导航LLM领域:领先大型语言模型的比较分析
导航LLM领域:比较分析领先的大型语言模型
随着对先进自然语言处理能力的需求不断增长,大型语言模型(LLMs)的出现已成为该领域的一个重要里程碑。随着人工智能技术的快速发展,LLMs已经改变了我们与文本互动的方式,使我们能够以前所未有的复杂程度进行沟通、分析和生成内容。在这个深入分析中,我们深入探究了领先的LLMs的世界,探讨了它们的能力、应用和性能。我们的比较分析不仅包括著名的OpenAI模型,还揭示了其他值得关注的竞争者,如LangChain、Anthropic、Cohere和Google。
让我们一起揭开LLMs的迷人世界,发现它们的独特特点,并通过利用自然语言处理系统的强大力量,帮助您做出明智的决策。
认识领先的大型语言模型
我们邀请您认识正在塑造人工智能领域的领先大型语言模型。这些卓越的模型在理解和生成文本方面具有非凡的能力,为自然语言处理设定了新的标准。
这个比较表基于LLM Bootcamp视频和我们使用这些模型的经验。
- Algolia首席技术官Sean Mullaney-访谈系列
- “遇见 SQLCoder:一种新的开源和顶尖模型,用于将自然语言问题转换为 SQL 查询”
- 我们迫切需要更多地进行堆肥以拯救世界;人工智能和数据如何帮助
现在,让我们更详细地研究每个模型。
OpenAI
OpenAI是人工智能领域的领军者,在推动类似人类的语言处理界限方面取得了显著成就。
OpenAI发布了许多有影响力的语言模型,包括整个GPT系列,如GPT-3和GPT-4,它们为其ChatGPT产品提供动力,引起了全球开发者、研究人员和爱好者的想象。当我们深入研究大型语言模型的领域时,不可忽视OpenAI的重要影响和开拓精神,它继续塑造着人工智能的未来。
我们鼓励您探索展示OpenAI模型在MindsDB中使用的示例和教程。
OpenAI的模型因其令人印象深刻的功能和先进的性能而受到广泛关注。这些模型在自然语言理解和生成方面具有卓越的能力。它们在各种与语言相关的任务中表现出色,包括文本完成、翻译、问答等。
GPT系列模型,包括gpt-4和gpt-3.5-turbo,经过训练使用了互联网数据、代码、说明和人类反馈,拥有超过一千亿个参数,这确保了模型的质量。而像ada、babbage和curie这样的模型仅使用互联网数据进行训练,具有高达七十亿个参数,这降低了它们的质量,但同时使它们更快。
OpenAI的模型被设计成多功能的,适用于各种用例,包括图像生成。它们可以通过API访问,允许开发者将模型集成到他们的应用程序中。OpenAI提供了不同的使用选项,包括微调,用户可以通过提供自定义训练数据来使模型适应特定任务或领域。此外,OpenAI还引入了温度和max_tokens等功能,以控制生成文本的输出风格和长度,使用户能够根据自己的特定需求自定义模型的行为。
OpenAI一直处于推进自然语言处理模型的前沿,开创性地开发了通过人类反馈进行强化学习(RLHF)的强大技术,以塑造模型在聊天环境中的行为。RLHF将人类生成的反馈与强化学习方法相结合,通过与人类的互动,OpenAI的模型学习改善其响应。通过利用RLHF,OpenAI在提高其模型的可靠性、有用性和安全性方面取得了重大进展,最终为用户提供更准确和与上下文相关的响应。这种技术展示了OpenAI不断完善其模型并融入有价值的人类反馈的承诺,从而创建出更有效和值得信赖的基于人工智能的对话体验。
在性能方面,OpenAI的模型在各种语言基准测试和评估中始终取得顶尖成绩。OpenAI的模型,特别是GPT-4,在业界得到了广泛的应用,这证明了它们出色的性能,目前没有其他模型能够超越它们。它们处理复杂语言任务的能力和高准确性使它们成为研究人员、开发者和组织追捧的工具。然而,需要注意的是,OpenAI模型的性能和能力可能因特定任务、输入数据和微调过程而有所不同。
Anthropic
Anthropic 是一个致力于应对人工智能中最深远挑战并塑造先进 AI 系统发展的组织。Anthropic 专注于鲁棒性、安全性和价值对齐,并旨在解决围绕人工智能的关键伦理和社会问题。
Anthropic 的创意之作 Claude 是一款处于自然语言处理 (NLP) 研究前沿的尖端语言模型。这个以传奇数学家 Claude Shannon 命名的模型在 AI 语言能力方面迈进了重要一步。随着将先进 AI 系统与人类价值对齐变得越来越重要,Anthropic 成为塑造人工智能未来的关键参与者。
Anthropic 的 Claude 模型是一种功能强大的大型语言模型,旨在处理大量的文本并执行各种任务。使用 Claude,用户可以轻松管理各种形式的文本数据,包括文档、电子邮件、常见问题解答、聊天记录和记录等。该模型提供多种功能,如编辑、重写、摘要、分类、提取结构化数据以及基于内容提供问答服务。
Anthropic 家族的模型,包括 claude 和 claude-instant,是通过互联网数据、代码、说明和人类反馈进行训练的,以确保模型的质量。
除了文本处理,Claude 还可以参与自然对话,在对话中扮演各种角色。通过指定角色并提供常见问题解答部分,用户可以与 Claude 进行无缝且与上下文相关的互动。无论是信息获取对话还是角色扮演场景,Claude 都可以以自然的方式适应并作出相应的回应。
Anthropic 声称 Claude 的一些突出特点包括“广泛的常识,源自其丰富的训练语料库,具备技术、科学和文化知识的详细背景。Claude 能够使用多种常见语言以及编程语言”。
此外,Claude 还提供自动化能力,使用户能够简化工作流程。该模型可以执行各种指令和逻辑场景,包括根据特定要求格式化输出、遵循 if-then 语句以及执行一系列逻辑评估。这使用户能够自动化重复性任务,并利用 Claude 的高效性提高生产力。最近,推出了一个新版本的 Claude,其令人印象深刻的令牌限制为 100k。有了这个扩展容量,用户现在可以轻松地整合整本书或大篇幅文档,为寻求全面信息或详细创意提示的用户打开了令人兴奋的可能性。
Anthropic 的 Claude 模型引入了一种被称为宪法 AI 的功能,其中包括两个阶段的过程:监督学习和强化学习。它解决了利用 AI 反馈的人工智能系统可能存在的潜在风险和危害。通过融入宪法学习的原则,它旨在更精确地控制 AI 的行为。
Cohere
Cohere 是人工智能领域的创新公司,在大型语言模型 (LLM) 领域的开创性工作引起了轰动。Cohere 专注于开发增强人类智能的 AI 技术,弥合人类和机器之间的鸿沟,实现无缝协作。
Cohere 成功开发了两个杰出的模型,分别称为 command-xlarge 和 command-medium。这些生成模型在解释类似指令的提示方面表现出色,并且具有更好的性能和快速响应,使它们成为聊天机器人的绝佳选择。
Cohere 提供的大型语言模型为企业提供了强大的能力。这些模型在内容生成、摘要和搜索方面表现出色,以满足企业的大规模需求。Cohere 专注于安全性和性能,开发了高性能的语言模型,可以部署在公共、私有或混合云上,确保数据安全。
Cohere 家族的模型,包括 command-medium 和 command-xlarge,是使用互联网数据和说明进行训练的,相对于 GPT 模型,它们的质量降低了,但推理速度更快。这些模型分别使用了 60 亿和 500 亿个参数进行训练。
Cohere 的语言模型可以通过用户友好的 API 和平台访问,便于各种应用。这些应用包括语义搜索、文本摘要、生成和分类。
通过利用 Cohere 模型的力量,企业可以提高生产力和效率。这些模型经过大量文本数据的预训练,使用和定制都非常简单。此外,Cohere 的多语言语义搜索功能支持 100 多种语言,使组织能够克服语言障碍,触达更广泛的受众。
为了方便实验和探索,Cohere提供了Cohere Playground,这是一个可视化界面,允许用户在不需要编写任何代码的情况下测试他们的大型语言模型的能力。
谷歌
谷歌是一家全球科技巨头,开发了几个开创性的大型语言模型(LLM),改变了自然语言处理领域的格局。
谷歌非常注重创新和研究,在大规模语言理解和生成方面引入了开创性的模型,例如BERT(双向编码器表示来自Transformer)、T5(文本到文本转换Transformer)和PaLM(路径语言模型)。借助庞大的计算资源和海量的数据,谷歌不断推动语言理解和基于人工智能的应用的发展,为机器学习和AI驱动应用的进步铺平道路。
我们鼓励您在Hugging Face平台上探索谷歌开发的可用模型。您可以像本示例中所示的那样在MindsDB中使用它们。
谷歌是大型语言模型研究领域的先驱,从最初的Transformer架构的发表开始,这一架构成为了我们在本文中提到的所有其他模型的基础。实际上,像BERT(双向编码器表示来自Transformer)这样的模型当时被认为是LLM,而后来又被更大的模型如T5(文本到文本转换Transformer)和PaLM(参数化语言模型)所取代。这些模型每个都提供独特的特性,并在各种自然语言处理任务中展现出令人印象深刻的性能。
BERT利用基于Transformer的架构提供对文本的深度上下文理解。它在大量未标记数据上进行了预训练,并可以针对特定任务进行微调。BERT通过考虑左右上下文来捕捉句子中单词之间的上下文关系。这种双向方法使其能够更有效地理解语言的细微差别。
T5是一个多功能统一的大型语言模型训练框架。与专注于特定任务的先前模型不同,T5采用了文本到文本的迁移学习方法。T5可以在各种自然语言处理任务上进行训练,包括翻译、摘要、文本分类等。它采用了基于Transformer的架构,可以高效地训练和在不同任务之间转移知识。它展示了生成高质量回答和在各种语言相关任务中表现良好的能力。
PaLM专注于捕捉句子内的句法和语义结构。它利用诸如解析树之类的语言结构来捕捉句子中单词之间的句法关系。它还整合了语义角色标注来识别句子中不同单词的角色。通过结合句法和语义信息,PaLM旨在提供更有意义的句子表示,从而有助于文本分类、信息检索和情感分析等下游任务。此外,它支持扩展到5400亿个参数以实现突破性的性能。
总的来说,谷歌的语言模型提供了先进的能力,并在各种自然语言处理任务中展现出令人印象深刻的性能。
Meta AI
Meta AI通过发布LLaMA(Large Language Model Meta AI)在推动开放科学方面取得了重大进展。这个先进的基础性大型语言模型旨在促进AI领域的研究人员的进展。
LLaMA的较小但表现出色的模型为更广泛的研究社区提供了可访问性,使资源有限的研究人员能够探索和研究这些模型,从而在这个快速发展的领域实现了减少门槛的访问。这些基础模型在大量未标记数据上进行了训练,需要较少的计算资源和资源,非常适合在各种任务上进行微调和实验。
LLaMA是一个包含广泛参数范围的大型语言模型集合,从7B到65B不等。通过在仅从公开可用数据集中获得的数万亿个标记上进行细致的训练,LLaMA的开发者展示了在不需要专有或不可访问的数据源的情况下实现最先进性能的可能性。值得注意的是,LLaMA-13B在多个基准测试中显示出比著名的GPT-3(175B)更优秀的性能,而LLaMA-65B在与PaLM-540B等顶级模型的竞争中表现出色。
LLaMA模型采用了自2018年以来成为行业标准的Transformer架构。开发者们着重扩展训练数据的规模,而不仅仅增加模型参数的数量。他们的理念基于这样一个认识,即大型语言模型的主要成本在于模型使用过程中的推理,而不是训练时的计算开销。因此,LLaMA在庞大的公开可用数据上进行了训练,共计训练了1400万亿个标记。这样庞大的训练数据使LLaMA能够在理解复杂的语言模式和生成上下文适当的回应方面表现出色。
Salesforce(销售力)
Salesforce的条件变换器语言模型(CTRL)是自然语言处理领域的一项重大成就。通过其拥有16亿个参数的能力,CTRL在生成人工文本时展现了出色的能力,并在输出过程中提供了细粒度的控制。
CTRL的能力在于预测对于给定生成的文本序列最具影响力的训练数据子集,从而为分析和理解塑造模型输出的信息来源提供了一种方法。CTRL通过训练使用了50多个不同的控制代码,使用户能够对生成的文本的内容和风格进行精确控制,促进了人工智能与人类之间的更好互动。
Salesforce的条件变换器语言模型(CTRL)是一个高度先进的语言模型,拥有16亿个参数,能够实现强大且可控的人工文本生成。
CTRL的一个显著特点是其能够将来源归属于生成的文本,从而为模型输出的数据来源提供了洞察力。它可以预测对于生成的文本序列最有影响力的训练数据子集,从而通过识别最有影响力的数据来源来分析生成的文本。
该模型经过使用50多个不同的控制代码进行训练,使用户能够对生成的文本的内容和风格进行精确控制。这种改进的文本生成控制能够明确地影响风格、类型、实体、关系和日期,从而降低生成随机词序列的可能性。
此外,CTRL还有潜力通过针对特定任务进行微调或利用学到的表示来改进其他自然语言处理(NLP)应用程序。
Databricks(数据脊柱)
Databricks的Dolly是一个在Databricks机器学习平台上开发的令人印象深刻的大型语言模型,专为商业用途而设计。Dolly以其准确遵循指令的卓越能力而脱颖而出。
Dolly基于约15000个指令/响应微调记录进行训练,涵盖了InstructGPT论文中提到的一系列能力领域。这些领域包括头脑风暴、分类、封闭型问答、生成、信息提取、开放型问答和摘要。
Databricks发布了Dolly 2.0,这是一个开源的、遵循指令的大型语言模型(LLM),提供类似于ChatGPT的人机交互。这个12B参数模型基于EleutherAI的Pythia模型系列,并在Databricks员工生成的高质量指令数据集上进行了微调。
Dolly 2.0的重要方面是其开源性质,允许组织利用和定制这个强大的LLM以满足其特定需求。Databricks提供了完整的包,包括训练代码、数据集和模型权重,使其可在商业上使用,无需API访问或与外部方共享数据。
训练数据集由人类创建,包含15000个提示/响应对,旨在为遵循指令的任务微调大型语言模型。此数据集(可在此处获取)赋予任何人自由使用、修改或扩展它以用于任何目的,包括商业应用。
Dolly不是一种最先进的生成式语言模型,也不是为了与其他更大的相关模型进行竞争而设计的。
选择您的冠军!
在大型语言模型的领域中,有许多令人印象深刻的竞争者,各自拥有自己的特点和性能优势。LLM在自然语言处理方面取得了显著的进展。然而,选择最终的赢家取决于具体的需求和应用。
组织必须仔细考虑微调能力、多语言支持、自动化功能和安全性等因素,以确定哪种LLM最符合其需求。
随着LLM领域的不断发展,持续的研究和进展将带来更多创新和强大的模型。未来将有令人兴奋的可能性,因为这些模型推动了语言理解的界限,使我们能够在各个行业和领域中开启新的机会。