De toekomst van taalgeneratie: De 12 beste grote taalmodellen

Het landschap van Large Language Models (LLM's) ontwikkelt zich snel en de nieuwste modellen verleggen de grenzen van wat mogelijk is in kunstmatige intelligentie. Omdat deze modellen de manier waarop we met technologie omgaan blijven vormen, zijn de mogelijkheden voor generative AI toepassingen grenzeloos. Dankzij de verfijnde modellen beschikken ontwikkelaars, bedrijven en ondernemers over een krachtige toolset om innovatieve oplossingen en boeiende gebruikerservaringen te creëren en een breed scala aan taken aan te pakken. In dit artikel verkennen we de beste grote taalmodellen.

‍

Wat zijn grote taalmodellen?

Grote taalmodellen, zoals GPT-3.5 van OpenAI, zijn geavanceerde kunstmatige intelligentiesystemen die zijn ontworpen om tekst zoals die van mensen te begrijpen en te genereren op basis van de input die ze krijgen. Deze modellen worden gekenmerkt door hun enorme schaal, met miljarden of zelfs triljoenen parameters waarmee ze ingewikkelde patronen en nuances in taal kunnen vastleggen. 

‍

De mechanismen binnen deze modellen bestaan uit neurale netwerken, met name transformatorarchitecturen, waardoor ze contextueel relevante en samenhangende tekst kunnen verwerken en genereren. Deze modellen zijn vooraf getraind op uitgebreide datasets en hebben geleerd om het volgende woord in een zin of complete tekstpassages te voorspellen, waarbij ze een breed begrip krijgen van taalstructuur, grammatica en context. De toepassingen van grote taalmodellen zijn divers, van natuurlijke taalverwerkingstaken tot creatieve content. 

‍

Ze kunnen worden gebruikt om e-mails op te stellen, code te genereren, vragen te beantwoorden, talen te vertalen en nog veel meer. Zoekmachines profiteren ook van grote taalmodellen door ze te gebruiken om de relevantie en context van zoekresultaten te verbeteren. Doordat deze modellen vooraf zijn getraind, kunnen ze met fijnafstemming worden aangepast aan specifieke domeinen of taken, waardoor ze veelzijdige hulpmiddelen zijn voor verschillende toepassingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en het begrijpen van natuurlijke taal.

‍

Wat is Natural Language Understanding (NLU)?

‍

Wat is het verschil tussen Open Source en Closed Source LLM?

De termen "open source" en "closed source" verwijzen naar de toegankelijkheid van de onderliggende code van een taalmodel, zoals een Large Language Model (LLM). Hier volgt een overzicht van de belangrijkste verschillen:

‍

Open Source Taalmodellen

• Transparantie: Bij een open-source groot taalmodel is de broncode toegankelijk voor het publiek. Iedereen kan de code bekijken, wijzigen en verspreiden.
• Samenwerking met de gemeenschap: De open-source aard moedigt samenwerking aan van de bredere ontwikkelaars- en onderzoeksgemeenschap. Dit resulteert vaak in diverse bijdragen en verbeteringen.
• Aanpassing: Gebruikers hebben de flexibiliteit om de code aan te passen aan hun specifieke behoeften of om bepaalde uitdagingen aan te pakken. Deze aanpasbaarheid kan leiden tot een breed scala aan toepassingen en use cases.
• Voorbeelden: BERT, GPT (Generative Pre-trained Transformer) modellen en andere hebben open-source implementaties.

Gesloten bron (bedrijfseigen) taalmodellen

• Beperkte toegang: De broncode voor closed source taalmodellen is niet publiek beschikbaar. Het is eigendom van en wordt onderhouden door een specifieke entiteit of organisatie.
• Beperkte aanpassing: Gebruikers hebben meestal niet de mogelijkheid om de onderliggende code te wijzigen of aan te passen. Het model wordt gebruikt als een dienst of software zonder directe toegang tot de interne werking.
• Gecontroleerde distributie: De entiteit die eigenaar is van het closed source model controleert de distributie en updates. Gebruikers moeten mogelijk vertrouwen op officiële releases en updates van de eigenaar.
• Voorbeelden: Sommige commerciële taalmodellen of modellen die ontwikkeld zijn door privébedrijven kunnen in de closed source categorie vallen.

Overwegingen

• Licenties: Open source modellen worden vaak geleverd met specifieke licenties die bepalen hoe de code mag worden gebruikt, gewijzigd en gedistribueerd. Gesloten bronmodellen kunnen meer beperkende gebruiksvoorwaarden hebben.
• Gemeenschapsondersteuning: Open source modellen profiteren van community-gedreven ondersteuning en verbeteringen. Closed source modellen zijn voor ondersteuning en updates afhankelijk van de eigenaar.

‍

In de context van LLM's zijn modellen zoals GPT-3 van OpenAI commercieel geïmplementeerd, waardoor gebruikers toegang hebben tot het model via een API, terwijl de onderliggende modelarchitectuur propriëtair blijft. Begrijpen of een taalmodel open source of closed source is, is cruciaal voor ontwikkelaars en onderzoekers, omdat het de mate van toegankelijkheid, samenwerking en aanpassing bepaalt die beschikbaar is voor het model.

‍

Hoe werkt ChatGPT ?

‍

De evolutie van grote taalmodellen (LLM's)

De evolutie van grote taalmodellen (LLM's) op het gebied van kunstmatige intelligentie is niets minder dan revolutionair geweest. Open-source initiatieven, gekoppeld aan de voortdurende vooruitgang van grote spelers zoals OpenAI, Google, Microsoft en Meta, hebben taalmodellen naar onbekend terrein gestuwd.

‍

Baanbrekende stadia: Vroege Taalmodellen

De eerste uitstapjes naar grote taalmodellen werden gekenmerkt door regelgebaseerde systemen en statistische benaderingen. Deze modellen worstelden met de complexiteit van de menselijke taal en slaagden er vaak niet in om genuanceerde semantiek en context vast te leggen.

‍

Ontstaan van neurale netwerken

De komst van deep learning betekende een paradigmaverschuiving in de evolutie van taalmodellen. Neurale netwerken, met name terugkerende neurale netwerken (RNN's) en netwerken met een lang kortetermijngeheugen (LSTM) zorgden voor opmerkelijke verbeteringen in de verwerking van sequentiële gegevens. Deze vroege deep learning-modellen lieten verbeterde taalbegripcapaciteiten zien, maar hun schaalbaarheid was beperkt.

‍

Transformer-architectuur: Een gamehanger

Het doorbraakmoment kwam met de introductie van de Transformer architectuur. Transformers maakten parallellisatie mogelijk, waardoor modellen met een enorm aantal parameters konden worden getraind, een cruciale factor in de evolutie van grote taalmodellen.

‍

Generatieve voorgetrainde transformator (GPT)

De Generative Pre-Trained Transformer (GPT) serie van OpenAI is een mijlpaal in de evolutie van LLM . Beginnend met GPT, hebben volgende versies, inclusief GPT-2, GPT-3 en verder, een aanzienlijke toename in parameters gezien, waardoor deze modellen verbazingwekkende taalbegrip en generatiecapaciteiten hebben laten zien. GPT-3, met zijn miljarden parameters, demonstreerde het potentieel van het gebruik van enorme datasets voor diverse toepassingen.

‍

De 12 beste modellen voor kunstmatige intelligentie

‍

1. GPT-3.5 Model

Generative Pre-Trained Transformer 3.5, of GPT-3.5, ontwikkeld door OpenAI, is een van de grootste en krachtigste taalmodellen tot nu toe, met maar liefst 175 miljard parameters. Dankzij de immense schaal kan het zeer contextbewuste tekst begrijpen en genereren, waardoor het veelzijdig is in een groot aantal toepassingen. GPT-3 blinkt uit in het begrijpen van natuurlijke taal, het creatief genereren van tekst en het oplossen van problemen. Het heeft laten zien dat het in staat is om samenhangende essays te schrijven, codefragmenten te voltooien en zelfs dynamische en contextueel relevante conversaties aan te gaan.

‍

GPT-3 is een benchmark geworden op het gebied van kunstmatige intelligentie en toont het potentieel van grootschalige transformatormodellen om de grenzen van taalbegrip te verleggen. GPT-3.5 bouwt voort op de successen van voorgangers zoals het GPT-3 model en is een bewijs van de voortdurende vooruitgang in transformator-gebaseerde architecturen.

‍

2. GPT-4 (Generatieve Voorgetrainde Transformator 4)

Als opvolger van GPT-3 bouwt GPT-4 voort op de fundamenten van zijn voorganger. Met een nog groter aantal parameters is GPT-4 erop gericht om de mogelijkheden voor het begrijpen en genereren van natuurlijke taal verder te verbeteren. Er wordt verwacht dat dit model de grenzen van taalmodellen zal verleggen en betere prestaties zal leveren in taken zoals het maken van inhoud, het genereren van code en conversatie-interacties. De evolutie van GPT-3 naar GPT-4 weerspiegelt het voortdurende streven naar vooruitgang in taalverwerking en het verkennen van grotere en complexere neurale architecturen.

‍

GPT-3 vs GPT-4 | Wat is het verschil?

‍

3. BERT (Bidirectionele Encoder Representaties van Transformatoren)

BERT, ontwikkeld door Google, introduceerde bidirectionele context in transformatormodellen, waardoor ze zowel voorgaande als volgende woorden in beschouwing konden nemen bij het begrijpen van de betekenis van een woord in een zin. Deze bidirectionele benadering verbeterde het contextuele begrip van woorden en zinnen aanzienlijk, waardoor BERT bijzonder effectief werd in complexe taken zoals het beantwoorden van vragen en sentimentanalyse. 

‍

BERT is een basis geworden voor veel toepassingen voor natuurlijke taalverwerking en wordt veel gebruikt in verschillende domeinen, van zoekmachines tot chatbots. De pre-training op grote datasets en fijnafstemming voor specifieke taken dragen bij aan de aanpasbaarheid, waardoor ontwikkelaars de mogelijkheden kunnen benutten voor een scala aan toepassingen.

‍

4. T5 (tekst-naar-tekst transfertransformator)

T5, ontwikkeld door Google, introduceert een uniform raamwerk voor verschillende natuurlijke taalverwerkingstaken door ze allemaal te framen als tekst-naar-tekst problemen. Deze innovatieve aanpak vereenvoudigt de modelarchitectuur en het trainingsproces, waardoor het gemakkelijker wordt om T5 met minimale aanpassingen aan te passen aan verschillende taken. 

‍

T5 heeft sterke prestaties laten zien op het gebied van vertalen, samenvatten en het beantwoorden van vragen. De veelzijdigheid ligt in het vermogen om verschillende NLP-taken te verwerken door ze op uniforme wijze te behandelen als het converteren van invoer naar doeltekst, waardoor een samenhangende en efficiënte oplossing wordt geboden voor een breed scala aan taalgerelateerde uitdagingen.

‍

5. XLNet (eXtreme Learning Machine Network)

XLNet, ontwikkeld door Google en de Carnegie Mellon University, bevat zowel autoregressieve als autoencoderingsmethoden, waarbij de sterke punten van modellen als BERT en traditionele autoregressieve transformatoren worden gecombineerd. Door deze hybride aanpak kan XLNet bidirectionele context vastleggen met behoud van coherentie in generatieve taken. XLNet is effectief gebleken in verschillende natuurlijke taalverwerkingsbenchmarks, wat aantoont dat het een breed scala aan taalbegriptaken aankan met een genuanceerd begrip van context.

‍

6. RoBERTa (robuust geoptimaliseerde BERT-benadering)

RoBERTa is een variant van BERT die belangrijke hyperparameters en trainingsdoelen aanpast, wat resulteert in verbeterde prestaties en robuustheid. RoBERTa is ontwikkeld door Facebook AI Research (FAIR) en is geoptimaliseerd voor verschillende natuurlijke taalverwerkingstaken, waaronder sentimentanalyse, tekstclassificatie en het beantwoorden van vragen. De wijzigingen zijn bedoeld om bepaalde beperkingen van het oorspronkelijke BERT-model te overwinnen, wat leidt tot betere generalisatie en prestaties bij verschillende taken.

‍

7. DistilBERT

DistilBERT, gemaakt door Hugging Face, is een gedistilleerde versie van BERT, ontworpen om rekenkracht te verminderen met behoud van prestaties. Door de essentiële aspecten van BERT te behouden door middel van kennisdistillatie, biedt DistilBERT een lichtere oplossing die geschikt is voor toepassingen met beperkte middelen. Het is efficiënt gebleken in taken zoals tekstclassificatie en sentimentanalyse, waardoor het een praktische keuze is voor scenario's waar computerefficiëntie een prioriteit is.

‍

8. Claude

Claude, gemaakt door Anthropic, is een baanbrekende assistent voor kunstmatige intelligentie die zich richt op constitutionele AI. Dit betekent dat Claude is ontworpen om prioriteit te geven aan principes die ervoor zorgen dat zijn output behulpzaam, onschadelijk en accuraat is. Door zich aan deze principes te houden, wil Claude een meer ethische en verantwoordelijke vorm van AI creëren waar gebruikers op verschillende manieren van kunnen profiteren.

‍

Anthropic's twee belangrijkste producten zijn Claude Instant en Claude 2. Beide maken gebruik van Claude's geavanceerde AI-mogelijkheden. Hoewel beide producten gebruik maken van de geavanceerde AI-mogelijkheden van Claude, blinkt Claude 2 volgens Anthropic uit in complexe redeneringen. Met zijn vermogen om ingewikkelde problemen aan te pakken en geavanceerde oplossingen te bieden, wordt Claude 2 gepositioneerd als een krachtig hulpmiddel voor gebruikers die een hoog niveau van redeneren en problemen oplossen nodig hebben in hun dagelijkse activiteiten. Terwijl Anthropic doorgaat met het ontwikkelen en verbeteren van Claude's mogelijkheden, wordt het potentieel voor deze innovatieve AI-assistent om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we omgaan met technologie steeds duidelijker.

‍

9. BARD

BARD, de nieuwste LLM chatbot ontwikkeld door Google AI, vertegenwoordigt een aanzienlijke vooruitgang in kunstmatige intelligentietechnologie. Getraind op een uitgebreide dataset van tekst en code, toont BARD zijn veelzijdigheid door uit te blinken in verschillende taken zoals het genereren van tekst, het vertalen van meerdere talen, het maken van code en het geven van informatieve antwoorden op vragen. Het vermogen om gegevens uit de echte wereld te gebruiken via Google Search onderscheidt het van andere chatbots, waardoor het een breder scala aan vragen en verzoeken kan begrijpen en beantwoorden met nauwkeurige en relevante informatie. 

‍

Dit maakt BARD een waardevol hulpmiddel voor mensen die hulp of informatie zoeken voor meerdere domeinen. Een van de beste toepassingen van BARD is taalvertaling. Met de mogelijkheid om meerdere talen nauwkeurig en snel te vertalen, kan BARD de communicatie vergemakkelijken tussen mensen die verschillende talen spreken, waardoor barrières worden geslecht en interacties soepeler verlopen.

‍

10. Valk

Falcon's stijging naar de top van het Hugging Face Open LLM Leaderboard is een bewijs van zijn geavanceerde mogelijkheden en superieure prestaties op het gebied van natuurlijke taalverwerking. Ontwikkeld door het Technology Innovation Institute, heeft Falcon snel erkenning gekregen voor zijn indrukwekkende nauwkeurigheid en efficiëntie in het verwerken van een divers scala aan tekst- en codegegevens. Het ontwerp van het autoregressieve model zorgt ervoor dat het niet alleen coherente en contextueel accurate antwoorden genereert, maar zich ook naadloos aanpast aan verschillende talen en dialecten. Deze veelzijdigheid maakt Falcon zeer geschikt voor verschillende toepassingen, van hulp bij meertalige documentvertalingen tot efficiëntere codeerhulp.

‍

Wat Falcon onderscheidt van andere taalmodellen is het gebruik van een dataset van hogere kwaliteit en een meer geavanceerde architectuur die resulteert in meer effectieve dataverwerking en voorspellingsmogelijkheden. Door het aantal parameters dat nodig is voor training (40 miljard) te verminderen, bereikt Falcon superieure prestaties terwijl het minder computationele middelen gebruikt in vergelijking met andere state-of-the-art NLP modellen. Dit maakt het een aantrekkelijke optie voor organisaties die op zoek zijn naar geavanceerde taalmodellen voor taken zoals sentiment analyse, content generatie of dialoog systemen.

‍

11. Cohere 

Dit ondernemingsniveau LLM kan worden aangepast en verfijnd om te voldoen aan de specifieke behoeften en use cases van een bedrijf, waardoor het een waardevol hulpmiddel is voor organisaties die gebruik willen maken van AI-technologie. Cohere is ontwikkeld door een van de auteurs van het baanbrekende onderzoeksartikel 'Attention Is All You Need', waarin het transformatormodel in 2017 werd geïntroduceerd, en heeft een sterke basis in geavanceerde AI-principes.

‍

Ondanks de voordelen is Cohere duurder dan de modellen van OpenAI. Veel bedrijven vinden de investering echter de moeite waard vanwege de unieke functies en mogelijkheden van Cohere. In tegenstelling tot sommige andere grote taalmodellen die beperkt zijn tot specifieke cloud platforms, biedt Cohere meer flexibiliteit omdat het niet beperkt is tot een enkele provider zoals Microsoft Azure. In het algemeen maakt de reputatie van Cohere op het gebied van hoge nauwkeurigheid en robuustheid het een topkeuze voor bedrijven die op zoek zijn naar geavanceerde AI-oplossingen die zijn aangepast aan hun individuele behoeften.

‍

12. PaLM

PaLM 2 is echt een game-changer op het gebied van grote taalmodellen, met een indrukwekkende 540 miljard parameters waarmee het snelle antwoorden kan geven en up-to-date gegevens kan leveren met een ongeëvenaarde nauwkeurigheid. Dit closed-source model is ontwikkeld door Google en is het beste in zijn klasse voor het leveren van relevante informatie en boeiende conversaties via zijn AI-chatbot Bard. Door gebruik te maken van zijn enorme omvang en geavanceerde transformatorarchitectuur kan PaLM 2 enorme hoeveelheden tekstgegevens verwerken en antwoorden genereren die niet alleen tijdig zijn, maar ook ongelooflijk geavanceerd in hun begrip van formele logica, wiskunde en codering in meerdere talen.

‍

Alleen al de omvang van het trainingsproces van PaLM 2 op gespecialiseerde TPU 4 Pods laat zien dat het een van de meest geavanceerde taalmodellen is die momenteel beschikbaar zijn. De kracht ligt in het vermogen om effectief te redeneren en complexe onderwerpen in verschillende domeinen te begrijpen, waardoor het een veelzijdig hulpmiddel is voor een breed scala aan toepassingen. Hoewel het closed-source karakter van PaLM 2 betekent dat de code niet openbaar toegankelijk is, hebben Google's toewijding aan innovatie en geavanceerde technologie geresulteerd in een krachtig taalmodel dat de grenzen van AI-gestuurde conversatiesystemen blijft verleggen.

‍

Hoe kan ik mijn eigen GPT-model trainen?

‍

De kracht van GPT-modellen ontketenen: De opkomst van Virtuele assistenten

De integratie van GPT-modellen in de creatie van virtuele assistenten is een game-changer en biedt een scala aan voordelen die de gebruikerservaring verbeteren en het toepassingsgebied uitbreiden. Door gebruik te maken van GPT-modellen om de volgende generatie chatbots te creëren, kunnen bedrijven de manier waarop ze met klanten communiceren en administratieve taken uitvoeren transformeren.

‍

De voordelen van integratie van GPT-modellen zijn talrijk:

• Menselijke tekst voor boeiende interacties: In klantenservices chatbots en daarbuiten zorgt het vermogen van het GPT-model om tekst te genereren zoals mensen, voor een nieuw niveau van betrokkenheid bij interacties met virtuele assistenten. Gebruikers profiteren van natuurlijkere, contextbewuste conversaties, waardoor de algehele effectiviteit van klantenservicetoepassingen toeneemt.
• Gestroomlijnde ontwikkeling: De schoonheid van GPT-modellen ligt in hun voorgetrainde aard, waardoor ontwikkelaars de mogelijkheden van een enkel model kunnen gebruiken voor verschillende toepassingen. Van taalleermodellen tot het genereren van AI-gegenereerde content, de veelzijdigheid van GPT-gestuurde virtuele assistenten stroomlijnt de ontwikkelingsinspanningen.
• Automatische vertaling: De vaardigheid van het GPT-model in automatische vertaling is een opvallende eigenschap. Dankzij het vermogen om enorme hoeveelheden taalkundige gegevens te verwerken, bieden virtuele assistenten met GPT moeiteloos nauwkeurige en contextueel relevante vertalingen in verschillende talen, waardoor de wereldwijde communicatie wordt verbeterd.
• Gebruikmaken van enorme datasets en basismodellen: De kern van GPT-modellen wordt gevormd door enorme datasets, waardoor ze tekst zoals die van mensen kunnen begrijpen en genereren met een ongeëvenaarde finesse. Dit fundamentele begrip stelt virtuele assistenten in staat om complexe taalnuances te verwerken, waardoor ze bedreven zijn in een verscheidenheid aan taken.
• Toegankelijke AI voor iedereen: Een van de opvallende voordelen van GPT-modellen is hun vermogen om kunstmatige intelligentie te democratiseren. Ontwikkelaars kunnen deze modellen integreren in virtuele assistenten zonder dat daar uitgebreide technische vaardigheden voor nodig zijn, waardoor AI-gestuurde oplossingen toegankelijker en gebruiksvriendelijker worden.

‍

Voorbeelden van ChatGPT Chatbot-implementatie

Deze ChatGPT chatbot-implementatievoorbeelden zijn een voorbeeld van het aanpassingsvermogen en de effectiviteit van AI bij het inspelen op uiteenlopende behoeften in de sector:

‍

• Shopping CompanionChatGPT chatbots kan naadloos worden geïntegreerd in e-commerceplatforms, waardoor de betrokkenheid van de gebruiker wordt vergroot en het winkelproces op maat wordt gemaakt. Of het nu gaat om het voorstellen van producten op basis van voorkeuren, het beantwoorden van vragen over specificaties of het vergemakkelijken van het afrekenproces, de Shopping Companion maakt van online winkelen een interactieve en plezierige ervaring.
• Gezondheid Bots: In de gezondheidszorg zijn bots op basis van ChatGPT een waardevolle bondgenoot. Van het plannen van gezondheidsafspraken tot het verstrekken van informatie over symptomen en medicijnen, bots in de gezondheidszorg stroomlijnen de communicatie tussen zorgverleners en patiënten.
• Bankondersteuning: Voor de banksector blijkt chatbots een belangrijke rol te spelen bij het verbeteren van de klantenservice en de betrokkenheid van klanten. Deze intelligente assistenten behandelen een breed scala aan vragen, van vragen over het saldo tot transactiegegevens en zelfs hulp bij veelvoorkomende bankprocedures. Banking support chatbots zorgt voor snelle antwoorden, verkort wachttijden en vereenvoudigt klantinteracties, wat uiteindelijk bijdraagt aan een meer naadloze en efficiënte bankervaring.
• IT Assistent: IT-assistenten behandelen technische vragen, helpen bij het oplossen van problemen en bieden stapsgewijze begeleiding bij veelvoorkomende IT-procedures. Door gebruik te maken van de kracht van natuurlijk taalgebruik verbetert deze chatbot de communicatie tussen IT-professionals en eindgebruikers, waardoor IT-gerelateerde interacties toegankelijker en efficiënter worden.

‍

Hoe de groei van kleine bedrijven maximaliseren met Chatbots

‍

Ontdek de spannende wereld van ChatGPT Chatbot Building met Botpress

Het Botpress platform, aangedreven door OpenAI's next-generation taalmodellen, zorgt voor een revolutie in het creëren van virtuele assistenten. De GPT-native suite introduceert geavanceerde functies zoals AI-taken voor procesautomatisering en Bot Personality voor merkgerichte conversaties. 

‍

Met een gebruiksvriendelijke Visual Flow Editor en een ongeëvenaarde set vooraf gebouwde integraties kunnen ontwikkelaars moeiteloos boeiende chatbots maken voor uiteenlopende toepassingen. Word lid van onze open-source community en ontdek de grenzeloze mogelijkheden van de volgende generatie chatbots. Begin vandaag nog - het is gratis!

‍

Begin - Het is gratis!