Открытый исходный код ИИ: 9 мощных моделей, которые вам нужно попробовать

В конце 2022 года ChatGPT ворвался на сцену искусственного интеллекта (AI), навсегда изменив эту отрасль. И хотя ChatGPT привлек значительное количество внимания, мир AI широк, разнообразен и быстро развивается. В частности, модели открытого искусственного интеллекта представляют богатую возможность для любопытных разработчиков и прогрессивных бизнес-профессионалов для исследования.

Если вы хотите интегрировать ИИ в свои проекты, улучшить свои рабочие процессы или просто исследовать новую и развивающуюся область технологий, эти модели предлагают ряд функций, преимуществ и применений, которые отвечают различным потребностям. Алгоритмы, обеспечивающие понимание языка, и творческие движки, стимулирующие генеративные задачи, делают открытые модели ИИ частью вершины сообщественной инновации в области ИИ.

Ниже мы рассмотрим девять самых мощных и захватывающих открытых моделей искусственного интеллекта, доступных на данный момент. Наша цель – чтобы вы ушли не только с знаниями об этих моделях, но и с пониманием того, как они могут вписаться в ваши личные проекты, исследовательские начинания или бизнес-стратегии.

Что такое открытая модель ИИ?

Прежде чем переходить к самим моделям ИИ, нам нужно понять, что отличает открытые ИИ от их аналогов. Открытая модель ИИ — это не просто инструмент. Это философия — совместные усилия по инновациям и обмену знаниями в области искусственного интеллекта.

Open-source означает то, что может быть изменено и распространено, поскольку его дизайн доступен публично. В контексте искусственного интеллекта, открытые модели разрабатываются таким образом, что позволяет любому получить доступ, использовать, модифицировать и распространять исходный код. Эта открытость способствует созданию совместной среды, где разработчики, исследователи и энтузиасты могут вносить и извлекать выгоду из коллективных достижений.

Открытые модели ИИ играют ключевую роль в развитии области искусственного интеллекта. Они выступают катализаторами инноваций, позволяя широкому кругу лиц и организаций участвовать в разработке ИИ. Демократизируя доступ к передовым технологиям, открытые модели ИИ обеспечивают более широкое распространение преимуществ от прогресса в ИИ, что ведет к справедливому и разнообразному технологическому развитию.

Каковы преимущества использования открытого искусственного интеллекта?

Открытый исходный код ИИ привлекает широкий круг пользователей, от индивидуальных любителей до крупных предприятий, благодаря ряду ключевых преимуществ.

Разработка прозрачна

Открытый исходный код ИИ позволяет пользователям точно видеть, как устроена модель и как она работает. Эта прозрачность крайне важна в эпоху, когда понимание того, как и почему ИИ принимает решения, становится так же важным, как и результаты, которые он производит.

С доступом ко всему коду легче убедиться, что соблюдаются этические нормы и принципы ответственного использования ИИ. Это особенно важно в приложениях, где решения ИИ имеют значительное влияние, например, в здравоохранении или уголовном правосудии.

Для бизнеса и конечных пользователей прозрачность создает доверие. Осознание того, что процессы искусственного интеллекта открыты для ознакомления и понимания, внушает уверенность в его надежности и справедливости.

Проверка становится проще

Возможность проверки кода облегчает выявление ошибок, предвзятости или уязвимостей безопасности. Это важный шаг в создании надежных систем искусственного интеллекта.

В секторах, где необходимо соблюдение нормативных требований, возможность аудита моделей ИИ обеспечивает их соответствие установленным стандартам. Это особенно актуально, поскольку правительства и отрасли начинают внедрять больше ИИ в свои процессы — и вводить регуляции вокруг него.

Аудит также позволяет проводить непрерывную оценку и улучшение модели ИИ. Этот процесс не только о выявлении недостатков, но и о развитии модели для адаптации к новым вызовам и требованиям.

Сотрудничество сообщества

Наконец, модели открытого искусственного интеллекта извлекают выгоду из вклада глобального сообщества. Разнообразие приводит к более креативным решениям и широкому спектру функций и возможностей.

Когда над одним проектом работает много людей, проблемы можно выявлять и решать быстро. Коллаборативный подход также означает, что разработки и улучшения происходят с темпом, с которым трудно соперничать проприетарным моделям.

Участие в проектах с открытым исходным кодом позволяет людям учиться у своих коллег, делиться знаниями и улучшать свои навыки. Этот аспект сотрудничества сообщества бесценен для личного и профессионального развития в области ИИ.

Используя преимущества прозрачности и сотрудничества сообщества, открытые модели ИИ демократизируют технологии ИИ и расширяют границы возможного в этой быстро развивающейся области.

Есть ли недостатки у открытого искусственного интеллекта?

Хотя открытые модели искусственного интеллекта предлагают множество преимуществ, важно признать, что они не лишены своих трудностей.

Могут быть предвзятости

Модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом часто опираются на общедоступные данные, которые могут быть ограниченными по объему и разнообразию. Это может привести к внутренним предвзятостям в модели, так как она может не точно отражать широкую популяцию или определенные демографические группы – хотя это проблема не уникальна для искусственного интеллекта с открытым исходным кодом. Все модели ИИ могут подвергаться предвзятости на основе их обучающих данных – и некоторые даже активно цензурируют свои обучающие данные, часто с хорошими намерениями, но не зная, какие предвзятости это в итоге произведет.

По теме предвзятости в ИИ можно сказать многое, что не уместится в нескольких абзацах. Пока что пользователи должны понимать, что выявление и исправление предвзятостей в ИИ — это сложная проблема, для которой пока нет идеального решения.

На данный момент оно не такое мощное, как проприетарные модели

Проекты с открытым исходным кодом часто работают с меньшими ресурсами, чем их проприетарные аналоги. Это может ограничивать объем исследований и разработок, что приводит к моделям, которые могут отставать с точки зрения технологических достижений. Модели с открытым исходным кодом также могут не всегда интегрироваться бесшовно с существующими системами, и уровень доступной технической поддержки может значительно варьироваться. Это может быть препятствием для бизнеса или частных лиц, ищущих надежные, готовые к использованию решения в области ИИ.

Лучшие открытые модели ИИ

Исследование каждой из этих открытых моделей ИИ в деталях позволяет увидеть их возможности и потенциальные профессиональные применения. Каждая из этих моделей вносит что-то уникальное, демонстрируя будущее технологий ИИ. Помните, что некоторые предоставляют взаимодействие как услугу, а другие требуют загрузки. Ниже приведен анализ каждой модели.

Bionic GPT

Bionic GPT — это передовая открытая модель языка, которая превосходно понимает естественный язык и генерирует текст. Она способна создавать связный и контекстуально релевантный текст, понимать сложные языковые образцы и предоставлять точные переводы.

Лучшее применение: Идеально подходит для создания контента, чат-ботов обслуживания клиентов и услуг перевода.

Профессиональные приложения: Компании могут использовать Bionic GPT для создания привлекательного маркетингового контента, разработки эффективных чат-ботов для поддержки клиентов или создания инструментов для перевода языков.

Начать: Bionic GPT основан на Python. Для начала ознакомьтесь с их Руководством по введению и установке.

GPT-Neo

Разработанная EleutherAI, модель GPT-Neo является прямым ответом на потребность в доступных крупномасштабных языковых моделях. Она повторяет архитектуру GPT-3 от OpenAI. GPT-Neo выдающе справляется с генерацией текста и выполнением таких задач, как создание контента, суммаризация и ответы на вопросы.

Лучшее применение: Подходит для автоматизированной генерации контента, анализа данных и образовательных инструментов.

Профессиональные приложения: GPT-Neo может помочь в составлении отчетов, создании учебного контента или анализе больших объемов текстовых данных в исследовательских и бизнес-средах.

Как начать работу: GPT-Neo реализован на Python. Чтобы начать, следуйте инструкциям по настройке и подготовке к обучению, которые предоставляет EleutherAI на GitHub.

Mistral AI

Mistral AI сосредотачивается на энергоэффективности, стремясь сократить воздействие на окружающую среду больших моделей ИИ без потери производительности. Это эффективно при обработке языка, понимании контекста и генерации текста с уменьшенным использованием вычислительных ресурсов.

Лучшее применение: Эффективно для приложений, где приоритетом является энергоэффективность, например, мобильные приложения или серверы с низкими ресурсами.

Профессиональные приложения: Идеально подходит для стартапов и малого бизнеса, желающих внедрить решения на основе ИИ без значительных инвестиций в аппаратное обеспечение.

Начать: Mistral AI можно использовать в Python. Существует несколько способов доступа к большим языковым моделям — узнайте больше о них в документации платформы.

Hugging Face Falcon 180B

Falcon 180B – это результат совместной работы в Hugging Face, это масштабная языковая модель, известная своей универсальностью. Она способна выполнять различные задачи обработки естественного языка, такие как анализ тональности, классификация текстов и перевод языков.

Лучшее применение: Отлично подходит для создания интеллектуальных систем общения, инструментов анализа текста и многоязычных систем поддержки.

Профессиональные приложения: Компании могут использовать Falcon 180B для анализа отношения клиентов, автоматизированной клиентской поддержки и глобального исследования рынка.

Как начать: Модель Falcon 180B от Hugging Face, как и многие другие модели от Hugging Face, основана на Python. Чтобы начать работу с моделью, следуйте шагам описанным здесь.

LaMDA от Google

Хотя LaMDA (языковая модель для диалоговых приложений) от Google не является полностью открытой, она сделала значительные шаги в развитии разговорного ИИ, предоставив доступ к некоторым компонентам. Она специализируется на создании естественных, текучих диалогов и поддержании контекста в течение длительных бесед.

Лучшее применение: Идеально подходит для создания сложных чат-ботов и виртуальных помощников.

Профессиональные приложения: Компании могут использовать LaMDA для продвинутых ботов обслуживания клиентов, интерактивных виртуальных ассистентов и привлекательных образовательных инструментов.

Начать: LaMDA отличается от других инструментов в этом списке тем, что она не является полностью открытым исходным кодом, и пока не доступна широкой публике. Вы можете поэкспериментировать с LaMDA в Google AI Test Kitchen на данный момент. Вы также можете зарегистрировать свой интерес в исследовательских возможностях Google для тестирования будущих итераций LaMDA и других моделей и инструментов ИИ.

Большая многоязычная модель языка с открытым доступом для открытой науки (BLOOM)

BLOOM выделяется своими многоязычными возможностями, пониманием и созданием текстов на множестве языков. Он способен на межъязыковое общение, перевод и создание глобального контента.

Лучшее применение: Идеально подходит для создания инструментов, требующих поддержки нескольких языков или глобального охвата.

Профессиональные приложения: Ценны для бизнеса, ориентированного на международные рынки, предоставления поддержки клиентов на нескольких языках или проведения глобальных исследований.

Начало работы: BLOOM в основном основан на Python. Его можно использовать и развертывать с помощью экосистемы Hugging Face, что требует установки transformers и accelerate. Узнайте больше и следуйте шагам, чтобы начать здесь.

PaLM 2 от Google

Аналогично LaMDA, PaLM 2 от Google — это крупномасштабная модель, известная своими продвинутыми способностями к пониманию языка и решению проблем. Она эффективна в сложных языковых задачах, включая резюмирование, перевод и решение проблем.

Лучшее применение: Подходит для продвинутых исследований, сложного анализа данных и сложных задач обработки языка.

Профессиональные приложения: Исследователи и компании могут использовать PaLM 2 для глубокого анализа данных, создания сложных моделей и разработки инновационных решений на основе ИИ.

Как начать: Семейство моделей PaLM включает варианты для различных случаев использования разработчиками, такие как генерация текста и чата, а также векторные представления текста. Его можно реализовать на различных языках программирования в зависимости от ваших потребностей. Чтобы начать, перейдите к документации Google.

Dolly

Dolly, разработанная Databricks, фокусируется на анализе данных и машинном обучении, эффективно обрабатывая большие массивы данных. Она отлично справляется с обработкой данных, аналитикой и машинным обучением в больших масштабах.

Лучшее применение: Идеально подходит для анализа больших данных, прогностического моделирования и принятия решений на основе данных.

Профессиональные приложения: Полезно для компаний в отраслях с интенсивным использованием данных, таких как финансы, здравоохранение и электронная коммерция, для аналитики и прогнозирования.

Начало работы: Dolly размещена на Hugging Face, где вы можете скачать несколько версий и найти инструкции по началу работы с моделью.

Cerebras-GPT

Cerebras-GPT сочетает в себе мощное программное обеспечение с специализированным оборудованием, предназначенное для повышения производительности генеративных моделей. Он специализируется на высокой вычислительной эффективности, быстро и эффективно справляясь со сложными задачами искусственного интеллекта.

Лучшее применение: Идеально подходит для приложений, требующих интенсивной вычислительной мощности, например, для анализа данных в реальном времени и сложных симуляций.

Профессиональные приложения: Ценный ресурс для исследовательских институтов и крупных предприятий, занимающихся задачами высокопроизводительных вычислений и обработкой данных в реальном времени.

Как начать: Cerebras-GPT размещен на Hugging Face, где вы найдете множество различных версий модели. Каждая из них снабжена инструкциями для быстрого старта, а также содержит информацию о предназначении модели и ограничениях ее применения.

Часто задаваемые вопросы по Open-Source AI

Является ли ChatGPT открытым исходным кодом?

Нет, ChatGPT не является открытым исходным кодом. ChatGPT, разработанный OpenAI, основан на архитектуре GPT (Generative Pretrained Transformer). Хотя сама модель не является открытой, OpenAI выпустила меньшие версии своих моделей и некоторые API, которые позволяют разработчикам взаимодействовать с ChatGPT. Исходный код и полная архитектура модели ChatGPT являются собственностью.

Является ли GPT открытым исходным кодом?

Серия GPT (например, GPT-3), разработанная OpenAI, не является открытым исходным кодом. OpenAI не выпустила полный исходный код или наборы данных для обучения этих моделей. Однако они предоставляют доступ к API для разработчиков для интеграции возможностей GPT в приложения и сервисы. Существуют альтернативы с открытым исходным кодом, вдохновленные GPT, такие как GPT-Neo от EleutherAI, которые стремятся предоставить аналогичные функциональные возможности в формате с открытым исходным кодом.

Является ли искусственный интеллект Google бесплатным?

Некоторые инструменты и API ИИ Google доступны бесплатно или имеют бесплатный уровень, но не все технологии ИИ Google являются открытыми или доступными бесплатно. Google предлагает несколько продуктов в области ИИ и машинного обучения, таких как TensorFlow, которые являются открытыми. Однако более продвинутые и специализированные модели, такие как LaMDA и PaLM 2, не полностью открыты, и доступ к ним может быть ограничен или подлежать собственным условиям Google.