Kiire tehisintellekti areng on eriti märgatav suurte keelemudelite (LLM) evolutsioonis, kus tippkonkurendid on võimekuses kaela kaelas. Alates 2024. aasta algusest on juhtivad mudelid nagu Anthropic’u Claude 3 Opus, Google’i Gemini 1.5 Pro ja OpenAI GPT-4 Turbo näidanud muljetavaldavaid arenguid. Iga mudel uhkeldab tugevustega, mis on kohandatud konkreetsetele ülesannetele, hoolimata üldiselt sarnastest tugevustasemetest.
Koodigeneratsioonis on selge liidripositsioon. GPT-4 Turbo eristub oma erakordse oskusteabe poolest selles valdkonnas, eriti märgata olulisi tulemusi MATH-testides. See näitab tugevat võimet genereerida ja mõista keerukaid koodistruktuure. Meie praktilised testid kinnitavad seda, GPT-4 Turbo genereerib hästi struktureeritud, turvalist ja loetavat koodi, milles esinevad kirjeldavalt nimetatud funktsioonid ja muutujad. Claude 3 Opus järgneb tugeva, kuigi vähem kommentaariga koodiga, samal ajal kui Gemini 1.5 Pro toob välja funktsionaalselt vähem korrapäraselt ja turvaliselt väljundid.
Tekstigeneratsioon ja kokkuvõtete tegemine näitavad topeltvõitu. Üllatuslikult võtab Gemini 1.5 Pro juhtpositsiooni kõrgekvaliteediliste kokkuvõtete koostamises, esitades andmeid äärmiselt struktureeritud ja ülimas vormis. Kuid teksti loomisel näitab Claude 3 Opus humaanse kirjaniku stiili jäljendades prantsuse kirjanduse valdamist. OpenAI GPT-4, kuigi paremaks saanud, jääb natuke vormilisemaks ja vähem elavaks.
Tõlkeülesanded näitavad GPT-4 peenetundlikkust, pakkudes tõlkeid nüansirikkaks ja kontekstuaalselt sobivaks sõnavaraks. Gemini ja Claude 3 on teisel kohal võrdses konkurentsis, erinevate stiililiste lähenemisviisidega: Gemini eelistab idioomseid väljendeid, samal ajal kui Claude 3 eelistab allikast sõnavara sõnajärjele truudust.
Lõppkokkuvõttes toimivad Claude 3, Gemini ja GPT-4 nagu täiendavad kõrgema taseme mudelid. Komplekssete ülesannete ja tekstide mõistmise jaoks ületavad GPT-4 ja Claude 3 Gemini. Claude 3 eristub teksti loomises inimese sarnase keele abil ja GPT-4 juhib tõlgetes. Siiski peaks mudeli valik sõltuma spetsiifilise kasutusjuhtumi testimisest pigem kui turu mõõdupuudest ainuüksi ning kulutegurit tuleks kaaluda, eriti kuna Google pole veel Gemini 1.5 kaubanduslikult välja andnud. Multimodaalsust hindavate kasutusjuhtumite korral on tähelepanu pööramine konkreetsete nõuetele hädavajalik.
Oluline pideva õppe roll LLM-i arendamisel: Artiklis otse märkimata jäänud aspekt on pideva õppe (või elukestva õppe) kontseptsioon AI-s, eriti keelemudelite kontekstis. Pidev õppimine on mudeli võime õppida uutest andmetest ilma varasemalt omandatud teadmisi unustamata. See on oluline, et LLM-id saaksid kohaneda uute teadmiste ja kontekstidega ilma nullist uuesti koolitamise vajaduseta, mis võib olla ressursimahukas protsess.
Eetika ja eelarvamuste roll keelemudelites: LLM-ide arendamise oluline küsimus on eetilised tagajärjed ja võimalike eelarvamuste levitamine. Arendajatel on oluline tagada, et need mudelid oleksid õiglased, eelarvamuseta ega propageeriks kahjulikke stereotüüpe. Mudelid tuleks hoolikalt testida varjatud eelarvamuste ja eetiliste kaalutluste osas, eriti kui neid kasutatakse tundlikes rakendustes.
Skaleeritavus ja keskkonnamõju: Suurte LLM-ide töötlemissüsteemide käitamiseks ja koolitamiseks vajalik tohutu arvutusvõimsus mõjutab keskkonda märkimisväärselt suure energia tarbimise tõttu. See tekitab küsimusi jätkusuutlikkuse ja kulude kohta ning teadlased otsivad efektiivsemaid arhitektuure ja koolitusmeetodeid selliste murede leevendamiseks.
LLM-ide eelised ja puudused:
– Eelised:
– Tõhusus: nad saavad täita keerulisi ülesandeid, mis inimestele võtaksid palju kauem aega.
– Skaleeritavus: LLM-id võivad teenindada mitmeid kasutajaid samal ajal, pakkudes kiireid vastuseid päringutele.
– Teadmiste süntees: võime integreerida ja sünteesida suures koguses teavet, et pakkuda ülevaateid.
– Puudused:
– Kulud: LLM-ide arendamine ja käitamine võib olla kallis, piirates väiksematele üksustele juurdepääsu kõrgtasemelistele mudelitele.
– Opakus: nende mudelite otsustusprotsessi mõistmine võib olla keeruline, mis on vastutuse seisukohast probleem.
– Andmesõltuvus: LLM-id sõltuvad suuresti nendel koolitatud andmete kvaliteedist. Halb andmed võivad viia ebatäpsete või eelarvamustega väljunditeni.
Need, kes on huvitatud AI ja keelemudelite valdkonna sügavamast uurimisest, leiate järgmised asjakohased lingid:
– OpenAI: GPT-seeria taga olev organisatsioon.
– DeepMind: Tuntud edasijõudnud uurimistöö poolest AI ja selle rakenduste osas.
– Anthropic: Ettevõte, mis on spetsialiseerunud AI turvalisusele ja skaalautuvusele.
– Google: Tehnoloogiagigant, mis investeerib mitmesugustesse AI-projektidesse, sealhulgas keelemudelitesse.
LLM-ide rakendamisel rakendustesse või konkreetse ülesande jaoks keelemudeli valimisel on oluline need eelised ja puudused hoolikalt kaaluda, arvestades kiiresti arenevaid AI maastikke. Praktikandid peavad olema kursis viimaste arengutega, et teha ümaraid otsuseid.
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar