В области больших языковых моделей ( LLM ) LLaMA 2 от Meta, безусловно, произвел фурор. Однако волна инноваций никогда не утихает, и существует несколько альтернативных программ LLM, которые предлагают другой набор функций и возможностей. В этой статье мы углубимся в 7 лучших альтернатив LLama 2 , проливая свет на то, что их отличает и чем они отличаются от LLaMA 2.
Стабильный LM от Stability AI
Stable LM , создание Stability AI в сотрудничестве с EleutherAI, является свидетельством эволюции языковых моделей с открытым исходным кодом. Благодаря своим предшественникам, таким как GPT-J и GPT-NeoX, Stable LM делает шаг вперед, обучаясь на обширном наборе данных, в три раза превышающем размер «The Pile», использовавшегося в более ранних моделях. Несмотря на относительно небольшой размер (от 3 до 7 миллиардов параметров), Stable LM демонстрирует замечательную производительность в области диалога и кодирования, что делает его портативной и высокопроизводительной альтернативой.
Викунья-13Б
Vicuna-13B использует уникальный подход, тонко настраивая LLaMA для пользовательских разговоров из ShareGPT. Первоначальные оценки являются многообещающими: в большинстве сравнений Vicuna-13B находится на одном уровне или даже превосходит такие модели, как ChatGPT OpenAI и Google Bard. Благодаря скромной стоимости обучения (около 300 долларов США), а также открытому доступу к коду и весам, Vicuna-13B является доступным и конкурентоспособным выбором для тех, кто изучает решения для чат-ботов.
T5 и mT5 от Google
Google T5 переосмысливает концепцию обработки естественного языка (NLP), принимая формат преобразования текста в текст, объединяя множество задач NLP в рамках одной модели. Его брат, mT5 , расширяет это повествование на многоязычную область, охватывая ошеломляющий 101 язык. Эти модели олицетворяют универсальность, предлагая решения для всего: от машинного перевода до анализа настроений, что делает их надежной альтернативой LLaMA 2.
Альпака от Stanford CRFM
Альпака , созданная Стэнфордским центром исследований базовых моделей, представляет собой языковую модель, основанную на инструкциях и доработанную на основе LLaMA 7B. Альпака решает некоторые критические проблемы современных моделей следования инструкциям, такие как дезинформация и создание токсичного языка. Публикуя свои выводы, Стэнфордский CRFM открывает путь для академического взаимодействия для дальнейшего совершенствования и расширения возможностей моделей следования инструкциям.
Церебрас-GPT от Cerebras
Cerebras-GPT — это семейство из семи моделей GPT, в которых особое внимание уделяется открытому доступу к продвинутым программам LLM. Используя модели с диапазоном от 111 до 13 миллиардов параметров, Cerebras-GPT стремится обеспечить высокую точность при сохранении более низких затрат на обучение и энергопотребления. Их приверженность развитию моделей с открытым исходным кодом делает Cerebras-GPT достойной альтернативой в сфере LLM.
Шиншилла от Google DeepMind
Chinchilla от DeepMind ломает стереотипы, предлагая выдающуюся производительность при выполнении последующих задач оценки, несмотря на аналогичный вычислительный бюджет своих аналогов. Он противостоит таким гигантам, как GPT-3 и Megatron-Turing NLG, демонстрируя значительное улучшение точности по сравнению с тестом MMLU, что делает его источником эффективности и производительности.
Близнецы от Google
Gemini , разработанный с мультимодальными возможностями, обещает будущие инновации в области памяти и планирования. Даже на ранних стадиях своего развития Gemini демонстрирует потенциал превосходных мультимодальных возможностей и интеграции инструментов, позиционируя его как перспективную альтернативу LLaMA 2.
Заключение
Ландшафт LLM обширен и постоянно развивается, и каждая модель привносит свой уникальный колорит. Будь то портативность Stable LM, многоязычность mT5 или эффективность Chinchilla, помимо LLaMA 2 существует множество вариантов для тех, кто хочет расширить свой кругозор в мире больших языковых моделей.
