8 лучших крупных языковых моделей на 2024 год

В такой модели кодировщик отвечает за обработку заданных входных данных, а декодер генерирует желаемый результат. Каждая сторона кодировщика и декодера состоит из стека нейронных сетей прямой связи. Самоконтроль с несколькими головками помогает трансформаторам сохранять контекст и генерировать релевантные выходные данные.

“Большой” в “большой языковой модели” относится к масштабу данных и параметров, используемых для обучения. Учебные наборы данных LLM содержат миллиарды слов и предложений из различных источников. Эти модели часто содержат миллионы или миллиарды параметров, что позволяет им улавливать сложные лингвистические закономерности и взаимосвязи.

Обучение магистров права начинается со сбора разнообразного набора данных из таких источников, как книги, статьи и веб-сайты, обеспечивая широкий охват тем для лучшего обобщения. После предварительной обработки выбирается подходящая модель, такая как transformer, из-за ее способности обрабатывать более длинные тексты с учетом контекста. Затем следует обучение и тонкая настройка. Этот итеративный процесс подготовки данных, обучения модели и точной настройки гарантирует, что LLM достигают высокой производительности в различных задачах обработки естественного языка.

8 лучших магистров права в 2024 году

Давайте рассмотрим эти 8 лучших языковых моделей, влияющих на НЛП в 2024 году, одну за другой.

1. GPT-4

GPT-4 – это мультимодальный LLM, разработанный OpenAI. Он принимает изображения и текст в качестве входных данных и выдает мультимодальный вывод. Это мощный магистр права, обученный на обширном и разнообразном наборе данных, что позволяет ему понимать различные темы, языки и диалекты. GPT-4 требует менее подробных инструкций по сравнению с GPT-3. GPT-4 имеет 1 триллион, в то время как GPT-3 имеет 175 миллиардов параметров, что позволяет ему обрабатывать более сложные задачи и генерировать более сложные ответы.

GPT-4 склонен генерировать неточную информацию, явление, которое часто называют “галлюцинирующими фактами”. Для примера рассмотрим эту ошибку, когда GPT ответил Элвис Костелло , когда ответом был явно Элвис Пресли:

Тем не менее, галлюцинации присущи не только GPT-4, и сегодня он остается одним из самых популярных LLM.

2. Gemini

Gemini – это мультимодальный LLM, разработанный Google, который конкурирует с передовыми решениями других компаний в 30 из 32 тестов. Его возможности включают понимание изображений, аудио, видео и текста. Семейство Gemini включает версии Ultra (175 миллиардов параметров), Pro (50 миллиардов параметров) и Nano (10 миллиардов параметров), позволяющие решать различные сложные логические задачи в условиях ограниченного объема памяти на устройстве. Gemini может обрабатывать контекстные окна объемом до 32 тыс. токенов и построена с использованием архитектуры transformer с механизмом внимания к нескольким запросам. Они могут обрабатывать ввод текста, чередующийся с аудио- и визуальными вводами, и генерировать как текстовые, так и графические выходные данные.

Gemini работает лучше, чем GPT благодаря огромным вычислительным ресурсам Google и доступу к данным. Он также поддерживает ввод видео, тогда как возможности GPT ограничены текстом, изображением и звуком.

Давайте исследуем впечатляющие возможности кросс-модального мышления Gemini. На рисунке ниже показано приглашение, содержащее задачу по физике, нарисованную учителем (слева). В ответе (справа) подробно описано решение модели и объяснение

Gemini демонстрирует исключительные возможности

Как вы можете видеть, Gemini правильно проанализировала вопрос, выявила ошибки в решении студента и предоставила объяснение. Кроме того, она ответила на задачу по использованию LaTeX для математических компонентов. (1)

Этот курс раскрывает возможности Google Gemini, лучшей на сегодняшний день генеративной модели искусственного интеллекта Google. Это поможет вам глубоко погрузиться в возможности этой мощной языковой модели, исследуя ее возможности преобразования текста в текст, изображения в текст, текста в код и речи в текст. Курс начинается с ознакомления с языковыми моделями и тем, как работают унимодальные и мультимодальные модели. В нем рассказывается о том, как Gemini можно настроить через API и как работает Gemini chat, а также о некоторых важных методах подсказок. Далее вы узнаете, как различные возможности Gemini могут быть использованы в увлекательном интерактивном приложении для создания изображений в реальном мире. Наконец, вы познакомитесь с инструментами, предоставляемыми Google Vertex AI studio для использования Gemini и других моделей машинного обучения, а также улучшите приложение Pictionary с помощью функций преобразования речи в текст. Этот курс идеально подходит для разработчиков, специалистов по обработке данных и всех, кто хочет изучить преобразующий потенциал Google Gemini.

3. Llama 3

Llama 3 была разработана компанией Meta и основана на своих предшественниках, Llama 1 и 2. Это модель с открытым исходным кодом, которая превосходит контекстуальное понимание, перевод и генерацию диалогов.

В Llama 3 используется оптимизированная архитектура transformer с вниманием к сгруппированным запросам. Его словарь насчитывает 128 тыс. токенов, и он обучается на последовательностях из 8 тыс. токенов. Llama 3 (70 миллиардов параметров) превосходит Gemma и Mistral 7B instruct models по 5 бенчмаркам на уровне LLM.

Мультимодальные и многоязычные возможности все еще находятся в стадии разработки.

4. Claude 3