Hugging Face adalah tambang emas bagi siapa saja dalam pemrosesan bahasa alami, dikemas dengan berbagai model bahasa terlatih yang sangat mudah digunakan dalam berbagai aplikasi. Dalam hal Model Bahasa Besar (LLM), Hugging Face adalah pilihan utama. Pada bagian ini, kita akan mendalami 10 LLM teratas di Hugging Face, masing-masing memainkan peran penting dalam memajukan cara kita memahami dan menghasilkan bahasa.
Mari kita mulai!
Apa Model Bahasa Besar itu?
Model Bahasa Besar (LLM) adalah jenis kecerdasan buatan tingkat lanjut yang dirancang untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia. Mereka dibangun menggunakan teknik pembelajaran mendalam, khususnya sejenis jaringan saraf yang disebut transformator.
Berikut rinciannya untuk memperjelasnya:
- Pelatihan Data Masif : LLM dilatih tentang kumpulan data besar yang mencakup buku, artikel, situs web, dan banyak lagi. Pelatihan ekstensif ini membantu mereka mempelajari nuansa bahasa, termasuk tata bahasa, konteks, dan bahkan beberapa tingkat penalaran.
- Transformers : Arsitektur di balik sebagian besar LLM disebut transformator. Model ini menggunakan mekanisme perhatian untuk mempertimbangkan pentingnya kata-kata yang berbeda dalam sebuah kalimat, sehingga memungkinkannya memahami konteks dengan lebih baik dibandingkan model sebelumnya.
- Tugas yang Mereka Lakukan : Setelah dilatih, LLM dapat melakukan berbagai tugas bahasa. Ini termasuk menjawab pertanyaan, merangkum teks, menerjemahkan bahasa, menghasilkan tulisan kreatif, dan coding.
- Model Populer : Beberapa LLM terkenal termasuk GPT-3, BERT, dan T5. Model terlatih ini dapat disesuaikan untuk tugas tertentu, menjadikannya alat serbaguna bagi pengembang dan peneliti.
- Aplikasi : LLM digunakan dalam chatbots, asisten virtual, pembuatan konten otomatis, dan banyak lagi. Mereka membantu meningkatkan interaksi pengguna dengan teknologi dengan membuat mesin memahami dan merespons bahasa manusia secara lebih alami.
Intinya, Model Bahasa Besar bagaikan otak super canggih bagi komputer, yang memungkinkan komputer menangani dan menghasilkan bahasa manusia dengan akurasi dan keserbagunaan yang mengesankan.
MemelukWajah & LLM
Hugging Face adalah perusahaan dan platform yang menjadi pusat pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mesin. Mereka menyediakan alat, perpustakaan, dan sumber daya untuk memudahkan pengembang dan peneliti dalam membangun dan menggunakan model pembelajaran mesin, terutama yang berkaitan dengan pemahaman dan pembuatan bahasa.
Hugging Face terkenal dengan perpustakaan sumber terbukanya, khususnya Transformers , yang menyediakan akses mudah ke berbagai model bahasa terlatih.
Hugging Face menampung banyak LLM canggih seperti GPT-3, BERT, dan T5. Model-model ini telah dilatih sebelumnya pada kumpulan data besar dan siap digunakan untuk berbagai aplikasi.
Platform ini menyediakan API dan alat sederhana untuk mengintegrasikan model ini ke dalam aplikasi tanpa memerlukan keahlian mendalam dalam pembelajaran mesin.
Dengan menggunakan alat Hugging Face, Anda dapat dengan mudah menyempurnakan LLM terlatih ini pada data Anda sendiri, memungkinkan Anda menyesuaikannya dengan tugas atau domain tertentu.
Peneliti dan pengembang dapat berbagi model dan penyempurnaan mereka di platform Hugging Face, sehingga mempercepat inovasi dan penerapan di NLP.
5 Model LLM Teratas Di Huggingface Yang Harus Anda Gunakan
Mari jelajahi beberapa model LLM teratas di Hugging Face yang unggul dalam bercerita dan bahkan melampaui GPT.
Mistral-7B-v0.1
Mistral-7B-v0.1, Model Bahasa Besar (LLM) dengan 7 miliar parameter, mengungguli tolok ukur seperti Llama 2 13B di seluruh domain. Ini menggunakan arsitektur transformator dengan mekanisme perhatian khusus dan tokenizer BPE cadangan Byte. Ia unggul dalam pembuatan teks, pemahaman bahasa alami, terjemahan bahasa, dan berfungsi sebagai model dasar untuk penelitian dan pengembangan dalam proyek NLP.
Fitur Utama
- 7 miliar parameter
- Melampaui benchmark seperti Llama 213B
- Arsitektur transformator
- Tokenizer BPE
- Pengembangan Proyek NLP
- Pemahaman bahasa alami
- Terjemahan Bahasa
- Perhatian Kueri yang Dikelompokkan
Jalak-LM-11B-alfa
Starling-LM-11B-alpha, model bahasa besar (LLM) dengan 11 miliar parameter, muncul dari NurtureAI, memanfaatkan model OpenChat 3.5 sebagai basisnya. Penyempurnaan dicapai melalui Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF), yang dipandu oleh peringkat yang diberi label oleh manusia. Model ini menjanjikan untuk membentuk kembali interaksi manusia-mesin dengan kerangka kerja sumber terbuka dan aplikasi serbaguna, termasuk tugas NLP, penelitian pembelajaran mesin, pendidikan, dan pembuatan konten kreatif.
Fitur Utama
- 11 miliar parameter
- Dikembangkan oleh NurtureAI
- Berdasarkan model OpenChat 3.5
- Diselesaikan melalui RLAIF
- Peringkat berlabel manusia untuk pelatihan
- Sifat sumber terbuka
- Kemampuan yang beragam
- Gunakan untuk penelitian, pendidikan, dan pembuatan konten kreatif
Yi-34B-Llama
Yi-34B-Llama, dengan 34 miliar parameternya, menunjukkan kapasitas pembelajaran yang unggul. Ia unggul dalam pemrosesan multi-modal, menangani teks, kode, dan gambar secara efisien. Dengan menerapkan pembelajaran zero-shot, ia beradaptasi dengan tugas-tugas baru dengan lancar. Sifatnya yang stateful memungkinkannya mengingat interaksi masa lalu, sehingga meningkatkan keterlibatan pengguna. Kasus penggunaan mencakup pembuatan teks, terjemahan mesin, menjawab pertanyaan, dialog, pembuatan kode, dan pembuatan teks gambar.
Fitur Utama
- 34 miliar parameter
- Pemrosesan multi-modal
- Kemampuan belajar zero-shot
- Sifat yang penuh keadaan
- Pembuatan teks
- Mesin penerjemah
- Menjawab pertanyaan
- Keterangan gambar
Pangkalan DeepSeek LLM 67B
DeepSeek LLM 67B Base, model bahasa besar (LLM) dengan 67 miliar parameter, unggul dalam tugas penalaran, pengkodean, dan matematika. Dengan skor luar biasa yang melampaui GPT-3.5 dan Llama2 70B Base, ia unggul dalam pemahaman dan pembuatan kode serta menunjukkan keterampilan matematika yang luar biasa. Sifatnya yang open source di bawah lisensi MIT memungkinkan eksplorasi bebas. Kasus penggunaan mencakup pemrograman, pendidikan, penelitian, pembuatan konten, terjemahan, dan menjawab pertanyaan.
Fitur Utama
- Parameter 67 miliar
- Performa luar biasa dalam penalaran, pengkodean, dan matematika
- HumanEval Pass@1 skor 73,78
- Pemahaman dan pembuatan kode yang luar biasa
- Skor tinggi pada GSM8K 0-shot (84.1)
- Melampaui GPT-3.5 dalam kemampuan bahasa
- Sumber terbuka di bawah lisensi MIT
- Kemampuan bercerita & pembuatan konten yang luar biasa.
Skote - Template Admin & Dasbor yang Ramping
Marcoroni-7B-v3 adalah model generatif multibahasa dengan 7 miliar parameter yang mampu melakukan beragam tugas, termasuk pembuatan teks, terjemahan bahasa, pembuatan konten kreatif, dan menjawab pertanyaan. Ia unggul dalam pemrosesan teks dan kode, memanfaatkan pembelajaran zero-shot untuk kinerja tugas yang cepat tanpa pelatihan sebelumnya. Sumber terbuka dan di bawah lisensi permisif, Marcoroni-7B-v3 memfasilitasi penggunaan dan eksperimen secara luas.
Fitur Utama
- Pembuatan teks untuk puisi, kode, skrip, email, dan banyak lagi.
- Terjemahan mesin dengan akurasi tinggi.
- Pembuatan chatbot yang menarik dengan percakapan alami.
- Pembuatan kode dari deskripsi bahasa alami.
- Kemampuan menjawab pertanyaan yang komprehensif.
- Meringkas teks yang panjang menjadi ringkasan yang ringkas.
- Parafrase yang efektif dengan tetap mempertahankan makna aslinya.
- Analisis sentimen untuk konten tekstual.
Membungkus
Koleksi model bahasa besar Hugging Face merupakan terobosan baru bagi pengembang, peneliti, dan peminat. Model-model ini memainkan peran besar dalam mendorong batas-batas pemahaman dan generasi bahasa alami, berkat beragam arsitektur dan kemampuannya. Seiring berkembangnya teknologi, penerapan dan dampak model-model ini tidak terbatas. Perjalanan eksplorasi dan inovasi dengan Model Bahasa Besar sedang berlangsung, menjanjikan perkembangan menarik di masa depan.
