Создание лучшей альтернативы GPT-4
Посмотрите мой полный анализ на моем канале YouTube ниже:
В этом быстро развивающемся пространстве больших языковых моделей (LLM) ясно, что ни одна текущая модель не может сравниться с производительностью OpenAI GPT-4 для большинства важных бизнес-задач. Тем не менее, реализация GPT-4 сталкивается с рядом препятствий в корпоративных приложениях, включая безопасность, задержку, ограничение скорости и стоимость. Хотя API-интерфейсы от OpenAI, Google и Amazon, несомненно, будут частью вашей инфраструктуры, будут моменты, когда вам понадобится локально контролируемый и управляемый LLM.
Хорошей новостью является то, что несколько недавних достижений предлагают многообещающую дорожную карту для собственной разработки. Давайте взглянем на эти строительные блоки, расположенные в порядке возрастания сложности:
1. Высокопроизводительный LLM с открытым исходным кодом. В настоящее время модель Falcon является наиболее производительным LLM с открытым исходным кодом, доступным для коммерческого использования. Посетите таблицу лидеров Hugging Face’s Open LLM, чтобы сравнить различные модели. Модель Falcon может в достаточной степени соответствовать вашему варианту использования без необходимости дальнейшей адаптации.
2. Точная настройка модели. Если вам нужно повысить производительность модели для конкретной задачи, подумайте о ее тонкой настройке. Еще пару недель назад эта операция была невероятно ресурсоемкой как с точки зрения данных, так и времени вычислений. Тем не менее, метод QLoRA теперь позволяет точно настроить модель размером с Falcon (40 миллиардов параметров) на одном графическом процессоре в течение 24 часов. Фактически, вы даже можете сделать это на одном MacBook Pro. Это должно обеспечить производительность на уровне GPT 3.5, если не лучше, для многих задач.
3. Используйте несколько моделей. Следующий уровень сложности может потребовать нескольких недель изучения данных или разработки программного обеспечения для адаптации к вашему конкретному приложению. Такие методы, как SMARTGPT или Дерево мыслей, позволяют организовать несколько графических процессоров в архитектуре для значительного повышения производительности. Возможно, вы даже сможете объединить свои локальные модели с меньшим количеством вызовов API в GPT-4, повысив производительность и обойдя существенные ограничения GPT-4.
Эти стратегии представляют собой наилучшие варианты, доступные сегодня, с учетом текущих инструментов и исследований. Имейте в виду, что все три события произошли в течение последних трех недель — темпы изменений в этой области поразительны. И, учитывая огромные экономические стимулы для крупных технологических компаний, таких как Meta (ранее Facebook), NVIDIA и Apple, мы должны ожидать, что одна из них инвестирует и выпустит высокопроизводительный LLM с открытым исходным кодом, который приближается по производительности к GPT-4 в ближайшие месяцы. . Тем временем вы можете начать создавать свои решения, используя эти методы, с уверенностью, что вы сможете усовершенствовать их по мере появления лучших альтернатив.
