.svg)
大型語言模型 （LLM） 的格局正在迅速發展，最新的模型突破了人工智慧的可能性。隨著這些模型繼續塑造我們與技術互動的方式，未來的可能性 generative AI 應用是無限的。借助微調的模型，開發人員、企業和企業家都可以獲得強大的工具集，以創建創新的解決方案、引人入勝的用戶體驗並解決各種任務。在本文中，我們將探討最好的大型語言模型。
什麼是大型語言模型？
大型語言模型，例如 OpenAI 的 GPT-3.5，是複雜的人工智慧系統，旨在根據提供給它們的輸入來理解和生成類似人類的文本。這些模型的特點是規模龐大，有數十億甚至數萬億個參數，使它們能夠捕捉到語言中複雜的模式和細微差別。
這些模型中的機制涉及 神經網路，特別是轉換器架構，使它們能夠處理和生成上下文相關且連貫的文本。這些模型在廣泛的數據集上進行了預訓練，已經學會了預測句子或完整文本段落中的下一個單詞，從而獲得了對語言結構、語法和上下文的廣泛理解。大型語言模型的應用多種多樣，從自然語言處理任務到創意內容。
它們可用於起草電子郵件、生成代碼、回答問題、翻譯語言等等。搜尋引擎還可以利用大型語言模型來提高搜尋結果的相關性和上下文，從而從中受益。這些模型的預訓練特性允許通過微調適應特定領域或任務，使其成為人工智慧和 自然語言理解領域各種應用的多功能工具。
開源和閉源有什麼區別 LLM?
術語「開源」和「閉源」是指語言模型的底層代碼的可訪問性，例如大型語言模型 （LLM).以下是主要區別的細分：
開源語言模型
- 透明度： 開源大型語言模型的原始程式碼可供公眾訪問。任何人都可以查看、修改和分發代碼。
- 社區協作： 開源性質鼓勵更廣泛的開發人員和研究社區的協作。這通常會導致不同的貢獻和改進。
- 定製： 用戶可以靈活地修改代碼以滿足其特定需求或解決特定挑戰。這種適應性可以帶來廣泛的應用和用例。
- 例子： BERT、GPT（生成式預訓練轉換器）模型等都有開源實現。
閉源（專有）語言模型
- 限制存取： 閉源語言模型的原始程式碼不公開。它由特定實體或組織擁有和維護。
- 有限修改： 使用者通常無法修改或自定義基礎代碼。該模型用作服務或軟體，無需直接訪問內部工作。
- 受控分配： 擁有閉源模型的實體控制分發和更新。使用者可能不得不依賴擁有者提供的官方版本和更新。
- 例子： 一些商業語言模型或由私營公司開發的語言模型可能屬於閉源類別。
考慮
- 發 牌： 開源模型通常帶有特定的許可證，這些許可證規定了如何使用、修改和分發代碼。閉源模型可能具有更嚴格的使用條款。
- 社區支援： 開源模型受益於社區驅動的支持和改進。閉源模型依賴於擁有它們的實體來提供支援和更新。
在 LLM 的背景下，OpenAI 的 GPT-3 等模型已經商業化部署，允許使用者通過 API 訪問模型，而底層模型架構仍然是專有的。了解語言模型是開源還是閉源對於開發人員和研究人員來說至關重要，因為它決定了模型可用的可訪問性、協作和自定義級別。
大型語言模型 （LLM） 的演變
人工智慧領域大型語言模型（LLM）的發展簡直是革命性的。開源計劃，加上OpenAI，Google，Microsoft和Meta等主要參與者的持續進步，將語言模型推向了未知領域。
開拓階段：早期語言模型
對大型語言模型的最初嘗試以基於規則的系統和統計方法為特徵。這些模型在處理人類語言的複雜性方面苦苦掙扎，往往無法捕捉到細微的語義和上下文。
神經網路的出現
深度學習的出現標誌著語言模型演變的範式轉變。神經網路，特別是遞迴神經網路（RNN）和長短期記憶（LSTM）網路在處理順序數據方面帶來了顯著的改進。這些早期的深度學習模型展示了增強的語言理解能力，但它們的可擴充性有限。
變壓器架構：遊戲規則改變者
突破性的時刻是 Transformer 架構的引入。Transformer 促進了並行化，能夠訓練具有大量參數的模型，這是大型語言模型發展的關鍵因素。
產生式預訓練轉換器 （GPT）
OpenAI 的生成式預訓練轉換器 （GPT） 系列一直是 LLM 演化。從 GPT 開始，包括 GPT-2、GPT-3 等在內的後續版本在參數上大幅增加，使這些模型能夠表現出驚人的語言理解和生成能力。GPT-3 擁有數十億個參數，展示了將大量數據集用於各種應用的潛力。
12 種最佳人工智慧變形金剛模型
1. GPT-3.5 模型
由 OpenAI 開發的 Generative Pre-Trained Transformer 3.5 或 GPT-3.5 是迄今為止最大、最強大的語言模型之一，擁有驚人的 1750 億個參數。其巨大的規模使其能夠理解和生成高度上下文感知的文本，使其在無數應用程式中具有通用性。GPT-3 擅長自然語言理解、創意文本生成和解決問題。它已經展示了撰寫連貫的文章、完成代碼片段，甚至參與動態和上下文相關對話的能力。
雖然其龐大的規模有助於滿足其計算需求，但 GPT-3 已成為人工智慧領域的標杆，展示了大型變形金剛模型在推動語言理解界限方面的潛力。GPT-3.5 以 GPT-3 模型等前輩的成功為基礎，證明瞭基於 transformer 的架構的不斷進步。
2. GPT-4（產生式預訓練轉換器 4）
作為 GPT-3 的繼任者，GPT-4 建立在其前身奠定的基礎之上。GPT-4 具有更多的參數，旨在進一步增強自然語言的理解和生成能力。該模型有望突破語言模型的界限，在內容創建、代碼生成和對話交互等任務中提供更高的性能。從 GPT-3 到 GPT-4 的演變反映了對語言處理進步的不斷追求以及對更大、更複雜的神經架構的探索。
3. BERT（來自變壓器的雙向編碼器表示）
由谷歌開發的BERT將雙向上下文引入到轉換器模型中，使它們在理解句子中單詞的含義時能夠同時考慮單詞的前後單詞。這種雙向方法顯著提高了對單詞和短語的上下文理解，使BERT在問答和情感分析等複雜任務中特別有效。
BERT 已成為許多自然語言處理應用程式的基礎，並廣泛應用於各個領域，從搜尋引擎到 chatbots.它在大型數據集上的預訓練和對特定任務的微調有助於其適應性，使開發人員能夠將其功能用於一系列應用程式。
4. T5（文字到文字傳輸轉換器）
由Google開發的T5通過將各種自然語言處理任務全部構建為文本到文本問題，為它們引入了一個統一的框架。這種創新方法簡化了模型架構和訓練過程，使 T5 更容易適應不同的任務，只需最少的調整。
T5 在翻譯、總結和問答方面表現出色。它的多功能性在於它能夠處理各種 NLP 任務，將它們統一視為將輸入文字轉換為目標文本，為各種與語言相關的挑戰提供有凝聚力和高效的解決方案。
5. XLNet（極限學習機網路）
XLNet由谷歌和卡內基梅隆大學開發，結合了自回歸和自編碼方法，結合了BERT和傳統自回歸變壓器等模型的優勢。這種混合方法使 XLNet 能夠捕獲雙向上下文，同時保持生成任務的一致性。XLNet 在各種自然語言處理基準測試中都顯示出了效率，展示了它能夠通過對上下文的細緻入微的理解來處理各種語言理解任務。
6. RoBERTa（魯棒優化的 BERT 方法）
RoBERTa 是 BERT 的一種變體，可修改關鍵超參數和訓練目標，從而提高性能和魯棒性。RoBERTa 由 Facebook AI Research （FAIR） 開發，針對各種自然語言處理任務進行了優化，包括情感分析、文本分類和問答。它的修改旨在克服原始 BERT 模型的某些局限性，從而在不同任務中實現更好的泛化和性能。
7. 迪斯蒂爾伯特
DistilBERT 由 Hugging Face 創建，是 BERT 的精煉版本，旨在減少計算資源，同時保持性能。通過知識蒸餾保留BERT的基本方面，DistilBERT提供了一種更輕量級的解決方案，適用於資源受限的應用。它在文本分類和情感分析等任務中表現出了效率，使其成為優先考慮計算效率的場景的實用選擇。
8. 克勞德
克勞德（Claude）由Anthropic創建，是一個開創性的人工智慧助手，專注於憲法人工智慧。這意味著 Claude 旨在優先考慮確保其輸出有用、無害和準確的原則。通過堅持這些原則，克勞德旨在創造一種更合乎道德和負責任的人工智慧形式，以多種方式使用戶受益。
Anthropic 由 Claude 提供支援的兩款主要產品是 Claude Instant 和 Claude 2。雖然這兩款產品都利用了 Claude 的高級 AI 功能，但根據 Anthropic 的說法，Claude 2 擅長複雜的推理。憑藉其解決複雜問題和提供複雜解決方案的能力，Claude 2 被定位為在日常活動中需要高度推理和解決問題的用戶的強大工具。隨著 Anthropic 不斷發展和改進 Claude 的能力，這款創新的 AI 助手徹底改變我們與技術交互方式的潛力變得越來越明顯。
9. 巴德
BARD，最新 LLM 由Google AI開發的聊天機器人代表了人工智慧技術的重大進步。BARD在廣泛的文本和代碼數據集上進行訓練，通過在各種任務中表現出色，例如生成文本、翻譯多種語言、製作代碼和提供資訊豐富的問題答案，從而展示了其多功能性。它通過Google搜索挖掘真實世界數據的能力使其與眾不同 chatbots，使其能夠通過準確和相關的資訊來理解和處理更廣泛的提示和查詢。
這使得 BARD 成為個人跨多個領域尋求説明或資訊的寶貴工具。BARD的最佳用例之一是語言翻譯領域。憑藉其準確、快速地翻譯多種語言的能力，BARD可以促進說不同語言的人之間的交流，打破障礙，實現更順暢的互動。
10. 獵鷹
方墾登上Hugging Face Open的頂峰 LLM 排行榜證明瞭其在自然語言處理領域的先進功能和卓越性能。Falcon 由技術創新研究所開發，因其在處理各種文本和代碼數據方面令人印象深刻的準確性和效率而迅速獲得認可。它的自回歸模型設計使其不僅能夠生成連貫且上下文準確的回應，而且還可以無縫地適應不同的語言和方言。這種多功能性使 Falcon 非常適合各種應用，從協助多語言文檔翻譯到實現更高效的編碼協助。
Falcon 與其他語言模型的不同之處在於它利用了更高品質的數據集和更複雜的架構，從而實現了更有效的數據處理和預測能力。通過減少訓練所需的參數數量（400 億個），與其他最先進的 NLP 模型相比，Falcon 實現了卓越的性能，同時使用更少的計算資源。對於希望利用尖端語言模型完成情感分析、內容生成或對話系統等任務的組織來說，這使其成為一個有吸引力的選擇。
11. 連貫性
這個企業級 LLM 可以進行定製和微調，以滿足公司的特定需求和用例，使其成為希望利用 AI 技術的組織的重要工具。Cohere由開創性研究論文“Attention Is All You Need”的作者之一開發，該論文於2017年引入了Transformer 模型，在尖端AI原理方面擁有堅實的基礎。
儘管有其優勢，但 Cohere 比 OpenAI 提供的模型更貴。然而，由於 Cohere 的獨特特性和功能，許多企業認為投資是值得的。與其他一些僅限於特定語言模型的大型語言模型不同 cloud 平臺，Cohere提供了更大的靈活性，因為它不限於像Microsoft Azure這樣的單一提供者。總體而言，Cohere在高精度和穩健性方面的聲譽使其成為尋求根據其個人化需求定製的高級AI解決方案的公司的首選。
12. 帕勒姆
PaLM 2 確實是大型語言模型領域的遊戲規則改變者，擁有令人印象深刻的 5400 億個參數，使其能夠提供快速回應並以無與倫比的準確性提供最新數據。這種閉源模型由谷歌開發，是同類產品中最好的，可以通過其人工智慧聊天機器人Bard提供相關信息和參與對話。通過利用其龐大的尺寸和先進的轉換器架構，PaLM 2 能夠處理大量文本數據並生成回應，這些響應不僅及時，而且在理解形式邏輯、數學和跨多種語言的編碼方面也非常複雜。
PaLM 2 在專用 TPU 4 Pod 上的訓練過程的龐大規模說明瞭其作為當今最先進的語言模型之一的能力。它的優勢在於它能夠有效地推理和理解各個領域的複雜主題，使其成為廣泛應用的多功能工具。雖然 PaLM 2 的閉源性質意味著其代碼不可公開訪問，但 Google 對創新和尖端技術的奉獻最終形成了一個強大的語言模型，該模型繼續推動 AI 驅動的對話系統的界限。
釋放 GPT 模型的力量：虛擬助手的興起
將 GPT 模型整合到虛擬助手的創建中可以改變遊戲規則，提供一系列提升使用者體驗和擴大應用範圍的好處。通過利用 GPT 模型來創建 下一代 chatbots，企業可以改變他們與客戶互動的方式並解決管理任務。
GPT 模型整合的好處很多：
- 用於引人入勝的互動的類人文本： 在客戶支援方面 chatbots 除此之外，GPT 模型生成類似人類文本的能力為虛擬助手交互帶來了新的參與度。使用者受益於更自然的上下文感知對話，從而提高客戶支援應用程式的整體效率。
- 簡化開發： GPT 模型的美妙之處在於其預訓練的性質，允許開發人員將單個模型的功能用於不同的應用程式。從語言學習模型到生成 AI 生成內容， GPT 驅動的虛擬助手 的多功能性簡化了開發工作。
- 機器翻譯： GPT 模型對機器翻譯的熟練程度是一個突出的特點。憑藉處理大量語言數據的能力，由 GPT 提供支援的虛擬助手可以毫不費力地提供不同語言的準確且與上下文相關的翻譯，從而增強全球溝通。
- 利用海量資料集和基礎模型： GPT 模型的核心在於它們以海量數據集為基礎，使它們能夠以無與倫比的技巧理解和生成類似人類的文本。這種基本的理解使虛擬助手能夠處理複雜的語言細微差別，使他們能夠熟練地完成各種任務。
- 適合所有人的可存取 AI： GPT 模型的顯著優勢之一是它們能夠使人工智慧民主化。開發人員可以將這些模型集成到虛擬助手中，而無需廣泛的技術技能，使 AI 驅動的解決方案 更易於訪問和使用者友好。
示例 ChatGPT 聊天機器人實施
這些 ChatGPT 聊天機器人實施示例舉例說明了人工智慧在滿足不同行業需求方面的適應性和有效性：
- 購物伴侶： ChatGPT chatbots 無縫集成到電子商務平臺中，增強用戶參與度並提供量身定製的購物旅程。無論是根據偏好推薦產品、回答有關規格的查詢，還是促進結帳流程，購物伴侶都能使在線購物成為一種互動和愉快的體驗。
- 健康機器人： 在醫療保健領域，機器人由 ChatGPT 是一個寶貴的盟友。從安排健康預約到提供有關癥狀和藥物的資訊，健康機器人簡化了醫療保健提供者和患者之間的溝通。
- 銀行支持： 對於銀行業， chatbots 證明有助於提高客戶服務和參與度。這些智慧助手可以處理各種查詢，從餘額查詢到交易細節，甚至協助處理常見的銀行程式。銀行支援 chatbots 確保快速響應，減少等待時間，簡化客戶互動，最終有助於提供更無縫、更高效的銀行體驗。
- IT 助理： IT 助理解決技術疑問、協助解決問題並提供有關常見 IT 程式的分步指導，從而簡化 IT 支援流程。通過利用自然語言理解的力量，該聊天機器人增強了IT專業人員和最終使用者之間的溝通，使與IT相關的交互更易於訪問和高效。
探索激動人心的世界 ChatGPT 聊天機器人構建 Botpress
這 Botpress 由 OpenAI 的下一代語言模型提供支援的平臺正在徹底改變虛擬助手的創建。 GPT 原生套件 引入了尖端功能，例如用於流程自動化的 AI 任務 和用於品牌一致對話的 Bot Personality 。
借助使用者友好的 可視化流程編輯器 和一組無與倫比的 預構建集成，開發人員可以毫不費力地創建引人入勝的內容 chatbots 適用於各種應用。 加入我們的開源社區 ，探索下一代的無限可能 chatbots.今天就開始吧 - 它是免費的！
.svg)
.webp)
