Open-Source AI: 9 Potężnych Modeli, Które Musisz Wypróbować

Pod koniec 2022 roku, ChatGPT wkroczył na scenę sztucznej inteligencji (AI), na zawsze zmieniając ten przemysł. Mimo że ChatGPT zyskał znaczną uwagę, świat AI jest obszerny, różnorodny i szybko rozwijający się. W szczególności, otwarte modele AI stanowią bogatą okazję dla ciekawych programistów i przedsiębiorców myślących przyszłościowo do eksploracji.

Niezależnie od tego, czy chcesz zintegrować AI ze swoimi projektami, ulepszyć swoje procesy robocze, czy po prostu zbadać nowy i rozwijający się obszar technologii, te modele oferują różnorodne funkcje, zalety i zastosowania, które odpowiadają różnym potrzebom. Algorytmy umożliwiające rozumienie języka oraz kreatywne silniki napędzające zadania generatywne sprawiają, że otwarte modele AI stanowią szczyt innowacji opartych na współpracy społeczności w dziedzinie AI.

Poniżej przedstawiamy dziewięć najpotężniejszych i najbardziej ekscytujących otwartoźródłowych modeli AI dostępnych obecnie. Naszym celem jest, abyś nie tylko zdobył wiedzę na temat tych modeli, ale także zrozumiał, jak mogą one pasować do Twoich osobistych projektów, działań badawczych lub strategii biznesowych.

Czym jest model AI Open-Source?

Zanim przejdziemy do samych modeli AI, musimy zrozumieć, co odróżnia otwarte AI od jego odpowiedników. Model AI open-source to coś więcej niż tylko narzędzie. To filozofia — wspólne dążenie do innowacji i dzielenia się wiedzą w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Open-source odnosi się do czegoś, co można modyfikować i udostępniać, ponieważ jego projekt jest dostępny publicznie. W kontekście AI, modele open-source są rozwijane w sposób, który pozwala każdemu na dostęp, użytkowanie, modyfikację i dystrybucję kodu źródłowego. Ta otwartość sprzyja tworzeniu środowiska współpracy, gdzie programiści, badacze i entuzjaści mogą przyczyniać się i korzystać z kolektywnego postępu.

Modele AI typu open-source odgrywają kluczową rolę w rozwoju dziedziny AI. Działają jako katalizatory innowacji, umożliwiając szerszemu gronu osób i organizacji udział w rozwoju AI. Demokratyzując dostęp do najnowszych technologii, modele open-source AI zapewniają, że korzyści wynikające z postępów w AI są dzielone szerzej, prowadząc do równego i zróżnicowanego postępu technologicznego.

Jakie są korzyści z używania otwartoźródłowego AI?

Otwarte oprogramowanie AI przyciąga szerokie grono użytkowników, od indywidualnych hobbystów po duże przedsiębiorstwa, dzięki kilku kluczowym korzyściom.

Rozwój jest przejrzysty

Otwartoźródłowa sztuczna inteligencja pozwala użytkownikom dokładnie zobaczyć, jak model jest zbudowany i jak działa. Ta przejrzystość jest kluczowa w erze, gdzie zrozumienie “jak” i “dlaczego” za decyzjami podejmowanymi przez AI jest równie ważne, jak wyniki, które produkuje.

Dostęp do całego kodu źródłowego ułatwia zapewnienie przestrzegania wytycznych etycznych i odpowiedzialnych praktyk AI. Jest to szczególnie ważne w aplikacjach, gdzie decyzje AI mają znaczący wpływ, takich jak opieka zdrowotna czy wymiar sprawiedliwości.

Dla firm i użytkowników końcowych, przejrzystość buduje zaufanie. Wiedza, że procesy modelu AI są otwarte do przeglądu i zrozumienia, wprowadza pewność co do jego niezawodności i uczciwości.

Łatwiej jest przeprowadzić audyt

Możliwość audytowania kodu ułatwia identyfikację błędów, stronniczości lub luk w zabezpieczeniach. Jest to kluczowy krok w tworzeniu solidnych, niezawodnych systemów AI.

W sektorach, gdzie wymagane jest przestrzeganie przepisów, możliwość audytu modeli AI zapewnia, że spełniają one wymagane standardy. Jest to szczególnie istotne, gdy rządy i branże zaczynają wdrażać więcej AI w swoich procesach — i wprowadzać regulacje z tym związane.

Audyt pozwala również na ciągłą ocenę i doskonalenie modelu AI. Ten proces nie polega tylko na znajdowaniu błędów, ale także na rozwijaniu modelu, aby dostosować go do nowych wyzwań i wymagań.

Współpraca Społeczności

Ostatecznie, modele AI typu open-source korzystają z wkładu globalnej społeczności. Różnorodność prowadzi do bardziej kreatywnych rozwiązań oraz szerszego zakresu funkcji i możliwości.

Dzięki wielu umysłom pracującym nad tym samym projektem, problemy mogą być szybko zidentyfikowane i rozwiązane. Współpraca oznacza również, że rozwój i ulepszenia są realizowane w tempie, z którym trudno się równać modelom własnościowym.

Udział w projektach typu open-source pozwala osobom uczyć się od swoich rówieśników, dzielić się wiedzą i rozwijać swoje umiejętności. Aspekt współpracy społecznościowej jest nieoceniony dla osobistego i zawodowego rozwoju w dziedzinie AI.

Korzystając z zalet przejrzystości i współpracy społeczności, modele AI typu open-source demokratyzują technologię AI i przesuwają granice tego, co możliwe w tej szybko rozwijającej się dziedzinie.

Czy istnieją jakieś wady otwartoźródłowej sztucznej inteligencji?

Chociaż modele AI open-source oferują liczne korzyści, ważne jest, aby uznać, że nie są one wolne od wyzwań.

Mogą występować uprzedzenia

Modele AI typu open-source często opierają się na publicznie dostępnych danych, które mogą być ograniczone pod względem zakresu i różnorodności. Może to prowadzić do wrodzonych uprzedzeń w modelu, ponieważ może on nie odzwierciedlać dokładnie szerszej populacji lub pewnych grup demograficznych – chociaż nie jest to problem wyłączny dla AI typu open-source. Wszystkie modele AI mogą być podatne na uprzedzenia na podstawie ich danych szkoleniowych – a niektóre nawet aktywnie cenzurują swoje dane szkoleniowe, często z dobrymi intencjami, ale nie wiedząc, jakie uprzedzenia ostatecznie wyprodukują.

Na temat uprzedzeń w sztucznej inteligencji można powiedzieć wiele, czego nie da się objąć w kilku akapitach. Na razie użytkownicy powinni zrozumieć, że identyfikacja i korygowanie uprzedzeń w AI jest skomplikowaną kwestią, dla której nie ma jeszcze idealnego rozwiązania.

Obecnie nie jest tak potężny jak modele własnościowe

Projekty open-source często działają przy mniejszych zasobach niż ich prywatne odpowiedniki. Może to ograniczać zakres badań i rozwoju, prowadząc do modeli, które mogą pozostawać w tyle pod względem postępów technologicznych. Modele open-source również mogą nie zawsze integrować się bezproblemowo z istniejącymi systemami, a poziom dostępnego wsparcia technicznego może znacznie się różnić. Może to być przeszkodą dla firm lub osób szukających niezawodnych, gotowych do wdrożenia rozwiązań AI.

Najlepsze otwarte modele AI

Szczegółowe badanie każdego z tych otwartoźródłowych modeli AI dostarcza wglądu w ich możliwości i potencjalne profesjonalne zastosowania. Każdy z tych modeli wnosi coś unikalnego, dając podgląd na przyszłość technologii AI. Pamiętaj, niektóre oferują interakcję jako usługę, a inne wymagają pobrania. Poniżej znajduje się podział każdego modelu.

Bionic GPT

Bionic GPT to zaawansowany otwartoźródłowy model języka, który wyróżnia się w rozumieniu i generowaniu języka naturalnego. Jest zręczny w tworzeniu spójnego i kontekstowo odpowiedniego tekstu, rozumieniu skomplikowanych wzorców językowych oraz dostarczaniu dokładnych tłumaczeń językowych.

Najlepsze zastosowania: Idealne do tworzenia treści, czatbotów obsługi klienta oraz usług tłumaczeniowych.

Zastosowania profesjonalne: Firmy mogą wykorzystać Bionic GPT do tworzenia angażujących treści marketingowych, rozwijania efektywnych chatbotów obsługi klienta lub budowania narzędzi do tłumaczenia języków.

Jak zacząć: Bionic GPT opiera się na Pythonie. Aby rozpocząć, sprawdź ich Przewodnik wprowadzający i instalacyjny.

GPT-Neo

Stworzony przez EleutherAI, GPT-Neo jest bezpośrednią odpowiedzią na potrzebę dostępnych, dużych modeli językowych. Odzwierciedla architekturę GPT-3 firmy OpenAI. GPT-Neo wyróżnia się w generowaniu tekstu oraz wykonywaniu zadań takich jak tworzenie treści, streszczanie i odpowiadanie na pytania.

Najlepsze zastosowania: Odpowiedni do automatycznego generowania treści, analizy danych i narzędzi edukacyjnych.

Zastosowania profesjonalne: GPT-Neo może pomóc w tworzeniu raportów, tworzeniu treści edukacyjnych lub analizowaniu dużych ilości danych tekstowych w środowiskach badawczych i biznesowych.

Jak zacząć: GPT-Neo jest zaimplementowane w Pythonie. Aby rozpocząć, postępuj zgodnie z instrukcjami dotyczącymi konfiguracji i przygotowania do szkolenia, które EleutherAI udostępnia na GitHubie.

Mistral AI

Mistral AI koncentruje się na efektywności energetycznej, mając na celu zmniejszenie wpływu środowiskowego dużych modeli AI bez kompromisów w zakresie wydajności. Jest efektywne w przetwarzaniu języka, rozumieniu kontekstu oraz generowaniu tekstu przy użyciu zmniejszonych zasobów obliczeniowych.

Najlepsze zastosowania: Skuteczne dla aplikacji, gdzie priorytetem jest efektywność energetyczna, jak aplikacje mobilne lub serwery o niskich zasobach.

Profesjonalne aplikacje: Idealne dla startupów i małych firm pragnących wdrożyć rozwiązania AI bez znaczących inwestycji w sprzęt.

Jak zacząć: Mistral AI można zaimplementować w Pythonie. Istnieje wiele sposobów dostępu do jego dużych modeli językowych – dowiedz się więcej o nich w dokumentacji platformy.

Hugging Face Falcon 180B

Falcon 180B jest produktem współpracy w Hugging Face, to duży model językowy znany ze swojej wszechstronności. Jest on biegły w różnych zadaniach NLP, takich jak analiza sentymentu, klasyfikacja tekstu i tłumaczenie językowe.

Najlepsze zastosowania: Świetne do tworzenia inteligentnych agentów konwersacyjnych, narzędzi do analizy tekstu i systemów wsparcia wielojęzycznego.

Zastosowania profesjonalne: Firmy mogą używać Falcon 180B do analizy nastrojów klientów, automatycznego wsparcia klienta oraz globalnych badań rynku.

Jak zacząć: Model Falcon 180B od Hugging Face, podobnie jak wiele innych modeli od Hugging Face, oparty jest głównie na Pythonie. Aby rozpocząć pracę z modelem, wykonaj kroki opisane tutaj.

LaMDA od Google

Chociaż nie jest w pełni otwartoźródłowy, LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) od Google poczyniła postępy w konwersacyjnej sztucznej inteligencji z niektórymi dostępnymi komponentami. Specjalizuje się w generowaniu naturalnych, płynnych dialogów i utrzymaniu kontekstu w rozszerzonych rozmowach.

Najlepsze zastosowania: Idealne do tworzenia zaawansowanych chatbotów i wirtualnych asystentów.

Zastosowania profesjonalne: Firmy mogą wdrożyć LaMDA dla zaawansowanych botów obsługi klienta, interaktywnych asystentów wirtualnych oraz atrakcyjnych narzędzi edukacyjnych.

Jak zacząć: LaMDA różni się od innych narzędzi na tej liście tym, że nie jest w pełni otwartoźródłowa i nie jest jeszcze w pełni publicznie dostępna. Możesz eksperymentować z LaMDA w Google AI Test Kitchen na razie. Możesz też zarejestrować swoje zainteresowanie badaniami Google, aby testować przyszłe iteracje LaMDA oraz inne modele i narzędzia AI.

Duży Wielojęzyczny Model Językowy z Otwartym Dostępem i Otwartą Nauką (BLOOM)

BLOOM wyróżnia się wielojęzycznymi możliwościami, rozumieniem i generowaniem tekstu w wielu językach. Jest wykwalifikowany w komunikacji międzyjęzykowej, tłumaczeniu i tworzeniu treści globalnych.

Najlepsze zastosowania: Idealne do tworzenia narzędzi wymagających wsparcia wielojęzycznego lub globalnego zasięgu.

Profesjonalne aplikacje: Wartościowe dla firm kierujących swoje usługi na rynki międzynarodowe, oferujących wsparcie klienta w wielu językach lub prowadzących badania na skalę globalną.

Jak zacząć: BLOOM jest głównie oparty na Pythonie. Można go używać i wdrażać za pomocą ekosystemu Hugging Face, co wymaga zainstalowania transformers i accelerate. Dowiedz się więcej i zobacz instrukcje, jak zacząć tutaj.

PaLM 2 od Google

Podobnie jak LaMDA, PaLM 2 od Google to model na dużą skalę znany ze swoich zaawansowanych umiejętności rozumienia języka i rozwiązywania problemów. Jest skuteczny w skomplikowanych zadaniach językowych, w tym podsumowywaniu, tłumaczeniu i rozwiązywaniu problemów.

Najlepsze zastosowania: Przeznaczone do zaawansowanych badań, złożonej analizy danych i skomplikowanych zadań przetwarzania języka.

Zastosowania profesjonalne: Badacze i przedsiębiorstwa mogą używać PaLM 2 do dogłębnej analizy danych, tworzenia skomplikowanych modeli oraz rozwijania innowacyjnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

Jak zacząć: Rodzina modeli PaLM obejmuje różne wersje dla różnych przypadków użycia przez deweloperów, takie jak generowanie tekstu i rozmów, a nawet osadzanie tekstu. Może być implementowana w różnych językach programowania w zależności od potrzeb. Aby rozpocząć, przejdź do dokumentacji Google.

Dolly

Dolly, opracowany przez Databricks, koncentruje się na analizie danych i uczeniu maszynowym, efektywnie radząc sobie z dużymi zbiorami danych. Jest doskonały w przetwarzaniu danych, analizie i uczeniu maszynowym na dużą skalę.

Najlepsze zastosowania: Idealne do analizy dużych zbiorów danych, modelowania predykcyjnego i podejmowania decyzji opartych na danych.

Profesjonalne aplikacje: Przydatne dla firm z branż intensywnie korzystających z danych, takich jak finanse, opieka zdrowotna i e-commerce, do analiz i przewidywania wyników.

Jak zacząć: Dolly jest hostowane na Hugging Face, gdzie można pobrać różne wersje i znaleźć instrukcje, jak zacząć korzystać z modelu.

Cerebras-GPT

Cerebras-GPT łączy potężne oprogramowanie ze specjalistycznym sprzętem, zaprojektowanym do zwiększania wydajności modeli generatywnych. Specjalizuje się w wysokiej wydajności obliczeniowej, szybko i efektywnie radząc sobie z zadaniami związanymi z zaawansowaną sztuczną inteligencją.

Najlepsze zastosowania: Najlepsze dla aplikacji wymagających intensywnej mocy obliczeniowej, takich jak analiza danych w czasie rzeczywistym i złożone symulacje.

Zastosowania profesjonalne: Cenne dla instytucji badawczych i dużych przedsiębiorstw zajmujących się zadaniami obliczeniowymi o wysokiej wydajności i przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym.

Jak zacząć: Cerebras-GPT jest hostowany na Hugging Face, gdzie znajdziesz wiele różnych wersji modelu. Każda z nich ma instrukcje szybkiego startu, a także szczegóły dotyczące przeznaczenia i tego, co jest poza zakresem.

FAQ dotyczące AI Open-Source

Czy ChatGPT jest Open-Source?

Nie, ChatGPT nie jest otwartoźródłowy. ChatGPT, opracowany przez OpenAI, opiera się na architekturze GPT (Generative Pretrained Transformer). Chociaż sam model nie jest otwartoźródłowy, OpenAI udostępniło mniejsze wersje swoich modeli oraz niektóre API, które pozwalają deweloperom na interakcję z ChatGPT. Kod źródłowy i pełna architektura modelu ChatGPT są własnością firmy.

Czy GPT jest Open-Source?

Seria GPT (tak jak GPT-3) opracowana przez OpenAI nie jest open-source. OpenAI nie udostępniła pełnego kodu źródłowego ani zbiorów danych treningowych tych modeli. Jednakże, udostępniają dostęp do API dla programistów, aby integrować możliwości GPT z aplikacjami i usługami. Istnieją alternatywy open-source inspirowane przez GPT, takie jak GPT-Neo od EleutherAI, które mają na celu zapewnienie podobnych funkcjonalności w formacie open-source.

Czy AI Google jest darmowe?

Niektóre narzędzia i API AI Google są dostępne za darmo lub mają darmową wersję, ale nie wszystkie technologie AI Google są otwartoźródłowe lub dostępne za darmo. Google oferuje kilka produktów związanych z AI i uczeniem maszynowym, takich jak TensorFlow, które są otwartoźródłowe. Jednak bardziej zaawansowane i specjalistyczne modele, takie jak LaMDA i PaLM 2, nie są w pełni otwartoźródłowe, a dostęp do nich może być ograniczony lub podlegać własnym warunkom Google.