Open-Source KI: 9 leistungsstarke Modelle, die Sie ausprobieren müssen

Ende 2022 trat ChatGPT in die Szene der künstlichen Intelligenz (KI) ein und veränderte diese Branche nachhaltig. Und obwohl ChatGPT viel Aufmerksamkeit erhalten hat, ist die Welt der KI weit, vielfältig und schnell wachsend. Insbesondere bieten Open-Source-KI-Modelle eine reiche Gelegenheit für neugierige Entwickler und zukunftsorientierte Geschäftsleute zur Erkundung.

Ob Sie KI in Ihre Projekte integrieren, Ihre Arbeitsabläufe verbessern oder einfach einen neuen und wachsenden Bereich der Technik erkunden möchten, diese Modelle bieten eine Reihe von Funktionen, Stärken und Anwendungen, die verschiedenen Bedürfnissen gerecht werden. Die Algorithmen, die das Sprachverständnis ermöglichen und die kreativen Motoren, die generative Aufgaben antreiben, machen Open-Source-KI-Modelle zu einem Höhepunkt der von der Gemeinschaft getriebenen Innovation in der KI.

Im Folgenden untersuchen wir neun der leistungsstärksten und spannendsten Open-Source-KI-Modelle, die derzeit verfügbar sind. Unser Ziel ist es, dass Sie nicht nur Wissen über diese Modelle erlangen, sondern auch Einblicke gewinnen, wie sie in Ihre persönlichen Projekte, Forschungsvorhaben oder Geschäftsstrategien passen könnten.

Was ist ein Open-Source-KI-Modell?

Bevor wir zu den KI-Modellen selbst kommen, müssen wir verstehen, was Open-Source-KI von ihren Gegenstücken unterscheidet. Ein Open-Source-KI-Modell ist mehr als nur ein Werkzeug. Es ist eine Philosophie – eine gemeinschaftliche Anstrengung zur Innovation und zum gemeinsamen Wissen im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Open-Source bezieht sich auf etwas, das modifiziert und geteilt werden kann, weil sein Design öffentlich zugänglich ist. Im Kontext von KI werden Open-Source-Modelle so entwickelt, dass jeder auf den Quellcode zugreifen, diesen verwenden, modifizieren und verteilen kann. Diese Offenheit fördert eine kollaborative Umgebung, in der Entwickler, Forscher und Enthusiasten zu den gemeinsamen Fortschritten beitragen und davon profitieren können.

Open-Source-KI-Modelle spielen eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung des KI-Bereichs. Sie wirken als Katalysatoren für Innovationen, indem sie einer breiteren Gruppe von Personen und Organisationen die Teilnahme an der KI-Entwicklung ermöglichen. Durch die Demokratisierung des Zugangs zu Spitzentechnologie stellen Open-Source-KI-Modelle sicher, dass die Vorteile von KI-Fortschritten breiter geteilt werden, was zu einem gerechten und vielfältigen technologischen Fortschritt führt.

Welche Vorteile bietet die Verwendung von Open-Source-KI?

Open-Source-KI spricht eine breite Palette von Benutzern an, von einzelnen Hobbyisten bis hin zu großen Unternehmen, aufgrund einiger wichtiger Vorteile.

Entwicklung ist transparent

Open-Source-KI ermöglicht es Benutzern, genau zu sehen, wie das Modell aufgebaut ist und funktioniert. Diese Transparenz ist in einer Ära, in der das Verständnis des “Wie” und “Warum” hinter dem Entscheidungsprozess einer KI genauso wichtig ist wie die Ergebnisse, die sie liefert, von entscheidender Bedeutung.

Mit dem Zugriff auf den gesamten Code ist es einfacher sicherzustellen, dass ethische Richtlinien und verantwortungsvolle KI-Praktiken eingehalten werden. Dies ist besonders wichtig bei Anwendungen, bei denen KI-Entscheidungen erhebliche Auswirkungen haben, wie im Gesundheitswesen oder in der Strafjustiz.

Für Unternehmen und Endbenutzer schafft Transparenz Vertrauen. Zu wissen, dass die Prozesse eines KI-Modells offen zur Überprüfung und zum Verständnis stehen, stärkt das Vertrauen in dessen Zuverlässigkeit und Fairness.

Es ist einfacher zu prüfen

Die Möglichkeit, den Code zu prüfen, erleichtert das Identifizieren von Fehlern, Voreingenommenheiten oder Sicherheitslücken. Dies ist ein entscheidender Schritt beim Erstellen robuster, zuverlässiger KI-Systeme.

In Sektoren, in denen regulatorische Konformität erforderlich ist, stellt die Möglichkeit, die KI-Modelle zu prüfen, sicher, dass sie die erforderlichen Standards erfüllen. Dies ist besonders relevant, da Regierungen und Industrien beginnen, mehr KI in ihre Prozesse zu integrieren — und Vorschriften dafür zu implementieren.

Auditing ermöglicht auch eine kontinuierliche Bewertung und Verbesserung des KI-Modells. Dieser Prozess geht nicht nur darum, Fehler zu finden, sondern auch das Modell weiterzuentwickeln, um sich neuen Herausforderungen und Anforderungen anzupassen.

Gemeinschaftliche Zusammenarbeit

Schließlich profitieren Open-Source-KI-Modelle von den Beiträgen einer globalen Gemeinschaft. Die Vielfalt führt zu kreativeren Lösungen und einer breiteren Palette an Funktionen und Fähigkeiten.

Mit vielen Köpfen, die am selben Projekt arbeiten, können Probleme schnell identifiziert und gelöst werden. Die kollaborative Natur bedeutet auch, dass Entwicklungen und Verbesserungen in einem Tempo gemacht werden, mit dem proprietäre Modelle nur schwer mithalten können.

Die Teilnahme an Open-Source-Projekten ermöglicht es Einzelpersonen, von ihren Kollegen zu lernen, Wissen zu teilen und ihre Fähigkeiten zu verbessern. Dieser Aspekt der Gemeinschaftszusammenarbeit ist für die persönliche und berufliche Entwicklung im Bereich der KI von unschätzbarem Wert.

Durch die Nutzung der Vorteile von Transparenz und Gemeinschaftskollaboration demokratisieren Open-Source-KI-Modelle die KI-Technologie und erweitern die Grenzen dessen, was in diesem sich schnell entwickelnden Bereich möglich ist.

Gibt es Nachteile bei Open-Source-KI?

Während Open-Source-KI-Modelle zahlreiche Vorteile bieten, ist es wichtig anzuerkennen, dass sie nicht ohne Herausforderungen sind.

Es könnten Vorurteile bestehen

Open-Source-KI-Modelle basieren oft auf öffentlich verfügbaren Daten, die in Umfang und Vielfalt begrenzt sein können. Dies kann zu inhärenten Vorurteilen im Modell führen, da es die breitere Bevölkerung oder bestimmte demografische Gruppen möglicherweise nicht genau darstellt – obwohl dies kein Problem ist, das nur bei Open-Source-KI auftritt. Alle KI-Modelle können aufgrund ihrer Trainingsdaten Vorurteilen unterliegen – und einige zensieren sogar aktiv ihre Trainingsdaten, oft mit guten Absichten, ohne jedoch zu wissen, welche Vorurteile dadurch letztendlich erzeugt werden.

Es gibt viel zu sagen zum Thema Voreingenommenheit innerhalb von KI, das nicht in nur wenigen Absätzen abgedeckt werden kann. Benutzer sollten vorerst verstehen, dass das Erkennen und Korrigieren von Voreingenommenheiten in KI ein komplexes Thema ist, für das es noch keine perfekte Lösung gibt.

Es ist derzeit nicht so leistungsfähig wie proprietäre Modelle

Open-Source-Projekte arbeiten oft mit weniger Ressourcen als ihre proprietären Gegenstücke. Dies kann das Ausmaß an Forschung und Entwicklung einschränken, was dazu führen kann, dass die Modelle in Bezug auf technologische Fortschritte hinterherhinken. Open-Source-Modelle lassen sich auch nicht immer nahtlos in bestehende Systeme integrieren, und das Niveau der technischen Unterstützung kann erheblich variieren. Dies kann eine Hürde für Unternehmen oder Einzelpersonen sein, die nach zuverlässigen, einsatzbereiten KI-Lösungen suchen.

Die besten Open-Source-KI-Modelle

Die detaillierte Erkundung jedes dieser Open-Source-KI-Modelle bietet Einblicke in ihre Fähigkeiten und potenziellen professionellen Anwendungen. Jedes dieser Modelle bringt etwas Einzigartiges mit sich und bietet einen Ausblick auf die Zukunft der KI-Technologie. Beachten Sie, dass einige als Dienstleistung interagieren, während andere heruntergeladen werden müssen. Unten folgt eine Aufschlüsselung jedes Modells.

Bionic GPT

Bionic GPT ist ein fortschrittliches Open-Source-Sprachmodell, das in der natürlichen Sprachverarbeitung und -erzeugung hervorragend ist. Es ist geschickt darin, kohärente und kontextuell relevante Texte zu generieren, komplexe Sprachmuster zu verstehen und genaue Sprachübersetzungen zu liefern.

Beste Einsatzmöglichkeiten: Ideal für Inhalteerstellung, Kundenservice-Chatbots und Sprachübersetzungsdienste.

Professionelle Anwendungen: Unternehmen können Bionic GPT nutzen, um ansprechende Marketinginhalte zu erstellen, effiziente Kundensupport-Chatbots zu entwickeln oder Sprachübersetzungstools zu bauen.

Erste Schritte: Bionic GPT basiert auf Python. Um zu beginnen, schauen Sie sich ihren Einführungs- und Installationsleitfaden an.

GPT-Neo

Entwickelt von EleutherAI, ist GPT-Neo eine direkte Antwort auf den Bedarf an zugänglichen, groß angelegten Sprachmodellen. Es spiegelt die Architektur von OpenAIs GPT-3 wider. GPT-Neo ist außergewöhnlich in der Textgenerierung und der Erledigung von Aufgaben wie Inhaltserschaffung, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen.

Beste Verwendung: Geeignet für automatisierte Inhaltsproduktion, Datenanalyse und Bildungswerkzeuge.

Professionelle Anwendungen: GPT-Neo kann beim Erstellen von Berichten, Erzeugen von Lehrinhalten oder Analysieren großer Textdatenmengen in Forschungs- und Geschäftsumgebungen unterstützen.

Erste Schritte: GPT-Neo ist in Python implementiert. Um anzufangen, folgen Sie den Anweisungen für Einrichtung und Training, die EleutherAI auf GitHub bereitstellt.

Mistral AI

Mistral AI konzentriert sich auf Energieeffizienz, mit dem Ziel, die Umweltauswirkungen großer KI-Modelle zu reduzieren, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Es ist effizient in der Verarbeitung von Sprache, dem Verständnis von Kontext und der Erzeugung von Text mit reduzierten Rechenressourcen.

Beste Verwendungsmöglichkeiten: Effektiv für Anwendungen, bei denen Energieeffizienz Priorität hat, wie bei mobilen Apps oder Servern mit geringen Ressourcen.

Professionelle Anwendungen: Ideal für Startups und kleine Unternehmen, die KI-Lösungen implementieren möchten, ohne erhebliche Hardware-Investitionen zu tätigen.

Anfangen: Mistral AI kann in Python implementiert werden. Es gibt mehrere Möglichkeiten, auf die großen Sprachmodelle zuzugreifen – erfahren Sie mehr darüber in der Plattformdokumentation.

Hugging Face Falcon 180B

Ein Produkt der gemeinsamen Bemühungen bei Hugging Face ist Falcon 180B ein groß angelegtes Sprachmodell, das für seine Vielseitigkeit bekannt ist. Es ist geschickt in verschiedenen NLP-Aufgaben wie Sentimentanalyse, Textklassifizierung und Sprachübersetzung.

Beste Verwendungszwecke: Ideal für die Erstellung intelligenter Konversationsagenten, Textanalysewerkzeuge und mehrsprachige Unterstützungssysteme.

Professionelle Anwendungen: Unternehmen können Falcon 180B für die Analyse von Kundenstimmungen, automatisierten Kundensupport und globale Marktforschung nutzen.

Anfangen: Hugging Face’s Falcon 180B, wie viele andere Modelle von Hugging Face, basiert hauptsächlich auf Python. Um mit dem Modell zu beginnen, folgen Sie den Schritten hier beschrieben.

LaMDA von Google

Obwohl nicht vollständig Open-Source, hat LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) von Google Fortschritte im Bereich der konversationellen KI gemacht, mit einigen zugänglichen Komponenten. Es ist spezialisiert auf die Erzeugung natürlicher, fließender Dialoge und das Aufrechterhalten des Kontexts über längere Gespräche hinweg.

Beste Verwendung: Perfekt für die Erstellung anspruchsvoller Chatbots und virtueller Assistenten.

Professionelle Anwendungen: Unternehmen können LaMDA für fortgeschrittene Kundenservice-Bots, interaktive virtuelle Assistenten und ansprechende Bildungswerkzeuge einsetzen.

Erste Schritte: LaMDA unterscheidet sich etwas von den anderen Werkzeugen auf dieser Liste, da es nicht vollständig Open-Source ist und noch nicht vollständig öffentlich verfügbar ist. Sie können derzeit mit LaMDA in der Google AI Test Kitchen experimentieren. Sie können sich auch für Google Forschungsmöglichkeiten registrieren, um zukünftige Iterationen von LaMDA und anderen KI-Modellen und Werkzeugen zu testen.

Großes Open-Science Open-Access Multilinguales Sprachmodell (BLOOM)

BLOOM zeichnet sich durch seine mehrsprachigen Fähigkeiten aus, indem es Texte in zahlreichen Sprachen versteht und generiert. Es ist geschickt in der länderübergreifenden Kommunikation, Übersetzung und Erstellung globaler Inhalte.

Beste Verwendungszwecke: Ideal für die Erstellung von Tools, die mehrsprachige Unterstützung oder globale Reichweite erfordern.

Professionelle Anwendungen: Wertvoll für Unternehmen, die internationale Märkte ansprechen, Kundensupport in mehreren Sprachen bieten oder globale Forschungen durchführen.

Erste Schritte: BLOOM basiert hauptsächlich auf Python. Es kann mit dem Ökosystem von Hugging Face verwendet und eingesetzt werden, was die Installation von Transformers und Accelerate erfordert. Erfahren Sie mehr und folgen Sie den Schritten, um anzufangen hier.

PaLM 2 von Google

Ähnlich wie LaMDA ist PaLM 2 von Google ein groß angelegtes Modell, das für sein fortgeschrittenes Sprachverständnis und Problemlösungsfähigkeiten bekannt ist. Es ist wirksam bei komplexen Sprachaufgaben, einschließlich Zusammenfassung, Übersetzung und Problemlösung.

Beste Verwendungszwecke: Geeignet für fortgeschrittene Forschung, komplexe Datenanalysen und anspruchsvolle Aufgaben der Sprachverarbeitung.

Professionelle Anwendungen: Forscher und Unternehmen können PaLM 2 für tiefgehende Datenanalysen, das Erstellen komplexer Modelle und die Entwicklung innovativer, durch KI angetriebener Lösungen verwenden.

Erste Schritte: Die PaLM-Modellfamilie umfasst Variationen für verschiedene Entwickler-Anwendungsfälle, wie Text- und Chatgenerierung sowie Texteinbettungen. Sie kann in verschiedenen Programmiersprachen implementiert werden, je nach Ihren Bedürfnissen. Um anzufangen, besuchen Sie die Dokumentation von Google.

Dolly

Dolly, entwickelt von Databricks, konzentriert sich auf Datenanalytik und maschinelles Lernen und verarbeitet große Datenmengen effizient. Es ist hervorragend in der Datenverarbeitung, Analytik und maschinellem Lernen im großen Maßstab.

Beste Verwendungszwecke: Ideal für die Analyse großer Datenmengen, prädiktive Modellierung und datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Professionelle Anwendungen: Nützlich für Unternehmen in datenintensiven Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und E-Commerce für Analysen und prädiktive Einsichten.

Erste Schritte: Dolly ist auf Hugging Face gehostet, wo Sie verschiedene Versionen herunterladen und Anweisungen finden können, wie Sie mit dem Modell beginnen können.

Cerebras-GPT

Cerebras-GPT kombiniert leistungsstarke Software mit spezialisierter Hardware, die darauf abzielt, die Leistung von generativen Modellen zu verbessern. Es spezialisiert sich auf hohe Rechenleistung, um komplexe KI-Aufgaben schnell und effektiv zu bewältigen.

Beste Verwendungszwecke: Am besten geeignet für Anwendungen, die intensive Berechnungsleistung benötigen, wie Echtzeitdatenanalyse und komplexe Simulationen.

Professionelle Anwendungen: Wertvoll für Forschungsinstitutionen und große Unternehmen, die sich mit Hochleistungsrechenaufgaben und Echtzeit-Datenverarbeitung befassen.

Erste Schritte: Cerebras-GPT ist auf Hugging Face gehostet, wo Sie viele verschiedene Versionen des Modells finden. Jede hat schnelle Startanweisungen, sowie Details über den vorgesehenen Einsatz und was außerhalb des Geltungsbereichs liegt.

Open-Source KI Häufig gestellte Fragen

Ist ChatGPT Open-Source?

Nein, ChatGPT ist nicht Open-Source. ChatGPT, entwickelt von OpenAI, basiert auf der GPT (Generative Pretrained Transformer) Architektur. Obwohl das Modell selbst nicht Open-Source ist, hat OpenAI kleinere Versionen ihrer Modelle und einige APIs veröffentlicht, die es Entwicklern ermöglichen, mit ChatGPT zu interagieren. Der Quellcode und die vollständige Modellarchitektur von ChatGPT sind proprietär.

Ist GPT Open-Source?

Die GPT-Serie (wie GPT-3), die von OpenAI entwickelt wurde, ist nicht Open-Source. OpenAI hat den vollständigen Quellcode oder die Trainingsdatensätze dieser Modelle nicht veröffentlicht. Sie bieten jedoch Entwicklern API-Zugang, um die Fähigkeiten von GPT in Anwendungen und Dienste zu integrieren. Es gibt Open-Source-Alternativen, die von GPT inspiriert sind, wie GPT-Neo von EleutherAI, die ähnliche Funktionalitäten in einem Open-Source-Format bieten.

Ist Googles KI kostenlos?

Einige von Googles KI-Tools und APIs sind kostenlos oder verfügen über eine kostenlose Stufe, aber nicht alle KI-Technologien von Google sind Open-Source oder frei verfügbar. Google bietet mehrere KI- und maschinelle Lernprodukte wie TensorFlow an, die Open-Source sind. Fortgeschrittenere und spezialisierte Modelle wie LaMDA und PaLM 2 sind jedoch nicht vollständig Open-Source, und der Zugang zu ihnen könnte eingeschränkt sein oder Googles eigenen Bedingungen unterliegen.