introduzione
Sebbene GPT-4 di OpenAI abbia fatto scalpore come un potente modello linguistico di grandi dimensioni, la sua natura closed source e le limitazioni di utilizzo hanno portato molti sviluppatori alla ricerca di alternative open source. Fortunatamente, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) ha visto un'impennata di potenti modelli open source che eguagliano o superano le capacità di GPT-4 in determinate aree. Più avanti in questo articolo, ti forniremo 10 promettenti alternative open source GPT-4 che vale la pena esplorare.
Comprendere GPT-4 e il suo impatto
GPT-4, l'ultima iterazione del Generative Pre-trained Transformer di OpenAI, ha rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale. La sua capacità di generare testo simile a quello umano ha suscitato interesse in vari settori, dalla creazione di contenuti al servizio clienti.
Importanza delle alternative open source a GPT-4
Sebbene GPT-4 sia uno strumento potente, la sua natura proprietaria può rappresentare una barriera all’ingresso per molti sviluppatori e organizzazioni. Le alternative open source forniscono un'opzione più accessibile e personalizzabile per coloro che desiderano sfruttare la potenza dei modelli linguistici senza i vincoli del software proprietario.
Questo articolo esplorerà 12 alternative open source a GPT-4 che offrono funzionalità e flessibilità simili per sviluppatori e organizzazioni che desiderano incorporare l'elaborazione del linguaggio naturale nei loro progetti.
GPT4ALL
GPT4ALL è un'ambiziosa iniziativa open source per sviluppare un potente modello linguistico paragonabile a GPT-4 ma senza le restrizioni dei modelli proprietari. Guidato da un team di ricercatori e sviluppatori, GPT4ALL sfrutta set di dati disponibili al pubblico e potenza di calcolo in crowdsourcing per addestrare un modello di trasformatore su larga scala. Gli obiettivi del progetto includono l'adattamento delle prestazioni di GPT-4 in varie attività di linguaggio naturale garantendo al contempo trasparenza, pratiche etiche e accessibilità per tutti. L'approccio collaborativo di GPT4ALL consente ai contributori di partecipare alla formazione, alla valutazione e all'implementazione del modello. GPT4ALL spera di promuovere l’innovazione, abilitare nuove applicazioni e promuovere lo sviluppo responsabile all’interno della comunità dell’intelligenza artificiale democratizzando l’accesso alle funzionalità avanzate dell’intelligenza artificiale linguistica.
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OPT (trasformatore aperto pre-addestrato)
OPT è una suite di modelli di linguaggio causale di grandi dimensioni open source sviluppati da Meta AI, che vanno da 125 milioni a 175 miliardi di parametri. Il modello OPT-175B dimostra prestazioni paragonabili a GPT-3 richiedendo solo 1/7 dell'impronta di carbonio durante lo sviluppo. OPT mira a condividere responsabilmente modelli di trasformatori pre-addestrati di alta qualità con i ricercatori, garantendo pieno accesso ai pesi del modello, a differenza delle API closed-source. Questi modelli basati solo su decodificatori sono pre-addestrati su vasti set di dati, mostrando notevoli capacità di apprendimento zero-shot e poche-shot in diverse attività di linguaggio naturale. Rendendo OPT open source, Meta AI democratizza l’accesso a modelli linguistici all’avanguardia, promuovendo la ricerca e l’innovazione. La versione include un registro che documenta le sfide infrastrutturali affrontate durante lo sviluppo.
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OpenNMT
OpenNMT è un toolkit open source per la traduzione automatica neurale (NMT). Sviluppato da ricercatori dell'Università di Harvard e altri, mira a democratizzare la traduzione automatica fornendo una piattaforma flessibile ed estensibile. OpenNMT supporta varie architetture di modelli, inclusi RNN, Transformers e modelli ibridi.
Consente una facile prototipazione, formazione e implementazione di sistemi NMT personalizzati su framework come PyTorch e Tensorflow. Con il supporto multi-GPU e un'efficiente parallelizzazione dei dati, OpenNMT facilita il ridimensionamento dei modelli NMT. Il suo design modulare consente una facile integrazione di nuovi modelli e tecniche. OpenNMT è stato ampiamente adottato nella ricerca e nell'industria per attività come NMT multilingue, NMT non supervisionato e traduzione vocale.
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Koala
Koala è un chatbot open source sviluppato sfruttando il potente modello linguistico LLaMa di Meta AI. Attraverso tecniche di perfezionamento, i ricercatori dietro Koala hanno adattato le conoscenze generali di LLaMa per creare un assistente AI conversazionale specializzato. Koala dimostra una forte comprensione del linguaggio e capacità di generazione, consentendo interazioni di dialogo naturali e contestuali. Basandosi sulle solide basi di LLaMa, Koala eredita le sue impressionanti capacità di apprendimento in poche riprese personalizzando le sue risposte per le applicazioni basate su chat. Grazie alla sua natura open source, Koala consente a sviluppatori e ricercatori di studiare, modificare e contribuire alla sua base di codice, promuovendo l'innovazione nell'intelligenza artificiale conversazionale open source. Essendo un chatbot accessibile basato su una tecnologia di modello linguistico all'avanguardia, Koala rappresenta un passo significativo verso la democratizzazione dei sistemi di dialogo avanzati.
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Apri Assistente
Open Assistant è un progetto open source che mira a democratizzare l'accesso a modelli linguistici di alto livello basati su chat. La sua missione è rivoluzionare l’innovazione linguistica consentendo l’interazione aperta con sistemi avanzati di intelligenza artificiale linguistica. Open Assistant consente alle persone di recuperare dinamicamente informazioni, creare nuove applicazioni basate sul linguaggio e utilizzare modelli conversazionali all'avanguardia. Sorprendentemente, questo potente chatbot può essere eseguito su un'unica GPU consumer di fascia alta, rendendolo accessibile a un vasto pubblico. Con il suo codice, modelli e dati rilasciati con licenze open source, Open Assistant promuove la trasparenza e lo sviluppo collaborativo. Dando a tutti la possibilità di sfruttare una tecnologia linguistica all’avanguardia, questo progetto ha il potenziale per sbloccare una nuova era di creatività e intelligenza linguistica.
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Alpaca-LoRA
Alpaca-LoRA è un modello linguistico compatto che combina il modello di seguito delle istruzioni Stanford Alpaca con tecniche di adattamento di basso rango (LoRA). LoRA consente di distillare modelli di alta qualità come Alpaca in un fattore di forma con poca memoria. Ciò consente di eseguire un modello di istruzioni alla pari con GPT-3.5 su dispositivi con soli 4 GB di RAM, come un Raspberry Pi 4. Il progetto Alpaca-LoRA fornisce codice, set di dati e pesi pre-addestrati per facilitare la messa a punto e l'implementazione facili. Un vantaggio chiave è la messa a punto del modello su una singola GPU RTX 4090 in poche ore. Alpaca-LoRA dimostra come l'intelligenza artificiale linguistica leader possa essere altamente accessibile ed efficiente dal punto di vista computazionale.
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Leggi anche: Processo di esecuzione di Alpaca-LoRA sul tuo dispositivo
Vigogna 1.3
Vicuna 1.3 è un potente modello linguistico da 33 miliardi di parametri rilasciato da Anthropic e dall'Università della California, Berkeley. È stato messo a punto dal modello LLaMA utilizzando 125.000 conversazioni da ShareGPT.com, concentrandosi sulle capacità di seguire le istruzioni. Vicuna 1.3 dimostra prestazioni eccellenti su benchmark come la classifica Open LLM. In particolare, è disponibile per l'accesso e l'utilizzo gratuiti sull'hub del modello HuggingFace e attraverso una demo ufficiale ospitata da LM Systems. Con il suo processo di messa a punto mirato e su larga scala, Vicuna 1.3 mira a ampliare i confini delle capacità di intelligenza artificiale del linguaggio open source, in particolare nei dialoghi aperti e nelle istruzioni multi-tasking.
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Leggi anche: Vicuna vs Alpaca: qual è un LLM migliore?
Dolly
Dolly è un potente modello linguistico open source sviluppato da Databricks, un'azienda leader nel settore dei dati e dell'intelligenza artificiale. Dolly è addestrata in tecniche avanzate di apprendimento automatico e enormi set di dati e dimostra notevoli capacità di comprensione e generazione del linguaggio naturale. A differenza di molti modelli linguistici di grandi dimensioni che rimangono closed-source, la natura aperta di Dolly consente a ricercatori, sviluppatori e organizzazioni di accedere e sviluppare la sua architettura. Dolly eccelle in varie attività di PNL, tra cui il riepilogo del testo, la risposta alle domande e la generazione di codice. L'obiettivo di Databricks con Dolly è democratizzare l'accesso all'intelligenza artificiale linguistica all'avanguardia, consentendo l'innovazione in tutti i settori e promuovendo al tempo stesso la trasparenza e lo sviluppo responsabile dell'intelligenza artificiale. Con le sue ottime prestazioni e la sua filosofia aperta, Dolly rappresenta un passo significativo verso la democratizzazione dei modelli linguistici avanzati.
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SÌ
Baize è un modello di dialogo multigiro open source che dimostra capacità di conversazione impressionanti, mitigando al contempo i potenziali rischi attraverso guardrail attentamente progettati. Le sue ottime prestazioni derivano dalla formazione su un corpus di chat multi-turno di alta qualità sviluppato facilitando le conversazioni personali utilizzando ChatGPT. Questo approccio innovativo ha consentito a Baize di apprendere un dialogo naturale e contestuale, incorporando al tempo stesso misure di salvaguardia contro risultati dannosi. Significativamente, il codice sorgente, il modello e il set di dati di Baize sono stati rilasciati con una licenza non commerciale per scopi di ricerca, promuovendo la trasparenza e consentendo ulteriori esplorazioni nell'intelligenza artificiale conversazionale open source. Condividendo apertamente questo sistema di dialogo avanzato, i creatori di Baize mirano a promuovere il progresso nello sviluppo di chatbot multigiro sicuri e robusti in grado di interazioni fluide ed estese.
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MPT-30B-Chat
MPT-30B-Chat MosaicML rilascia un potente modello linguistico open source come parte della serie Foundation. Si tratta di una variante ottimizzata costruita sul modello base MPT-30B, progettata specificamente per capacità di conversazione multigiro. Con 30 miliardi di parametri, MPT-30B-Chat supera il modello GPT-3 originale. Un vantaggio chiave è la sua ampia finestra di contesto del token da 8k durante l'addestramento, che gli consente di gestire contesti di conversazione più lunghi in modo più efficace. Beneficia inoltre di inferenza e formazione efficienti basate su tecniche come FlashAttention. In particolare, MPT-30B-Chat mostra forti capacità di codifica grazie ai dati di pre-allenamento a cui è stato esposto. MosaicML lo posiziona come altamente capace ma distribuibile su una singola GPU.
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Conclusione
In conclusione, il campo dell’elaborazione del linguaggio naturale è in rapida evoluzione, con un’ampia gamma di alternative open source GPT-4 a disposizione di sviluppatori e organizzazioni. Esplorando queste alternative, gli sviluppatori possono trovare gli strumenti e i modelli giusti per soddisfare le loro esigenze specifiche e ampliare ulteriormente i confini dell'elaborazione del linguaggio. Che si tratti di traduzione automatica, generazione di testo o analisi del sentiment, è disponibile una vasta gamma di risorse per aiutare gli sviluppatori a sfruttare la potenza dei modelli linguistici per i loro progetti.
Fonte: www.analyticsvidhya.com
