Відкритий ШІ: 9 потужних моделей, які вам варто спробувати

У кінці 2022 року, ChatGPT вибухнув на сцені штучного інтелекту (AI), кардинально змінивши цю індустрію. І хоча ChatGPT отримав значну увагу, світ AI є великим, різноманітним і швидкозростаючим. Зокрема, відкриті моделі AI пропонують багаті можливості для зацікавлених розробників і прогресивних бізнес-професіоналів для дослідження.

Чи ви хочете інтегрувати ШІ у свої проекти, покращити свої робочі процеси або просто дослідити нову та зростаючу галузь технологій, ці моделі пропонують ряд особливостей, переваг та застосувань, які задовольняють різні потреби. Алгоритми, які стоять за розумінням мови, та творчі двигуни, що керують генеративними завданнями, роблять моделі відкритого коду ШІ частиною вершини спільнотної інновації у галузі ШІ.

Нижче ми розглянемо дев’ять найпотужніших та захоплюючих відкритих AI моделей, які доступні зараз. Наша мета – щоб ви не тільки отримали знання про ці моделі, але й уявлення про те, як вони можуть вписатися у ваші особисті проекти, дослідження або бізнес стратегії.

Що таке відкрита модель ШІ?

Перед тим, як перейти до самих моделей ШІ, ми повинні зрозуміти, що відрізняє відкриті джерела ШІ від їх аналогів. Модель відкритого ШІ — це більше, ніж просто інструмент. Це філософія — спільні зусилля на шляху до інновацій та спільних знань у сфері штучного інтелекту.

Open-source означає, що щось можна змінювати та ділитися ним, оскільки його конструкція є загальнодоступною. В контексті ШІ, моделі з відкритим вихідним кодом розробляються таким чином, що кожен може отримати доступ, використовувати, модифікувати та розповсюджувати вихідний код. Ця відкритість сприяє колаборативному середовищу, де розробники, дослідники та ентузіасти можуть внести свій вклад та отримувати вигоду з колективних досягнень.

Моделі з відкритим кодом AI відіграють ключову роль у просуванні галузі штучного інтелекту. Вони служать каталізаторами інновацій, дозволяючи ширшому колу осіб та організацій брати участь у розробці AI. Демократизуючи доступ до передових технологій, моделі AI з відкритим кодом забезпечують більш широке поширення переваг від прогресу AI, сприяючи справедливому та різноманітному технологічному розвитку.

Які переваги використання відкритого AI?

Відкритий штучний інтелект приваблює широке коло користувачів, від окремих ентузіастів до великих підприємств, завдяки декільком ключовим перевагам.

Розробка є прозорою

Відкритий штучний інтелект дозволяє користувачам бачити, як саме побудована модель та як вона функціонує. Ця прозорість є важливою в епоху, коли розуміння “як” і “чому” процесу прийняття рішень штучним інтелектом є таким же важливим, як і результати, які він виробляє.

З доступним повним кодом легше забезпечити дотримання етичних норм та відповідальних практик штучного інтелекту. Це особливо важливо в застосуваннях, де рішення ШІ мають значний вплив, таких як охорона здоров’я або кримінальне правосуддя.

Для бізнесу та кінцевих користувачів прозорість підвищує довіру. Знання того, що процеси моделі штучного інтелекту відкриті для перегляду та розуміння, викликає впевненість у її надійності та справедливості.

Легше Проводити Аудит

Можливість аудиту коду полегшує ідентифікацію помилок, упереджень або вразливостей безпеки. Це важливий крок у створенні надійних, стійких систем штучного інтелекту.

У секторах, де необхідне дотримання регулятивних вимог, можливість аудиту моделей штучного інтелекту забезпечує їх відповідність необхідним стандартам. Це особливо актуально, оскільки уряди та галузі починають впроваджувати більше штучного інтелекту в свої процеси — і вводити регуляції стосовно нього.

Аудит також дозволяє проводити тривалу оцінку та вдосконалення моделі ШІ. Цей процес не лише про виявлення недоліків, а й про еволюцію моделі для адаптації до нових викликів і вимог.

Співпраця спільноти

Нарешті, моделі відкритого AI отримують вигоду від внесків глобальної спільноти. Різноманітність призводить до більш креативних рішень і ширшого спектру функцій та можливостей.

За участі багатьох розумів у одному проекті, проблеми можуть бути виявлені і вирішені швидко. Колаборативний характер також означає, що розвиток та вдосконалення відбуваються з такою швидкістю, з якою пропрієтарні моделі не можуть змагатися.

Участь у проєктах з відкритим вихідним кодом дозволяє особам вчитися у своїх однолітків, ділитися знаннями та вдосконалювати свої навички. Цей аспект співпраці спільноти є безцінним для особистісного та професійного розвитку в галузі штучного інтелекту.

Використовуючи переваги прозорості та співпраці спільноти, відкриті моделі штучного інтелекту демократизують технології ШІ та розширюють межі можливого в цій стрімко розвиваючійся галузі.

Чи є якісь недоліки у відкритого вихідного коду ШІ?

Хоча відкриті моделі штучного інтелекту пропонують численні переваги, важливо визнати, що вони не позбавлені викликів.

Можуть бути упередження

Моделі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом часто спираються на загальнодоступні дані, які можуть бути обмежені за обсягом та різноманітністю. Це може призвести до властивих упереджень у моделі, оскільки вона може не точно представляти широку популяцію або певні демографічні групи – хоча це не проблема, яка є унікальною для штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом. Усі моделі ШІ можуть бути піддані упередженням на основі своїх тренувальних даних – і деякі навіть активно цензурують свої тренувальні дані, часто з добрими намірами, але не знаючи, які упередження це врешті виробить.

Є багато чого сказати на тему упередженості в ШІ, що не може бути охоплено лише кількома абзацами. Наразі користувачам слід розуміти, що виявлення та виправлення упереджень в ШІ є складним питанням, для якого ще не існує ідеального рішення.

Наразі воно не настільки потужне, як пропрієтарні моделі

Проекти з відкритим кодом часто працюють з меншими ресурсами, ніж їхні пропрієтарні аналоги. Це може обмежувати обсяг досліджень та розробок, що призводить до моделей, які можуть відставати з точки зору технологічних досягнень. Моделі з відкритим кодом також можуть не завжди інтегруватися безперебійно з існуючими системами, і рівень доступної технічної підтримки може значно варіюватися. Це може стати перешкодою для бізнесу або осіб, які шукають надійні готові до впровадження рішення зі штучного інтелекту.

Найкращі відкриті моделі ШІ

Дослідження кожної з цих відкритих моделей ШІ детально надає уявлення про їх можливості та потенційне професійне застосування. Кожна з цих моделей пропонує щось унікальне, демонструючи майбутнє технологій ШІ. Пам’ятайте, деякі пропонують взаємодію як послугу, а інші вимагають завантаження. Нижче наведено розбивку кожної моделі.

Bionic GPT

Bionic GPT — це передова відкрита мовна модель, яка відмінно розуміє природну мову та генерує текст. Вона вправно створює змістовний та контекстуально відповідний текст, розуміє складні мовні візерунки та забезпечує точні переклади мови.

Найкраще використання: Ідеально підходить для створення контенту, чат-ботів обслуговування клієнтів та перекладацьких послуг.

Професійні застосування: Бізнес може використовувати Bionic GPT для створення захоплюючого маркетингового контенту, розробки ефективних чат-ботів для підтримки клієнтів або створення інструментів для перекладу мов.

Як розпочати: Bionic GPT базується на Python. Щоб розпочати, ознайомтеся з їхнім Посібником з введення та інсталяції.

GPT-Neo

Розроблений EleutherAI, GPT-Neo є прямою відповіддю на потребу у доступних великомасштабних мовних моделях. Він відтворює архітектуру GPT-3 від OpenAI. GPT-Neo винятково добре справляється з генерацією тексту та виконанням завдань, таких як створення контенту, узагальнення та відповіді на питання.

Найкраще застосування: Підходить для автоматизованого генерування контенту, аналізу даних та освітніх інструментів.

Професійні застосування: GPT-Neo може допомогти у складанні звітів, створенні освітнього контенту або аналізі великих обсягів текстових даних у дослідницьких та бізнес-середовищах.

Як розпочати: GPT-Neo реалізовано на Python. Щоб розпочати, слідуйте інструкціям для налаштування та підготовки, які надає EleutherAI на GitHub.

Mistral AI

Mistral AI зосереджується на енергоефективності, прагнучи зменшити вплив великих моделей штучного інтелекту на довкілля без втрати продуктивності. Це ефективно у обробці мови, розумінні контексту та генерації тексту зі зниженим використанням обчислювальних ресурсів.

Найкраще використання: Ефективно для додатків, де пріоритетом є енергоефективність, наприклад мобільні додатки або сервери з низькими ресурсами.

Професійні додатки: Ідеально підходить для стартапів і малих підприємств, які прагнуть впроваджувати рішення штучного інтелекту без значних інвестицій у апаратне забезпечення.

Як розпочати: Mistral AI може бути реалізований на Python. Існує кілька способів доступу до його великих мовних моделей – дізнайтеся більше про них у документації платформи.

Hugging Face Falcon 180B

Продукт спільних зусиль в Hugging Face, Falcon 180B – це великомасштабна модель мови, відома своєю універсальністю. Вона вміє виконувати різні задачі NLP, такі як аналіз емоцій, класифікація текстів та переклад мов.

Найкраще застосування: Чудово підходить для створення розумних розмовних агентів, інструментів аналізу тексту та багатомовних систем підтримки.

Професійні застосування: Компанії можуть використовувати Falcon 180B для аналізу ставлення клієнтів, автоматизованої підтримки клієнтів та глобальних ринкових досліджень.

Почати роботу: Hugging Face’s Falcon 180B, як і багато інших моделей від Hugging Face, основана переважно на Python. Для початку роботи з моделлю слідуйте крокам, описаним тут.

LaMDA від Google

Хоча LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) від Google не є повністю відкритим кодом, вона зробила значні кроки у розмовному ШІ з деякими доступними компонентами. Вона спеціалізується на створенні природних, плавних діалогів та підтриманні контексту протягом тривалих розмов.

Найкраще використання: Ідеально підходить для створення складних чат-ботів та віртуальних помічників.

Професійні застосунки: Компанії можуть впроваджувати LaMDA для розширеного обслуговування клієнтів ботами, інтерактивних віртуальних помічників та захоплюючих освітніх інструментів.

Почати зараз: LaMDA трохи відрізняється від інших інструментів у цьому списку, оскільки вона не є повністю відкритим кодом і ще не доступна для широкої публіки. Ви можете експериментувати з LaMDA в Google AI Test Kitchen наразі. Ви також можете зареєструвати свою зацікавленість у дослідницьких можливостях Google, щоб тестувати майбутні ітерації LaMDA та інших моделей та інструментів ШІ.

Велика мовна модель відкритої науки з відкритим доступом та багатомовна (BLOOM)

BLOOM виділяється своїми багатомовними можливостями, розуміючи та генеруючи текст на численних мовах. Він володіє навичками міжмовного спілкування, перекладу та створення глобального контенту.

Найкраще використання: Ідеально підходить для створення інструментів, які потребують підтримки кількох мов або глобального охоплення.

Професійні додатки: Корисні для бізнесу, який націлений на міжнародні ринки, надання підтримки клієнтам у різних мовах або проведення глобальних досліджень.

Як розпочати: BLOOM переважно базується на Python. Його можна використовувати та розгортати за допомогою екосистеми Hugging Face, що вимагає встановлення transformers та accelerate. Дізнайтеся більше та слідуйте крокам для початку тут.

PaLM 2 від Google

Схожа на LaMDA, PaLM 2 від Google є моделлю великого масштабу, відомою своїм розширеним розумінням мови та здатністю вирішувати проблеми. Вона ефективна у складних мовних завданнях, включаючи узагальнення, переклад та вирішення проблем.

Найкраще використання: Підходить для передових досліджень, складного аналізу даних та складних завдань обробки мови.

Професійні застосування: Дослідники та бізнес можуть використовувати PaLM 2 для глибинного аналізу даних, створення складних моделей та розробки інноваційних рішень на основі штучного інтелекту.

Як розпочати: Сімейство моделей PaLM включає варіації для різних випадків використання розробниками, таких як генерація тексту та чату, а також створення текстових вкладень. Його можна реалізувати на різних мовах програмування залежно від ваших потреб. Щоб розпочати, перейдіть до документації Google.

Dolly

Dolly, розроблений Databricks, зосереджений на аналізі даних та машинному навчанні, ефективно обробляє великі набори даних. Він чудово справляється з обробкою даних, аналітикою та машинним навчанням у масштабі.

Найкраще використання: Ідеально підходить для аналізу великих даних, прогностичного моделювання та прийняття рішень на основі даних.

Професійні застосунки: Корисні для компаній у галузях, що інтенсивно працюють з даними, таких як фінанси, охорона здоров’я та електронна комерція, для аналітики та прогностичних інсайтів.

Початок роботи: Dolly розміщено на Hugging Face, де ви можете завантажити кілька версій та знайти інструкції щодо того, як почати використання моделі.

Cerebras-GPT

Cerebras-GPT поєднує потужне програмне забезпечення зі спеціалізованим обладнанням, призначеним для підвищення продуктивності генеративних моделей. Він спеціалізується на високій обчислювальній ефективності, швидко та ефективно виконуючи складні завдання штучного інтелекту.

Найкраще використання: Найкраще підходить для додатків, які потребують інтенсивної обчислювальної потужності, наприклад, аналізу даних у реальному часі та складних симуляцій.

Професійні застосування: Цінні для наукових установ та великих підприємств, які займаються завданнями високопродуктивних обчислень та обробкою даних у реальному часі.

Як розпочати: Cerebras-GPT розміщено на Hugging Face, де ви знайдете багато різних версій моделі. Кожна має інструкції для швидкого старту, а також деталі щодо призначення використання та того, що виходить за рамки.

Часті питання про відкритий штучний інтелект

Чи є ChatGPT відкритим кодом?

Ні, ChatGPT не є відкритим кодом. ChatGPT, розроблений OpenAI, базується на архітектурі GPT (Generative Pretrained Transformer). Хоча сама модель не є відкритою, OpenAI випустила менші версії своїх моделей та деякі API, які дозволяють розробникам взаємодіяти з ChatGPT. Вихідний код та повна архітектура моделі ChatGPT є власністю.

Чи є GPT відкритим кодом?

Серія GPT (як GPT-3), розроблена OpenAI, не є відкритим кодом. OpenAI не опублікувала повний вихідний код або набори даних для навчання цих моделей. Однак, вони надають доступ до API для розробників, щоб інтегрувати можливості GPT у додатки та сервіси. Існують альтернативи з відкритим кодом, натхненні GPT, такі як GPT-Neo від EleutherAI, які прагнуть забезпечити подібні функціональні можливості у форматі з відкритим кодом.

Чи є штучний інтелект Google безкоштовним?

Деякі інструменти та API штучного інтелекту Google доступні безкоштовно або мають безкоштовний тариф, але не всі технології штучного інтелекту Google є відкритими чи доступними безкоштовно. Google пропонує кілька продуктів штучного інтелекту та машинного навчання, таких як TensorFlow, які є відкритими. Однак, більш передові та спеціалізовані моделі, такі як LaMDA та PaLM 2, не є повністю відкритими, і доступ до них може бути обмеженим або підлягати власним умовам Google.