Какие 5 лучших моделей есть на рынке LLM?

Лучшие API Большой языковой модели (LLM)

По мере того как обработка естественного языка (NLP) становится все более продвинутой и востребованной, многие компании и организации прилагают все усилия для создания надежных больших языковых моделей. Вот некоторые из лучших LLM, представленных на рынке сегодня. Все они предоставляют доступ к API, если не указано иное.

1. AWS

В Amazon Web Services (AWS) доступен широкий спектр API для больших языковых моделей, что дает компаниям доступ к самым современным инструментам NLP. Эти API позволяют предприятиям создавать и развертывать большие языковые модели для различных целей, включая создание текстов, анализ настроений, перевод и многое другое, используя обширную инфраструктуру AWS и сложную технологию машинного обучения.

Масштабируемость, стабильность и бесшовное соединение с другими сервисами AWS отличают массивные API языковых моделей AWS. Эти возможности позволяют организациям использовать языковые модели для повышения производительности, улучшения качества обслуживания клиентов и создания новых решений на основе искусственного интеллекта.

2. ChatGPT

Среди наиболее интересных вариантов использования LLM-технологий выделяется ChatGPT - чат-бот, который с помощью языковой модели GPT-4 может вести дискуссии с пользователями на естественном языке. ChatGPT уникален тем, что благодаря многопредметной подготовке он может помогать в выполнении широкого круга задач, отвечать на вопросы и вести интересные беседы на самые разные темы. С помощью API ChatGPT можно быстро составить письмо, создать код на Python и подстроиться под различные стили и настройки разговора.

Доступ к базовым моделям можно получить через API, предоставляемый компанией OpenAI, которая разработала ChatGPT. Чтобы проиллюстрировать это, ниже приведен пример вызова API к чату OpenAI Chat Completions.

3. Claude

Claude, разработанный компанией Anthropic, - это ИИ-помощник будущего, который демонстрирует возможности LLM API. Чтобы использовать потенциал массивных языковых моделей, Claude предоставляет разработчикам API и чат-интерфейс, доступный через консоль разработчика.

Вы можете использовать Claude для обобщения, поиска, творческого и совместного письма, вопросов и ответов, кодирования и многих других целей. По мнению первых пользователей, Claude имеет более низкий риск получения некачественных результатов, с ним легче общаться и он более управляем, чем конкурирующие языковые модели.

4. LLaMA

При обсуждении LLM важно выделить LLaMA, аббревиатуру "изучение языка и мультимодальная аналитика", как интригующий подход. Команда разработчиков Meta AI создала LLaMA для решения проблемы моделирования языка при ограниченных вычислительных ресурсах.

Способность LLaMA тестировать новые идеи, проверять работы других и исследовать новые варианты использования с минимальными ресурсами и вычислительными мощностями делает его особенно полезным в области больших языковых моделей. Для этого используется новая стратегия обучения и вывода моделей, использующая трансферное обучение для построения новых моделей быстрее и с меньшим количеством входных данных. На данный момент API может обрабатывать только запросы.

5. PaLM

Если вы интересуетесь LLM, вам стоит обратить внимание на API Pathways Language Model (PaLM). Разработанная компанией Google, PaLM предлагает безопасную и удобную платформу для расширения языковых моделей и может похвастаться компактной и многофункциональной моделью.

Еще лучше то, что MakerSuite от Pathways AI включает PaLM в качестве одного из компонентов. Оперативное проектирование, генерация синтетических данных и настройка пользовательских моделей - вот лишь некоторые из новых возможностей этого удобного в использовании инструмента, что делает его идеальным для быстрого создания идейных прототипов.

Заключение

Благодаря появлению огромных языковых моделей, способных отвечать на вопросы и генерировать текст, таких как ChatGPT, Claude 2 и Llama 2, в будущем могут появиться новые захватывающие возможности. Достижение производительности на уровне человека - это постепенный, но неуклонный процесс для LLM. Быстрый успех этих LLM показывает, насколько люди заинтересованы в роботизированных LLM, которые могут имитировать и даже превосходить человеческий интеллект.