Hugging Face es una mina de oro para cualquier persona interesada en el procesamiento del lenguaje natural, y cuenta con una variedad de modelos de lenguaje previamente entrenados que son muy fáciles de usar en diferentes aplicaciones. Cuando se trata de modelos de lenguajes grandes (LLM), Hugging Face es la mejor opción. En este artículo, profundizaremos en los 10 principales LLM sobre Hugging Face, cada uno de los cuales desempeña un papel fundamental en el avance de la forma en que entendemos y generamos el lenguaje.
¡Empecemos!
¿Qué es el modelo de lenguaje grande?
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son tipos avanzados de inteligencia artificial diseñados para comprender y generar el lenguaje humano. Se construyen utilizando técnicas de aprendizaje profundo, en particular un tipo de red neuronal llamada transformador.
Aquí hay un desglose para que quede claro:
- Capacitación en datos masivos : los LLM están capacitados en enormes conjuntos de datos que incluyen libros, artículos, sitios web y más. Esta amplia formación les ayuda a aprender los matices del lenguaje, incluida la gramática, el contexto e incluso cierto nivel de razonamiento.
- Transformadores : la arquitectura detrás de la mayoría de los LLM se llama transformador. Este modelo utiliza mecanismos de atención para sopesar la importancia de diferentes palabras en una oración, lo que le permite comprender el contexto mejor que los modelos anteriores.
- Tareas que realizan : una vez capacitados, los LLM pueden realizar diversas tareas lingüísticas. Estos incluyen responder preguntas, resumir textos, traducir idiomas, generar escritura creativa y codificación.
- Modelos populares : algunos LLM conocidos incluyen GPT-3, BERT y T5. Estos modelos previamente entrenados se pueden ajustar para tareas específicas, lo que los convierte en herramientas versátiles para desarrolladores e investigadores.
- Aplicaciones : los LLM se utilizan en chatbots, asistentes virtuales, creación automatizada de contenido y mucho más. Ayudan a mejorar las interacciones de los usuarios con la tecnología al hacer que las máquinas comprendan y respondan al lenguaje humano de forma más natural.
En esencia, los modelos de lenguaje grandes son como cerebros sobrealimentados para computadoras, que les permiten manejar y generar lenguaje humano con una precisión y versatilidad impresionantes.
HuggingFace y LLM
Hugging Face es una empresa y una plataforma que se ha convertido en un centro para el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje automático. Proporcionan herramientas, bibliotecas y recursos para facilitar a los desarrolladores e investigadores la creación y el uso de modelos de aprendizaje automático, especialmente aquellos relacionados con la comprensión y generación de lenguajes.
Hugging Face es conocido por sus bibliotecas de código abierto, especialmente Transformers , que brindan fácil acceso a una amplia gama de modelos de lenguaje previamente entrenados.
Hugging Face alberga muchos LLM de última generación como GPT-3, BERT y T5. Estos modelos están previamente entrenados en conjuntos de datos masivos y están listos para usarse en diversas aplicaciones.
La plataforma proporciona API y herramientas simples para integrar estos modelos en aplicaciones sin requerir una gran experiencia en aprendizaje automático.
Con las herramientas de Hugging Face, puede ajustar fácilmente estos LLM previamente capacitados con sus propios datos, lo que le permite adaptarlos a tareas o dominios específicos.
Los investigadores y desarrolladores pueden compartir sus modelos y mejoras en la plataforma Hugging Face, acelerando la innovación y la aplicación en PNL.
Los 5 mejores modelos de LLM en Huggingface que debes usar
Exploremos algunos de los mejores modelos de LLM en Hugging Face que destacan en la narración e incluso superan al GPT.
Mistral-7B-v0.1
El Mistral-7B-v0.1, un modelo de lenguaje grande (LLM) con 7 mil millones de parámetros, supera puntos de referencia como Llama 2 13B en todos los dominios. Utiliza una arquitectura de transformador con mecanismos de atención específicos y un tokenizador BPE de reserva de bytes. Destaca en la generación de texto, la comprensión del lenguaje natural, la traducción de idiomas y sirve como modelo base para la investigación y el desarrollo en proyectos de PNL.
Características clave
- 7 mil millones de parámetros
- Supera benchmarks como Llama 213B
- Arquitectura del transformador
- Tokenizador BPE
- Desarrollo de proyectos de PNL
- Comprensión del lenguaje natural
- Traducción de idiomas
- Atención de consultas agrupadas
Estornino-LM-11B-alfa
Starling-LM-11B-alpha, un modelo de lenguaje grande (LLM) con 11 mil millones de parámetros, surge de NurtureAI, aprovechando el modelo OpenChat 3.5 como base. El ajuste se logra mediante el aprendizaje reforzado a partir de comentarios de IA (RLAIF), guiado por clasificaciones etiquetadas por humanos. Este modelo promete remodelar la interacción hombre-máquina con su marco de código abierto y aplicaciones versátiles, incluidas tareas de PNL, investigación de aprendizaje automático, educación y generación de contenido creativo.
Características clave
- 11 mil millones de parámetros
- Desarrollado por NurtureAI
- Basado en el modelo OpenChat 3.5
- Afinado a través de RLAIF
- Clasificaciones etiquetadas por humanos para entrenamiento
- Naturaleza de código abierto
- Diversas capacidades
- Uso para investigación, educación y generación de contenido creativo.
Yi-34B-Llama
Yi-34B-Llama, con sus 34 mil millones de parámetros, muestra una capacidad de aprendizaje superior. Destaca en el procesamiento multimodal, manejando texto, código e imágenes de manera eficiente. Al adoptar el aprendizaje inmediato, se adapta a nuevas tareas sin problemas. Su naturaleza con estado le permite recordar interacciones pasadas, mejorando la participación del usuario. Los casos de uso incluyen generación de texto, traducción automática, respuesta a preguntas, diálogo, generación de código y subtítulos de imágenes.
Características clave
- 34 mil millones de parámetros
- Procesamiento multimodal
- Capacidad de aprendizaje de disparo cero
- naturaleza con estado
- Generación de texto
- Máquina traductora
- Respuesta a preguntas
- Subtítulos de imagen
Base DeepSeek LLM 67B
DeepSeek LLM 67B Base, un modelo de lenguaje grande (LLM) de 67 mil millones de parámetros, brilla en tareas de razonamiento, codificación y matemáticas. Con puntuaciones excepcionales que superan GPT-3.5 y Llama2 70B Base, sobresale en comprensión y generación de código y demuestra notables habilidades matemáticas. Su naturaleza de código abierto bajo la licencia del MIT permite la exploración gratuita. Los casos de uso abarcan programación, educación, investigación, creación de contenido, traducción y respuesta a preguntas.
Características clave
- Parámetro de 67 mil millones
- Rendimiento excepcional en razonamiento, codificación y matemáticas.
- HumanEval Pass@1 puntuación de 73,78
- Excelente comprensión y generación de código.
- Puntuaciones altas en GSM8K 0-shot (84,1)
- Supera GPT-3.5 en capacidades de lenguaje
- Código abierto bajo licencia MIT
- Excelente capacidad de narración y creación de contenidos.
Skote - Plantilla esbelta de administración y panel de control
Marcoroni-7B-v3 es un potente modelo generativo multilingüe de 7 mil millones de parámetros capaz de realizar diversas tareas, incluida la generación de texto, traducción de idiomas, creación de contenido creativo y respuesta a preguntas. Destaca en el procesamiento de texto y código, aprovechando el aprendizaje instantáneo para realizar tareas rápidamente sin formación previa. Marcoroni-7B-v3, de código abierto y bajo una licencia permisiva, facilita un amplio uso y experimentación.
Características clave
- Generación de texto para poemas, códigos, guiones, correos electrónicos y más.
- Traducción automática de alta precisión.
- Creación de chatbots atractivos con conversaciones naturales.
- Generación de código a partir de descripciones en lenguaje natural.
- Capacidades integrales de respuesta a preguntas.
- Resumen de textos extensos en resúmenes concisos.
- Parafraseo efectivo preservando el significado original.
- Análisis de sentimiento para contenido textual.
Terminando
La colección de grandes modelos de lenguaje de Hugging Face cambia las reglas del juego para desarrolladores, investigadores y entusiastas por igual. Estos modelos desempeñan un papel importante a la hora de ampliar los límites de la comprensión y generación del lenguaje natural, gracias a sus diversas arquitecturas y capacidades. A medida que la tecnología evoluciona, las aplicaciones y el impacto de estos modelos son infinitos. El viaje de exploración e innovación con modelos de lenguajes grandes está en curso y promete avances interesantes en el futuro.
