Alternatywy dla GPT-3

Interesują Cię alternatywy dla GPT-3? Poniżej przygotowałem zestawienie najpopularniejszych rozwiązań.

ChatGPT stał się ostatnio prawdziwą furorą, a wiele osób uznało go za „zabójcę Google”. ChatGPT można przypisać GPT-3, dużemu modelowi językowemu (LLM) opracowanemu przez OpenAI. GPT-3 jest naprawdę niezwykły. Dzięki imponującym 175 miliardom parametrów ChatGPT jest w stanie generować tekst podobny do ludzkiego, tłumaczyć wiele języków, streszczać artykuły, a nawet pisać kody. Dzieje się to całkowicie automatycznie! ChatGPT z pewnością otworzył szereg możliwości, o których wcześniej nie myśleliśmy.

Alternatywy dla GPT-3

Alternatywy dla GPT-3 – BLOOM

BLOOM, potężny wielojęzyczny model językowy typu open-source opracowany przez grupę ponad 1000 badaczy AI, daje nam nowy sposób tłumaczenia w różnych językach. Z prawie 176 miliardami wytrenowanych parametrów i 384 kartami graficznymi, z których każda ma co najmniej 80 gigabajtów pamięci, BLOOM jest imponującą alternatywą dla GPT-3. BLOOM można poznać dzięki Warsztatom BigScience udostępnionym przez HuggingFace w 46 językach i 13 językach programowania. Dostępne są też różne wersje z mniejszą liczbą wyszkolonych parametrów. BLOOM wnosi niesamowity potencjał i możliwości, które pomogą nam tworzyć niezwykłe treści bez względu na to, z jakim językiem pracujemy.

GLaM

GLaM to ekscytująca technologia firmy Google, która miesza ze sobą modele ekspertów (MoE), dostarczając wyrafinowanych wyników na podstawie ogromnych ilości parametrów, przy czym każdy ekspert specjalizuje się w innych danych wejściowych. GLaM daje wspaniałe połączenie 1,2 biliona parametrów i 64 ekspertów na warstwę modelu. Jednak podczas wnioskowania tylko 97 miliardów z nich jest wykorzystywanych do przewidywania każdego tokena. GLaM obiecuje zapewnić dokładniejsze i bardziej wiarygodne wyniki niż wiele innych systemów, jeśli będzie stosowany jako część nowoczesnych rozwiązań technologicznych.

Alternatywy dla GPT-3 – Gopher

Gopher wywołał spore zamieszanie w społeczności badaczy AI! Opracowany przez DeepMind Gopher to imponujący model o 280 miliardach parametrów, wyspecjalizowany w odpowiadaniu na pytania związane z naukami ścisłymi i humanistycznymi. Gopher może zastąpić modele językowe 25 razy większe od niego! Nie wspominając o GPT-3, Gopher jest w stanie konkurować z problemami logicznego rozumowania również w tym zakresie. Ci, którzy chcą korzystać z Gophera, ale mają ograniczone zasoby, nie muszą się martwić! Istnieją mniejsze wersje Gophera, które zawierają 44 miliony parametrów ułatwiających prowadzenie badań i są w przystępnej cenie.

Megatron-Turing NLG

Megatron-Turing NLG to imponujący model języka, który oferuje niezrównaną dokładność. Stworzony jako wspólne przedsięwzięcie Microsoftu i NVIDIA, Megatron-Turing NLG może pochwalić się ogromną liczbą 530 miliardów parametrów i 105 warstwami LLM opartego na transformacji. Co więcej, jego wydajność konsekwentnie przewyższa najnowsze modele. Został on wytrenowany na superkomputerze Selene opartym na NVIDIA DGX SuperPOD, co oznacza, że Megatron-Turing NLG stanie się platformą dla wszystkich zadań związanych z generowaniem języka naturalnego.

Alternatywy dla GPT-3 – Chinchilla

Chinchilla to imponujący model opracowany przez DeepMind, który niedawno został nazwany „zabójcą GPT-3”. Chinchilla składa się z 70 miliardów parametrów, a mimo to przewyższa GPT-3 i inne modele wysoką wydajnością. Wszystko to przy użyciu 4 razy większej ilości danych! Dostrojenie Chinchilli i wprowadzenie jej w życie wymaga zaskakująco mało zasobów z punktu widzenia obliczeniowego. Naukowcy ustalili, że zamiast zwiększania liczby parametrów, trening Chinchilli z większymi zestawami danych tekstowych jest tym, co naprawdę wyróżnia ją na tle konkurencyjnych modeli językowych. Sukces Chichilli wyznaczył nowy standard wydajności w modelowaniu języka AI!

Alternatywy dla GPT-3 – PaLM

PaLM to rewolucyjny model językowy oparty na głębokim uczeniu, opracowany przez Google. Wykorzystuje on system Pathways do trenowania swoich gęstych modeli transformat dekodera z 6144 chipami i 540 miliardami parametrów, co czyni PaLM jedną z największych konfiguracji opartych na TPU, jakie kiedykolwiek zastosowano w NLP. Model ten wykazał się niesamowitymi umiejętnościami, osiągając lepsze wyniki niż inne modele w 28 z 29 zadań przetwarzania języka naturalnego w języku angielskim. PaLM otworzył nową erę możliwości dla przyszłych badań i zastosowań w dziedzinie przetwarzania języka!

Kontra copyai główne cechy

Główne różnice między CopyAI a innymi rozwiązaniami AI polegają na tym, że CopyAI jest w stanie generować treści o wysokiej jakości i specyficzne dla Twojej marki. Ponadto CopyAI oferuje rozszerzone narzędzia do przycinania treści, które umożliwiają dopasowanie długości i formatu do każdego projektu. Co więcej, oprogramowanie zawiera mechanizm automatycznej korekcyj, by zapewnić poprawność gramatyczną i stylistyczną. Jego sztuczna inteligencja monitoruje reakcje odbiorców treści i dostosowuje treść w celu maksymalizacji zaangażowania.

BERT

BERT to przełomowa technologia opracowana przez Google, która umożliwia szybsze i bardziej efektywne przetwarzanie języka naturalnego (NLP). BERT występuje w dwóch wersjach – BERT Base i BERT Large. BERT Base wykorzystuje 12 warstw bloków transformacyjnych do zasilania swojej sztucznej inteligencji, która zawiera 110 milionów możliwych do wytrenowania parametrów, natomiast BERT Large zwiększa możliwości dzięki 24 warstwom bloków transformacyjnych i 340 milionom możliwych do wytrenowania parametrów. Dzięki imponującym możliwościom BERT, sztuczna inteligencja jest w stanie szybko i dokładnie przetworzyć astronomiczną ilość danych, co czyni ją nieocenionym narzędziem dla każdej firmy, która chce zmaksymalizować swoją efektywność w tym obszarze.

Alternatywy dla GPT-3 – LaMDA

LaMDA, innowacyjne narzędzie do przetwarzania języka naturalnego (NLP) opracowane przez Google i posiadające aż 137 miliardów parametrów, robi furorę w świecie technologii. Neuronowe modele językowe oparte na BERT stanowią rdzeń tego potężnego narzędzia, które doprowadziło do zadziwiających sukcesów w uczeniu się od zera, syntezie programów i warsztatach BIG-bench. Do wstępnego szkolenia użyto niewiarygodnej liczby 1,5 tryliona słów, bijąc na głowę 11 miliardów BERT i 40 razy więcej niż wcześniej.

OPT

OPT toruje drogę nowej erze modelowania języka opartego na otwartych źródłach! OPT, zbudowany przez Metę i zawierający 175 miliardów parametrów, jest trenowany na ogólnie dostępnych zbiorach danych i zawiera zarówno wstępnie wytrenowane modele, jak i kod treningowy. Dzięki temu OPT nie tylko zachęca do zaangażowania społeczności, ale także stanowi dostępną platformę, na której każdy może pracować. Ponadto OPT został wytrenowany przy użyciu 16 procesorów graficznych NVIDIA V100 – czyli znacznie mniej niż wymagają tego inne modele. Dzięki czemu jest łatwiejszy w implementacji i wdrożeniu. Podsumowując, OPT otworzył wiele możliwości dla badań lingwistycznych!

Alternatywy dla GPT-3 – AlexaTM

AlexaTM 20B firmy Amazon rewolucjonizuje branżę modeli językowych! AlexaTM 20B ma niesamowite możliwości, a kombinacja kodera i dekodera daje mu przewagę w tłumaczeniu maszynowym. Jeszcze większe wrażenie robi fakt, że AlexaTM 20B ma 1/8 parametrów GPT-3, a mimo to pokonuje go w benchmarkach SQuADv2 i SuperGLUE. AlexaTM 20B jest naprawdę cudownym urządzeniem i dowodem na to, że dominacja Amazon AI jeszcze się nie skończyła!

Podsumowanie

Przez wiele lat pisałem i mówiłem o AI. Nadszedł czas, że uwaga wielu specjalistów zwróciła się w tę stronę. Dzięki PR-owemu ChatGPT temat stał się bardzo popularny. Powyżej znajdziecie listę alternatywnych rozwiązań do GPT-3. Zastanówcie się przed wyborem dobrze, co wam jest potrzebne, przetestujcie właściwe rozwiązanie i cieszcie się działaniem AI 🙂