Штучний Інтелект
ChatGPT-4 проти Llama 3: пряме порівняння
Оскільки впровадження штучного інтелекту (AI) прискорюється, великі мовні моделі (LLM) задовольняють значні потреби в різних областях. LLM досягають успіху в розширених завданнях обробки природної мови (NLP), автоматизованому створенні контенту, інтелектуальному пошуку, пошуку інформації, мовному перекладі та персоналізованій взаємодії з клієнтами.
Два останніх приклади — це ChatGPT-4 від Open AI і останній від Meta полум'я 3. Обидві ці моделі працюють виключно добре на різних тестах НЛП.
Порівняння між ChatGPT-4 і Meta Llama 3 розкриває їхні унікальні сильні та слабкі сторони, що дає змогу приймати обґрунтовані рішення щодо їхніх програм.
Розуміння ChatGPT-4 і Llama 3
LLM просунули сферу штучного інтелекту, дозволивши машинам розуміти та генерувати людський текст. Ці моделі штучного інтелекту вивчають величезні набори даних за допомогою методів глибокого навчання. Наприклад, ChatGPT-4 може створювати чіткий і контекстний текст, що робить його придатним для різноманітних програм.
Його можливості виходять за межі створення тексту, оскільки він може аналізувати складні дані, відповідати на запитання та навіть допомагати із завданнями кодування. Цей широкий набір навичок робить його цінним інструментом у таких сферах, як освіта, дослідження та підтримка клієнтів.
Llama 3 від Meta AI — це ще один провідний LLM, створений для генерації тексту, подібного до людського, та розуміння складних лінгвістичних шаблонів. Він чудово справляється з багатомовними завданнями з вражаючою точністю. Більше того, він ефективний, оскільки вимагає менше обчислювальної потужності, ніж деякі конкуренти.
Компанії, які шукають економічно ефективні рішення, можуть розглянути Llama 3 для різноманітних додатків із обмеженими ресурсами або кількома мовами.
Огляд ChatGPT-4
ChatGPT-4 використовує архітектуру на основі трансформатора, яка може виконувати масштабні мовні завдання. Архітектура дозволяє обробляти та розуміти складні зв’язки всередині даних.
Повідомляється, що завдяки навчанню на масивних текстових і кодових даних GPT-4 добре справляється з різними тестами штучного інтелекту, включаючи оцінку тексту, розпізнавання аудіомовлення (ASR), переклад аудіо та завдання розуміння зору.
Огляд Meta AI Llama 3:
Llama 3 від Meta AI — це потужна LLM-система, побудована на оптимізованій трансформаторній архітектурі, розробленій для ефективності та масштабованості. Вона попередньо навчена на величезному наборі даних понад 15 трильйона токенів, який у сім разів більший за свого попередника, Llama 2, і містить значну кількість коду.
Крім того, Llama 3 демонструє виняткові можливості в розумінні контексту, узагальненні інформації та генеруванні ідей. Meta стверджує, що її вдосконалена архітектура ефективно керує великими обчисленнями та великими обсягами даних.
Попередньо навчене виконання моделі
ChatGPT-4 проти Llama 3
Давайте порівняємо ChatGPT-4 та Llama, щоб краще зрозуміти їхні переваги та обмеження. Наступне порівняльне табличне представлення підкреслює продуктивність та застосування цих двох моделей:
| Аспект | ЧатGPT-4 | полум'я 3 |
| Коштувати | Безкоштовні та платні варіанти доступні | Безкоштовно (з відкритим кодом) |
| Функції та оновлення | Розширений NLU/NLG. Введення зору. Постійні нитки. Виклик функції. Інтеграція інструментів. Регулярні оновлення OpenAI. | Чудово виконує складні мовні завдання. Відкрийте оновлення. |
| Інтеграція та налаштування | Інтеграція API. Обмежене налаштування. Підходить для стандартних рішень. | Відкрите джерело. Висока можливість налаштування. Ідеально підходить для спеціалізованого використання. |
| Підтримка та обслуговування | Надається OpenAl через офіційні канали, включаючи документацію, поширені запитання та пряму підтримку для платних планів. | Підтримка спільноти через GitHub та інші відкриті форуми; менш формальна структура підтримки. |
| Технічна складність | Від низького до середнього залежно від того, чи використовується він через інтерфейс ChatGPT чи через Microsoft Azure Cloud. | Від помірної до високої складності залежить від того, чи використовується хмарна платформа, чи ви самостійно розміщуєте модель. |
| Прозорість і етика | Надається зразок картки та етичні принципи. Модель чорного ящика з можливістю неоголошених змін. | Відкрите джерело. Прозоре навчання. Ліцензія спільноти. Самостійне розміщення дозволяє контролювати версії. |
| Безпека | Керована безпека OpenAI/Microsoft. Обмежена конфіденційність через OpenAI. Більше контролю через Azure. Регіональна доступність різна. | Керується хмарою, якщо на Azure/AWS. Самостійне розміщення вимагає власної безпеки. |
| додаток | Використовується для індивідуальних завдань AI | Ідеально підходить для складних завдань і створення якісного контенту |
Етичні міркування
Прозорість у розробці ШІ важлива для зміцнення довіри та підзвітності. І ChatGPT4, і Llama 3 повинні усунути потенційні упередження у своїх навчальних даних, щоб забезпечити справедливі результати для різних груп користувачів.
Крім того, конфіденційність даних є ключовою проблемою, яка вимагає суворих правил конфіденційності. Щоб вирішити ці етичні проблеми, розробникам і організаціям слід надати пріоритет методам пояснення ШІ. Ці методи включають чітке документування процесів навчання моделі та впровадження інструментів інтерпретації.
Крім того, встановлення надійних етичних принципів і проведення регулярних аудитів можуть допомогти пом’якшити упередженості та забезпечити відповідальну розробку та розгортання ШІ.
Майбутні розробки
Безсумнівно, LLM просунуться у своєму архітектурному проектуванні та методології навчання. Вони також різко розширяться в різних галузях, таких як охорона здоров’я, фінанси та освіта. У результаті ці моделі розвиватимуться, щоб пропонувати дедалі точніші та персоналізовані рішення.
Крім того, тенденція до моделі з відкритим кодом очікується, що прискориться, що призведе до демократизації доступу ШІ та інновацій. У міру розвитку LLM вони, швидше за все, стануть більш залежними від контексту, мультимодальними та енергоефективними.
Щоб бути в курсі останніх відомостей і оновлень про розробки LLM, відвідайте unite.ai.
