Navigare il panorama degli LLM un’analisi comparativa dei principali modelli di linguaggio di grandi dimensioni

Analisi comparativa dei principali modelli di linguaggio di grandi dimensioni per LLM.

Alla luce della crescente domanda di capacità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale, l’emergere dei grandi modelli linguistici (LLM) è diventato una pietra miliare fondamentale nel campo. Con il rapido avanzamento della tecnologia dell’IA, i LLM hanno rivoluzionato il modo in cui interagiamo con il testo, consentendoci di comunicare, analizzare e generare contenuti con una sofisticazione senza precedenti. In questa analisi approfondita, approfondiamo il mondo dei principali LLM, esplorando le loro capacità, applicazioni e performance. La nostra analisi comparativa include non solo i modelli rinomati di OpenAI, ma getta anche luce su altri contendenti degni di nota come LangChain, Anthropic, Cohere e Google.

Unisciti a noi mentre sveliamo il paesaggio affascinante dei LLM, scopriamo le loro caratteristiche uniche e ti aiutiamo infine a prendere decisioni informate sfruttando il potere dei sistemi di elaborazione del linguaggio naturale.

Incontra i principali grandi modelli linguistici

Vi invitiamo a conoscere i principali grandi modelli linguistici che stanno plasmando il panorama dell’intelligenza artificiale. Questi modelli straordinari possiedono capacità straordinarie nel comprendere e generare testi, stabilendo nuovi standard nell’elaborazione del linguaggio naturale.

Questa tabella di confronto si basa sul video LLM Bootcamp e sulla nostra esperienza nell’utilizzo di questi modelli.

Ora, esaminiamo ciascuno di questi modelli in modo più dettagliato.

OpenAI

OpenAI, un pioniere nel campo dell’intelligenza artificiale, ha tracciato un percorso notevole nell’avanzamento dei confini dell’elaborazione del linguaggio simile a quello umano.

OpenAI ha rilasciato numerosi modelli linguistici influenti, inclusa l’intera famiglia GPT come GPT-3 e GPT-4, che alimentano il loro prodotto ChatGPT, che hanno catturato l’immaginazione di sviluppatori, ricercatori e appassionati di tutto il mondo. Mentre approfondiamo il campo dei grandi modelli linguistici, è impossibile ignorare l’impatto significativo e lo spirito pionieristico di OpenAI, che continua a plasmare il futuro dell’intelligenza artificiale.

Ti incoraggiamo ad esplorare esempi e tutorial che presentano l’uso dei modelli OpenAI all’interno di MindsDB.

I modelli di OpenAI hanno attirato notevole attenzione per le loro impressionanti funzionalità e prestazioni all’avanguardia. Questi modelli possiedono capacità straordinarie nell’elaborazione e nella generazione del linguaggio naturale. Eccellono in una vasta gamma di compiti legati al linguaggio, tra cui completamento del testo, traduzione, domande e risposte e altro ancora.

La famiglia di modelli GPT, tra cui gpt-4 e gpt-3.5-turbo, è stata addestrata su dati Internet, codici, istruzioni e feedback umano, con oltre cento miliardi di parametri, che garantiscono la qualità dei modelli. Mentre modelli come ada, babbage e curie hanno utilizzato esclusivamente dati Internet per l’addestramento, con fino a sette miliardi di parametri, il che riduce la loro qualità ma allo stesso tempo li rende più veloci.

I modelli di OpenAI sono progettati per essere versatili e adattarsi a una vasta gamma di casi d’uso, inclusa la generazione di immagini. Possono essere accessibili tramite un’API, consentendo agli sviluppatori di integrare i modelli nelle proprie applicazioni. OpenAI fornisce diverse opzioni di utilizzo, tra cui il fine-tuning, in cui gli utenti possono adattare i modelli a compiti o domini specifici fornendo dati di addestramento personalizzati. Inoltre, OpenAI ha introdotto funzionalità come temperatura e max_tokens per controllare lo stile di output e la lunghezza del testo generato, consentendo agli utenti di personalizzare il comportamento dei modelli in base alle loro esigenze specifiche.

OpenAI è stato all’avanguardia nello sviluppo di modelli di elaborazione del linguaggio naturale, pionierizzando lo sviluppo del Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) come potente tecnica per plasmare il comportamento dei loro modelli nei contesti di chat. RLHF coinvolge l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale combinando il feedback generato dall’uomo con metodi di apprendimento per rinforzo. Attraverso questo approccio, i modelli di OpenAI imparano dalle interazioni con gli esseri umani per migliorare le loro risposte. Sfruttando RLHF, OpenAI ha compiuto progressi significativi nel migliorare l’affidabilità, l’utilità e la sicurezza dei suoi modelli, offrendo agli utenti risposte più accurate e contestualmente appropriate. Questa tecnica dimostra l’impegno di OpenAI nel continuare a perfezionare i suoi modelli e nell’incorporare preziose intuizioni provenienti dal feedback umano per creare esperienze di conversazione basate sull’IA più efficaci e affidabili.

In termini di prestazioni, i modelli di OpenAI raggiungono costantemente risultati di alto livello in vari benchmark e valutazioni del linguaggio. L’ampia adozione dei modelli di OpenAI, in particolare di GPT-4, nell’industria è una testimonianza delle loro prestazioni superiori, poiché attualmente non ci sono altri modelli che lo superano. La loro capacità di gestire compiti complessi legati al linguaggio con un alto grado di precisione li ha resi strumenti ambiti per ricercatori, sviluppatori e organizzazioni. Tuttavia, è importante notare che le prestazioni e le capacità dei modelli di OpenAI possono variare a seconda del compito specifico, dei dati di input e del processo di fine-tuning.

Anthropic

Anthropic è un’organizzazione che si dedica ad affrontare alcune delle sfide più profonde dell’intelligenza artificiale e a plasmare lo sviluppo di sistemi avanzati di intelligenza artificiale. Con un focus sulla robustezza, la sicurezza e l’allineamento dei valori, Anthropic si propone di affrontare le critiche considerazioni etiche e sociali che circondano l’intelligenza artificiale.

Claude, il frutto dell’ingegno di Anthropic, è un modello di linguaggio all’avanguardia che si pone al vertice della ricerca sul trattamento del linguaggio naturale (NLP). Questo modello, chiamato così in onore del leggendario matematico Claude Shannon, rappresenta un significativo passo in avanti nelle capacità linguistiche dell’intelligenza artificiale. Man mano che l’allineamento dei sistemi avanzati di intelligenza artificiale con i valori umani diventa sempre più cruciale, Anthropic diventa un attore chiave nello plasmare il futuro dell’intelligenza artificiale.

Il modello Claude di Anthropic è un potente modello di linguaggio di grandi dimensioni progettato per elaborare grandi volumi di testo e svolgere una vasta gamma di compiti. Con Claude, gli utenti possono gestire senza sforzo vari tipi di dati testuali, tra cui documenti, email, FAQ, trascrizioni di chat e registri. Il modello offre molteplici funzionalità, come la modifica, la riscrittura, il riassunto, la classificazione, l’estrazione di dati strutturati e la fornitura di servizi di domande e risposte basati sui contenuti.

La famiglia di modelli di Anthropic, compresi claude e claude-instant, è stata addestrata su dati di Internet, codici, istruzioni e feedback umani, garantendo la qualità dei modelli.

Oltre all’elaborazione del testo, Claude può intrattenere conversazioni naturali, assumendo una varietà di ruoli in un dialogo. Specificando il ruolo e fornendo una sezione FAQ, gli utenti possono avere interazioni fluide e pertinenti con Claude. Che si tratti di un dialogo finalizzato alla ricerca di informazioni o di uno scenario di gioco di ruolo, Claude può adattarsi e rispondere in modo naturalistico.

Anthropic afferma che alcune delle caratteristiche distintive di Claude includono “una vasta conoscenza generale affinata a partire dal suo vasto corpus di addestramento, con dettagliate informazioni di base su conoscenze tecniche, scientifiche e culturali. Claude può parlare una varietà di lingue comuni, oltre a linguaggi di programmazione”.

Inoltre, Claude offre capacità di automazione, consentendo agli utenti di ottimizzare i loro flussi di lavoro. Il modello può eseguire diverse istruzioni e scenari logici, tra cui la formattazione degli output secondo requisiti specifici, il seguimento di istruzioni if-then e l’esecuzione di una serie di valutazioni logiche. Ciò consente agli utenti di automatizzare compiti ripetitivi e sfruttare l’efficienza di Claude per migliorare la produttività. Recentemente è stata introdotta una nuova versione di Claude, che offre un impressionante limite di token di 100k. Con questa capacità ampliata, è ora possibile incorporare senza sforzo interi libri o documenti estesi, aprendo interessanti possibilità per gli utenti che cercano informazioni esaustive o dettagliate ispirazioni creative.

Il modello Claude di Anthropic introduce una caratteristica nota come intelligenza artificiale costituzionale, che coinvolge un processo in due fasi: apprendimento supervisionato e apprendimento per rinforzo. Essa affronta i potenziali rischi e danni associati ai sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano il feedback dell’intelligenza artificiale. Incorporando i principi dell’apprendimento costituzionale, l’obiettivo è controllare in modo più preciso il comportamento dell’intelligenza artificiale.

Cohere

Cohere, un’azienda innovativa nel campo dell’intelligenza artificiale, sta facendo grandi progressi con il suo rivoluzionario lavoro nel campo dei grandi modelli di linguaggio (LLM). Con un focus sulla creazione di tecnologie di intelligenza artificiale che potenziano l’intelligenza umana, Cohere sta colmando il divario tra esseri umani e macchine, consentendo una collaborazione senza soluzione di continuità.

Cohere ha sviluppato con successo due modelli notevoli chiamati command-xlarge e command-medium. Questi modelli generativi eccellono nell’interpretazione di prompt simili a istruzioni e mostrano una migliore performance e una risposta veloce, il che li rende una ottima opzione per i chatbot.

Cohere offre modelli di linguaggio di grandi dimensioni che sbloccano potenti capacità per le imprese. Questi modelli eccellono nella generazione di contenuti, nel riassunto e nella ricerca, operando su una scala massiccia per soddisfare le esigenze aziendali. Con un focus sulla sicurezza e sulle prestazioni, Cohere sviluppa modelli di linguaggio ad alte prestazioni che possono essere implementati su cloud pubblici, privati o ibridi, garantendo la sicurezza dei dati.

La famiglia di modelli di Cohere, inclusi command-medium e command-xlarge, è stata addestrata su dati di Internet e istruzioni, il che diminuisce la loro qualità rispetto ai modelli GPT ma aumenta la velocità di inferenza. Questi modelli sono stati addestrati utilizzando 6 miliardi e 50 miliardi di parametri, rispettivamente.

I modelli di linguaggio di Cohere sono accessibili tramite un’API e una piattaforma user-friendly, facilitando una serie di applicazioni. Queste includono la ricerca semantica, il riassunto del testo, la generazione e la classificazione.

Sfruttando il potere dei modelli di Cohere, le aziende possono migliorare la loro produttività ed efficienza. I modelli sono pre-addestrati su vaste quantità di dati testuali, il che li rende facili da utilizzare e personalizzare. Inoltre, la capacità di ricerca semantica multilingue di Cohere supporta oltre 100 lingue, consentendo alle organizzazioni di superare le barriere linguistiche e raggiungere un pubblico più ampio.

Per agevolare la sperimentazione ed l’esplorazione, Cohere offre il Cohere Playground, un’interfaccia visuale che permette agli utenti di testare le capacità dei loro grandi modelli di linguaggio senza la necessità di scrivere alcun codice.

Google

Google, un gigante mondiale della tecnologia, ha sviluppato diversi pionieristici modelli di linguaggio (LLM) che hanno ridefinito il panorama dell’elaborazione del linguaggio naturale.

Con un forte accento sull’innovazione e la ricerca, Google ha introdotto modelli innovativi come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) e PaLM (Pathways Language Model). Sfruttando ampi risorse computazionali e grandi quantità di dati, Google continua a spingere i limiti della comprensione e della generazione del linguaggio, aprendo la strada a progressi nell’apprendimento automatico e nelle applicazioni basate sull’IA.

Vi incoraggiamo a esplorare l’hub di Hugging Face per i modelli disponibili sviluppati da Google. Potete utilizzarli all’interno di MindsDB, come mostrato in questo esempio.

Google è un pioniere nella linea di ricerca dei grandi modelli di linguaggio, a partire dalla pubblicazione dell’architettura originale del Transformer che è stata la base per tutti gli altri modelli che abbiamo menzionato in questo articolo. Infatti, modelli come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) erano considerati LLM al tempo, solo per essere seguiti da modelli molto più grandi come T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) e PaLM (Parameterized Language Model). Ciascuno di questi modelli offre funzionalità uniche e dimostra prestazioni impressionanti in diverse attività di elaborazione del linguaggio naturale.

BERT sfrutta architetture basate su trasformatori per fornire una profonda comprensione contestuale del testo. Viene pre-addestrato su grandi quantità di dati non etichettati e può essere perfezionato per compiti specifici. BERT cattura le relazioni contestuali tra le parole in una frase considerando sia il contesto a sinistra che quello a destra. Questo approccio bidirezionale gli consente di comprendere in modo più efficace le sfumature del linguaggio.

T5 è un framework versatile e unificato per l’addestramento di grandi modelli di linguaggio. A differenza dei modelli precedenti che si concentrano su compiti specifici, T5 adotta un approccio di apprendimento trasferibile da testo a testo. T5 può essere addestrato su una varietà di compiti di elaborazione del linguaggio naturale, tra cui traduzione, riassunto, classificazione del testo e altro ancora. Segue un approccio agnostico al compito; è progettato per gestire una vasta gamma di compiti senza essere addestrato esplicitamente per ogni singolo compito individuale. T5 utilizza un’architettura basata su trasformatori che facilita l’addestramento efficiente e il trasferimento di conoscenze tra diversi compiti. Dimostra la capacità di generare risposte di alta qualità e di ottenere buone prestazioni in diverse attività correlate al linguaggio.

PaLM si concentra sulla cattura delle strutture sintattiche e semantiche all’interno delle frasi. Utilizza strutture linguistiche come alberi di parsing per catturare le relazioni sintattiche tra le parole in una frase. Integra anche l’etichettatura dei ruoli semantici per identificare i ruoli ricoperti dalle diverse parole in una frase. Incorporando informazioni sintattiche e semantiche, PaLM mira a fornire rappresentazioni delle frasi più significative che possono beneficiare di compiti successivi come la classificazione del testo, il recupero delle informazioni e l’analisi del sentiment. Inoltre, supporta la scalabilità fino a 540 miliardi di parametri per ottenere prestazioni dirompenti.

Nel complesso, i modelli di linguaggio di Google offrono funzionalità avanzate e hanno dimostrato prestazioni impressionanti in diverse attività di elaborazione del linguaggio naturale.

Meta AI

Meta AI sta compiendo progressi significativi nell’avanzamento della scienza aperta con il rilascio di LLaMA (Large Language Model Meta AI). Questo modello di linguaggio di grandi dimensioni all’avanguardia è progettato per facilitare il progresso dei ricercatori nel campo dell’IA.

I modelli più piccoli ma ad alte prestazioni di LLaMA offrono accessibilità a una vasta comunità di ricerca, consentendo ai ricercatori senza risorse estese di esplorare e studiare questi modelli, democratizzando così l’accesso in questo campo in rapida evoluzione. Questi modelli fondamentali, addestrati su grandi quantità di dati non etichettati, richiedono meno potenza di calcolo e risorse, rendendoli ideali per il perfezionamento e la sperimentazione su vari compiti.

LLaMA è una collezione di grandi modelli di linguaggio che comprende un’ampia gamma di parametri da 7 miliardi a 65 miliardi. Attraverso un addestramento accurato su trilioni di token provenienti esclusivamente da set di dati disponibili pubblicamente, gli sviluppatori di LLaMA dimostrano la possibilità di raggiungere prestazioni all’avanguardia senza la necessità di fonti di dati proprietarie o non accessibili. In particolare, LLaMA-13B mostra prestazioni superiori rispetto al rinomato GPT-3 (175B) su vari benchmark, mentre LLaMA-65B si confronta in modo impressionante con modelli di alto livello come PaLM-540B.

I modelli di LLaMA sfruttano l’architettura dei trasformatori, diventata lo standard del settore per la modellazione del linguaggio dal 2018. Invece di aumentare solo il numero di parametri, gli sviluppatori di LLaMA hanno dato priorità all’aumento delle prestazioni del modello espandendo significativamente il volume dei dati di addestramento. La loro logica si basa sulla comprensione che il costo principale dei grandi modelli di linguaggio risiede nell’inferenza durante l’utilizzo del modello, piuttosto che nelle spese computazionali per l’addestramento. Di conseguenza, LLaMA è stato addestrato su impressionanti 1,4 trilioni di token, accuratamente selezionati da dati disponibili pubblicamente. Questi ampi dati di addestramento permettono a LLaMA di eccellere nella comprensione di complessi modelli linguistici e nella generazione di risposte appropriate contestualmente.

Salesforce

Il Modello di Linguaggio Transformer Condizionale di Salesforce (CTRL) è un notevole risultato nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale. Con i suoi 1,6 miliardi di parametri, CTRL mostra capacità eccezionali nella generazione di testo artificiale fornendo un controllo dettagliato sull’output.

La capacità di CTRL di predire il sottoinsieme di dati di addestramento che ha avuto maggiore influenza su una determinata sequenza di testo generato consente un metodo per analizzare e comprendere le fonti di informazione che modellano l’output del modello. Con un addestramento che comprende oltre 50 diversi codici di controllo, CTRL permette agli utenti di esercitare un controllo preciso sul contenuto e lo stile del testo generato, facilitando un’interazione uomo-intelligenza artificiale migliorata.

Il Modello di Linguaggio Transformer Condizionale di Salesforce (CTRL) è un modello di linguaggio altamente avanzato con 1,6 miliardi di parametri, che consente una potente e controllabile generazione di testo artificiale.

Una caratteristica distintiva di CTRL è la sua capacità di attribuire le fonti al testo generato, fornendo informazioni sulle fonti di dati che hanno influenzato l’output del modello. Predice quale sottoinsieme dei dati di addestramento ha avuto la maggiore influenza su una sequenza di testo generata, consentendo l’analisi del testo generato identificando le fonti di dati più influenti.

Il modello viene addestrato con oltre 50 diversi codici di controllo, consentendo agli utenti di esercitare un controllo preciso sul contenuto e lo stile del testo generato. Questo miglior controllo sulla generazione di testo consente un’influenza esplicita sullo stile, il genere, le entità, le relazioni e le date, riducendo la probabilità di generare sequenze casuali di parole.

Inoltre, CTRL ha il potenziale per migliorare altre applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) attraverso il fine-tuning per compiti specifici o sfruttando le rappresentazioni apprese.

Databricks

Dolly di Databricks è un notevole modello di linguaggio di grandi dimensioni sviluppato sulla piattaforma di apprendimento automatico di Databricks e progettato per uso commerciale. Sfruttando il modello pythia-12b come base, Dolly si distingue per la sua eccezionale capacità di seguire istruzioni con precisione.

Addestrato su circa 15.000 record di ottimizzazione fine-tuning istruzione/risposta, Dolly copre una serie di ambiti di capacità evidenziati nel documento InstructGPT. Questi ambiti includono brainstorming, classificazione, domande e risposte chiuse, generazione, estrazione di informazioni, domande e risposte aperte e sintesi.

Databricks ha rilasciato Dolly 2.0, un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) open-source che offre un’interattività umana simile a ChatGPT. Questo modello con 12 miliardi di parametri si basa sulla famiglia di modelli Pythia di EleutherAI ed è stato ottimizzato su un dataset di istruzioni di alta qualità generato dai dipendenti di Databricks.

L’aspetto significativo di Dolly 2.0 è la sua natura open-source, che consente alle organizzazioni di sfruttare e personalizzare questo potente LLM per le loro esigenze specifiche. Databricks fornisce il pacchetto completo, compreso il codice di addestramento, il dataset e i pesi del modello, rendendolo utilizzabile commercialmente senza la necessità di un accesso API o la condivisione dei dati con parti esterne.

Il dataset di addestramento consiste in 15.000 coppie di prompt/risposta create da esseri umani con l’intento di ottimizzare modelli di linguaggio di grandi dimensioni per compiti di seguire istruzioni. Questo dataset (disponibile qui) concede a chiunque la libertà di utilizzarlo, modificarlo o ampliarlo per qualsiasi scopo, inclusi applicazioni commerciali.

Dolly non è un modello generativo di ultima generazione e non è progettato per competere con altri modelli soggetti a un addestramento di maggior portata.

Seleziona il tuo Campione!

Navigare nel panorama dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni ha rivelato una moltitudine di contendenti impressionanti, ognuno con le proprie caratteristiche e punti di forza prestazionali. I LLM offrono notevoli progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale. Tuttavia, la scelta del vincitore definitivo dipende dalle esigenze e dalle applicazioni specifiche.

Le organizzazioni devono valutare attentamente fattori come le capacità di ottimizzazione fine-tuning, il supporto multilingue, le funzionalità di automazione e gli aspetti di sicurezza per determinare quale LLM si allinea meglio alle loro esigenze.

Con l’evoluzione del panorama dei LLM, la ricerca in corso e i progressi promettono modelli ancora più innovativi e potenti. Il futuro ci riserva possibilità entusiasmanti poiché questi modelli spingono i confini della comprensione del linguaggio, consentendoci di sbloccare nuove opportunità in vari settori e ambiti.