Die Landschaft der künstlichen Intelligenz (KI) erfährt durch große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) eine rasante Transformation. Diese Modelle, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden, sind in der Lage, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, was eine Vielzahl von Anwendungen ermöglicht - von Chatbots über Textgenerierung bis hin zur Übersetzung. Im Zentrum dieses Fortschritts stehen Open Source Sprachmodelle, die eine neue Ära der Kollaboration und Innovation einläuten.
In diesem Blogbeitrag werden wir die Welt der Open Source Sprachmodelle erkunden, ihre Vorteile beleuchten, Risiken erörtern und eine umfassende Betrachtung der derzeit führenden Modelle bieten. Zudem möchten wir Ihnen Mindverse vorstellen, ein deutsches All-in-One-Tool für KI-Texte, Inhalte, Bilder und Forschung, das hochgradig einzigartige Texte bietet, die auf die deutsche Sprache feinabgestimmt sind.
Open Source Sprachmodelle sind KI-basierte Systeme, deren Code und zugrundeliegende Architektur öffentlich zugänglich sind. Entwickler und Forscher können diese Modelle nutzen, verbessern und für verschiedene Zwecke anpassen. Diese Transparenz fördert die Zusammenarbeit und Innovation in der KI-Community und ermöglicht es, auf bestehenden Modellen aufzubauen, neue Anwendungen zu schaffen und zur allgemeinen Weiterentwicklung der KI-Technologie beizutragen.
Im Gegensatz zu proprietären Modellen bieten Open Source Sprachmodelle Einblicke in ihre Funktionsweise, Architektur und Trainingsmethoden. Dies ermöglicht nicht nur ein tieferes Vertrauen und eine bessere Auditierbarkeit, sondern auch die Möglichkeit, Modelle effizient zu optimieren, was zu verringerter Latenz und gesteigerter Leistung führen kann.
Da keine Lizenzgebühren anfallen, sind Open Source Modelle langfristig oft finanziell günstiger. Allerdings umfassen die Kosten für den Betrieb eines LLMs auch die Ausgaben für Cloud- oder On-Premise-Infrastruktur sowie signifikante anfängliche Implementierungskosten.
Open Source Modelle erlauben es Unternehmen, Beiträge von einer Gemeinschaft zu nutzen, die aus verschiedenen Perspektiven Innovationen vorantreibt. Dies kann zu Lösungen führen, die Unternehmen dabei helfen, technologisch führend zu bleiben und mehr Kontrolle über ihre Technologieentscheidungen auszuüben.
Organisationen können Open Source LLMs verwenden, um nahezu jedes Projekt zu realisieren, das nützlich für ihre Mitarbeiter ist oder, sofern die Open Source Lizenz dies zulässt, als kommerzielle Produkte angeboten werden kann.
Obwohl die Ausgabe von LLMs fließend und autoritär klingen kann, gibt es Risiken, die von "Halluzinationen" oder Falschinformationen bis hin zu Problemen mit Verzerrung, Zustimmung oder Sicherheit reichen. Eine Aufklärung über diese Risiken ist eine Antwort auf diese Fragen der Daten und KI.
Halluzinationen oder Falschheiten können resultieren, wenn das LLM auf unvollständigen, widersprüchlichen oder ungenauen Daten trainiert wird oder wenn es das nächste genaue Wort basierend auf dem Kontext vorhersagt, ohne die Bedeutung zu verstehen.
Verzerrungen treten auf, wenn die Datenquelle nicht vielfältig oder repräsentativ ist.
Zustimmung bezieht sich darauf, ob die Trainingsdaten verantwortungsbewusst gesammelt wurden, d.h. sie folgen KI-Governance-Prozessen, die sie mit Gesetzen und Vorschriften konform machen und Möglichkeiten für Menschen bieten, Feedback zu integrieren.
Sicherheitsprobleme können das Durchsickern von persönlich identifizierbaren Informationen (PII), die Nutzung des LLMs durch Cyberkriminelle für böswillige Aufgaben wie Phishing und Spamming sowie die Änderung der ursprünglichen Programmierung durch Hacker umfassen.
Hier sind einige der führenden Open Source Sprachmodelle, die derzeit die Arena umgestalten:
Meta hat LLaMA 2 veröffentlicht, eine Sammlung von vortrainierten und feinabgestimmten großen Sprachmodellen (LLMs), die von 7 Milliarden bis 70 Milliarden Parametern reichen. Unsere feinabgestimmten LLMs, genannt Llama 2-Chat, sind für Dialoganwendungen optimiert. Unsere Modelle übertreffen auf den meisten Benchmarks, die wir getestet haben, Open-Source-Chat-Modelle, und basierend auf unseren menschlichen Bewertungen für Hilfsbereitschaft und Sicherheit können sie eine geeignete Alternative zu Closed-Source-Modellen sein. Wir bieten eine detaillierte Beschreibung unseres Ansatzes zum Feintuning und zur Sicherheitsverbesserung von Llama 2-Chat, um der Community zu ermöglichen, auf unserer Arbeit aufzubauen und zur verantwortungsvollen Entwicklung von LLMs beizutragen.
Alpaca ist ein Sprachmodell, das von Forschern der Stanford University entwickelt wurde und in der Befolgung von Anweisungen hervorragend abschneidet. Es wurde von Meta's LLaMA 7B-Modell feinabgestimmt und wurde auf 52.000 Anweisungsbefolgun
Vicuna ist eine Familie großer Sprachmodelle, die von LMSYS entwickelt wurde und für die Erzeugung menschenähnlicher Texte bekannt ist. Diese Modelle zeichnen sich durch das Verstehen und Reagieren auf Benutzeranweisungen aus und sind äußerst nützlich für Anwendungen wie Chatbots und Content-Erstellung.
Guanaco ist ein fortschrittliches Sprachmodell, das auf Meta's LLaMA-Modellen basiert und speziell dafür entwickelt wurde, Anweisungen zu befolgen und in mehrsprachigen Umgebungen gut zu funktionieren. Auf der Grundlage des LLaMA 7B-Modells wurde Guanaco durch signifikante Verbesserungen und Feinabstimmungen mit der innovativen QLoRA-Methode entwickelt.
Das Stable Beluga-Projekt von Stability AI und seinem CarperAI-Labor hat zwei Modelle hervorgebracht, Stable Beluga 1 und Stable Beluga 2, als Teil ihres Engagements für offenen Zugang zu LLMs. Diese Modelle wurden auf der Grundlage der Llama-Modelle von Meta entwickelt und mit neuen synthetisch generierten Datensätzen im Standard-Alpaca-Format feinabgestimmt.
FLAN-T5 ist eine Familie von Modellen, die auf der Encoder-Decoder-Architektur von T5 basiert, wobei sowohl der Encoder als auch der Decoder Transformer sind. Dieses transformerbasierte Sprachmodell besteht aus 12 Transformer-Schichten und einem Feedforward-Neuronennetz zur parallelen Textverarbeitung.
MPT ist ein Open-Source-Sprachmodell von MosaicML, das für kommerzielle Nutzung lizenziert ist. MPT-7B entspricht der Leistung von LlaMA, während MPT-30B GPT-3 übertrifft. Beide wurden auf 1T Tokens trainiert.
Open Source Sprachmodelle sind wegweisend für die KI-Entwicklung und bieten eine Fülle von Möglichkeiten für Forschung, kommerzielle Anwendungen und spezialisierte Projekte. Die Entscheidung für ein Open Source Modell bietet nicht nur Kosteneffizienz und Transparenz, sondern auch die Freiheit, an der Spitze technologischer Fortschritte zu bleiben.
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