доступу до великих мовних моделей на основі чату найвищого рівня. Його місія полягає в революції мовних інновацій, уможливлюючи відкриту взаємодію з передовими мовними системами ШІ. Open Assistant дає можливість людям динамічно отримувати інформацію, створювати нові мовні програми та використовувати найсучасніші розмовні моделі. Примітно, що цей потужний чат-бот може працювати на одному споживчому графічному процесорі високого класу, що робить його доступним для широкої аудиторії. Завдяки коду, моделям і даним, опублікованим за ліцензіями з відкритим кодом, Open Assistant сприяє прозорості та спільному розвитку. Надаючи кожному можливість використовувати передові мовні технології, цей проект має потенціал відкрити нову еру творчості та лінгвістичного інтелекту.

Посилання на GitHub: Доступ тут

Посилання на веб-сайт: Доступ тут

Альпака-Лора

Alpaca-LoRA — це компактна мовна модель, яка поєднує модель виконання інструкцій Стенфордської Альпаки з методами адаптації низького рангу (LoRA). LoRA дозволяє використовувати високоякісні моделі, такі як Alpaca, у форм-факторі з низьким об’ємом пам’яті. Це дозволяє запускати модель інструкцій на рівні з GPT-3.5 на пристроях із лише 4 ГБ оперативної пам’яті, як-от Raspberry Pi 4. Проект Alpaca-LoRA надає код, набори даних і попередньо навчені ваги для полегшення тонкого налаштування та розгортання. Ключовою перевагою є точне налаштування моделі на одному GPU RTX 4090 за години. Alpaca-LoRA демонструє, як штучний інтелект провідних мов може бути високодоступним і обчислювально ефективним.

Посилання на GitHub: Доступ тут

Посилання Huggingface: Доступ тут

Читайте також: Процес виконання Alpaca-LoRA на вашому пристрої

Вікунья 1.3

Vicuna 1.3 — це потужна мовна модель із 33 мільярдами параметрів, випущена Anthropic та Каліфорнійським університетом у Берклі. Він був налаштований на основі моделі LLaMA з використанням 125,000 1.3 розмов із ShareGPT.com, зосереджуючись на здатності виконувати інструкції. Vicuna 1.3 демонструє найвищу продуктивність у таких тестах, як Open LLM Leaderboard. Примітно, що він доступний для безкоштовного доступу та використання в центрі моделей HuggingFace і через офіційну демонстрацію, розміщену LM Systems. Завдяки широкомасштабному та цілеспрямованому процесу тонкого налаштування Vicuna XNUMX має на меті розширити межі можливостей штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, особливо у відкритому діалозі та багатозадачному навчанні.

Посилання Huggingface: Доступ тут

Читайте також: Вікунья проти альпаки: який краще LLM?

Доллі

Dolly — це потужна мовна модель із відкритим вихідним кодом, розроблена Databricks, провідною компанією з обробки даних та штучного інтелекту. Доллі навчена передовим методам машинного навчання та масивним наборам даних і демонструє надзвичайне розуміння природної мови та можливості генерування. На відміну від багатьох великих мовних моделей, які залишаються закритими, відкритий характер Dolly дозволяє дослідникам, розробникам і організаціям отримувати доступ до її архітектури та створювати її. Доллі чудово справляється з різноманітними завданнями НЛП, включаючи резюмування тексту, відповіді на запитання та генерацію коду. Мета Databricks разом із Dolly — демократизація доступу до передових мов штучного інтелекту, уможливлення інновацій у різних галузях, одночасно сприяючи прозорості та відповідальній розробці штучного інтелекту. Завдяки потужній продуктивності та відкритої філософії Dolly є значним кроком до демократизації передових мовних моделей.

Посилання на GitHub: Доступ тут

Посилання на веб-сайт: Доступ тут

Байз

Baize — це багатоповоротна модель діалогу з відкритим кодом, яка демонструє вражаючі розмовні здібності, одночасно зменшуючи потенційні ризики завдяки ретельно розробленим огорожам. Його висока продуктивність пояснюється навчанням на високоякісному багатоповоротному корпусі чату, розробленому для полегшення самостійних розмов за допомогою ChatGPT. Цей інноваційний підхід дозволив Baize навчитися природному, контекстному діалогу, використовуючи засоби захисту від шкідливих результатів. Важливо, що вихідний код, модель і набір даних Baize були випущені за некомерційною ліцензією для дослідницьких цілей, сприяючи прозорості та дозволяючи подальше дослідження розмовного ШІ з відкритим кодом. Відкрито ділячись цією вдосконаленою системою діалогу, творці Baize прагнуть просувати прогрес у розробці безпечних і надійних багатоходових чат-ботів, здатних до плавної, розширеної взаємодії.

Посилання на GitHub: Доступ тут

Науково-дослідна робота: Доступ тут

MPT-30B-чат

MPT-30B-Chat робить MosaicML випуском потужної моделі мови з відкритим вихідним кодом у рамках серії Foundation. Це тонко налаштований варіант, побудований на основі базової моделі MPT-30B, спеціально розроблений для багатоповоротної розмовної здібності. Завдяки 30 мільярдам параметрів MPT-30B-Chat перевершує оригінальну модель GPT-3. Ключовою перевагою є його велике контекстне вікно маркерів розміром 8k під час навчання, що дозволяє ефективніше обробляти довші розмовні контексти. Це також виграє від ефективного висновку та навчання за допомогою таких методів, як FlashAttention. Примітно, що MPT-30B-Chat демонструє сильні навички кодування завдяки даним попереднього навчання, яким він піддавався. MosaicML позиціонує його як високопродуктивний, але придатний для розгортання на одному GPU.

Посилання на GitHub: Доступ тут

Посилання на обличчя обіймів: Доступ тут

Висновок

Підсумовуючи, сфера обробки природної мови швидко розвивається з широким спектром альтернатив з відкритим кодом GPT-4 доступні розробникам і організаціям. Вивчаючи ці альтернативи, розробники можуть знайти правильні інструменти та моделі для задоволення своїх конкретних потреб і ще більше розширити межі обробки мови. Будь то машинний переклад, генерація тексту чи аналіз настроїв, доступна велика кількість ресурсів, які допоможуть розробникам використовувати потужність мовних моделей для своїх проектів.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/gpt-open-source-alternatives/