Hugging Face to kopalnia złota dla każdego, kto interesuje się przetwarzaniem języka naturalnego, zawierająca różnorodne wstępnie wytrenowane modele językowe, które są niezwykle łatwe w użyciu w różnych aplikacjach. Jeśli chodzi o modele wielkojęzyczne (LLM), najlepszym wyborem jest Hugging Face. W tym artykule przyjrzymy się 10 najlepszym LLM w zakresie Hugging Face, z których każdy odgrywa kluczową rolę w ulepszaniu tego, jak rozumiemy i generujemy język.
Zacznijmy!
Co to jest model dużego języka?
Modele dużego języka (LLM) to zaawansowane typy sztucznej inteligencji zaprojektowane w celu zrozumienia i generowania ludzkiego języka. Są zbudowane przy użyciu technik głębokiego uczenia się, w szczególności rodzaju sieci neuronowej zwanej transformatorem.
Oto podział, aby było to jasne:
- Szkolenia na temat ogromnych danych : LLM są szkoleni na ogromnych zbiorach danych, które obejmują książki, artykuły, strony internetowe i nie tylko. To obszerne szkolenie pomaga im poznać niuanse języka, w tym gramatykę, kontekst, a nawet pewien poziom rozumowania.
- Transformatory : Architektura większości LLM nazywa się transformatorem. Model ten wykorzystuje mechanizmy uwagi do ważenia znaczenia różnych słów w zdaniu, co pozwala na lepsze zrozumienie kontekstu niż poprzednie modele.
- Zadania, które wykonują : Po przeszkoleniu LLM mogą wykonywać różne zadania językowe. Należą do nich odpowiadanie na pytania, streszczanie tekstów, tłumaczenie języków, generowanie kreatywnego pisania i kodowanie.
- Popularne modele : Niektóre dobrze znane LLM to GPT-3, BERT i T5. Te wstępnie wytrenowane modele można dostosować do konkretnych zadań, co czyni je uniwersalnymi narzędziami dla programistów i badaczy.
- Zastosowania : LLM są używane w chatbotach, wirtualnych asystentach, automatycznym tworzeniu treści i wielu innych. Pomagają usprawnić interakcje użytkowników z technologią, sprawiając, że maszyny rozumieją ludzki język i reagują na niego w bardziej naturalny sposób.
W skrócie, wielkojęzykowe modele działają jak naładowane mózgi komputerów, umożliwiające im obsługę i generowanie ludzkiego języka z imponującą dokładnością i wszechstronnością.
HuggingFace & LLM
Hugging Face to firma i platforma, która stała się centrum przetwarzania języka naturalnego (NLP) i uczenia maszynowego. Zapewniają narzędzia, biblioteki i zasoby ułatwiające programistom i badaczom tworzenie i używanie modeli uczenia maszynowego, zwłaszcza tych związanych ze zrozumieniem i generowaniem języka.
Hugging Face jest znane ze swoich bibliotek open source, zwłaszcza Transformers , które zapewniają łatwy dostęp do szerokiej gamy wstępnie wyszkolonych modeli językowych.
W Hugging Face znajduje się wiele najnowocześniejszych LLM, takich jak GPT-3, BERT i T5. Modele te są wstępnie trenowane na ogromnych zbiorach danych i są gotowe do użycia w różnych zastosowaniach.
Platforma zapewnia proste interfejsy API i narzędzia do integracji tych modeli z aplikacjami bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy w zakresie uczenia maszynowego.
Korzystając z narzędzi Hugging Face, możesz łatwo dostroić te wstępnie wytrenowane LLM na własnych danych, co pozwala dostosować je do konkretnych zadań lub domen.
Badacze i programiści mogą dzielić się swoimi modelami i ulepszeniami na platformie Hugging Face, przyspieszając innowacje i zastosowanie w NLP.
Top 5 modeli LLM na Huggingface, których powinieneś używać
Przyjrzyjmy się niektórym z najlepszych modeli LLM na Hugging Face, które wyróżniają się w opowiadaniu historii, a nawet przewyższają GPT.
Mistral-7B-v0.1
Mistral-7B-v0.1, model dużego języka (LLM) z 7 miliardami parametrów, przewyższa benchmarki takie jak Llama 2 13B we wszystkich domenach. Wykorzystuje architekturę transformatora ze specyficznymi mechanizmami uwagi i tokenizatorem BPE typu Byte-fallback. Wyróżnia się generowaniem tekstu, rozumieniem języka naturalnego, tłumaczeniem języka i służy jako podstawowy model badań i rozwoju w projektach NLP.
Kluczowe cechy
- 7 miliardów parametrów
- Przewyższa standardy takie jak Llama 213B
- Architektura transformatorowa
- Tokenizator BPE
- Rozwój projektu NLP
- Rozumienie języka naturalnego
- Tłumaczenie językowe
- Uwaga dotycząca zapytania grupowego
Starling-LM-11B-alfa
Starling-LM-11B-alpha, duży model językowy (LLM) z 11 miliardami parametrów, wyłania się z NurtureAI, wykorzystując jako podstawę model OpenChat 3.5. Dokładne dostrojenie osiąga się poprzez uczenie się przez wzmocnienie na podstawie informacji zwrotnych AI (RLAIF), kierowanych przez rankingi oznaczone przez ludzi. Model ten obiecuje przekształcenie interakcji człowiek-maszyna dzięki platformie open source i wszechstronnym aplikacjom, w tym zadaniom NLP, badaniom nad uczeniem maszynowym, edukacji i generowaniu kreatywnych treści.
Kluczowe cechy
- 11 miliardów parametrów
- Opracowany przez NurtureAI
- Oparty na modelu OpenChat 3.5
- Dostrojony poprzez RLAIF
- Rankingi szkoleniowe z etykietą człowieka
- Otwarty charakter
- Różnorodne możliwości
- Używaj do badań, edukacji i generowania kreatywnych treści
Yi-34B-Lama
Yi-34B-Llama ze swoimi 34 miliardami parametrów charakteryzuje się wyjątkową zdolnością uczenia się. Wyróżnia się przetwarzaniem multimodalnym, wydajną obsługą tekstu, kodu i obrazów. Wykorzystując uczenie się od zera, płynnie dostosowuje się do nowych zadań. Jego stanowy charakter umożliwia zapamiętywanie przeszłych interakcji, zwiększając zaangażowanie użytkownika. Przypadki użycia obejmują generowanie tekstu, tłumaczenie maszynowe, odpowiadanie na pytania, dialogi, generowanie kodu i podpisy obrazów.
Kluczowe cechy
- 34 miliardy parametrów
- Przetwarzanie multimodalne
- Możliwość uczenia się od zera
- Stanowy charakter
- Generacja tekstu
- Tłumaczenie maszynowe
- Odpowiedź na pytanie
- Podpisy obrazu
Baza DeepSeek LLM 67B
DeepSeek LLM 67B Base, model dużego języka (LLM) zawierający 67 miliardów parametrów, doskonale radzi sobie z rozumowaniem, kodowaniem i zadaniami matematycznymi. Dzięki wyjątkowym wynikom przewyższającym GPT-3.5 i Llama2 70B Base, wyróżnia się zrozumieniem i generowaniem kodu oraz wykazuje niezwykłe umiejętności matematyczne. Jego charakter open source w ramach licencji MIT umożliwia swobodną eksplorację. Przypadki użycia obejmują programowanie, edukację, badania, tworzenie treści, tłumaczenie i odpowiadanie na pytania.
Kluczowe cechy
- Parametr 67 miliardów
- Wyjątkowa wydajność w rozumowaniu, kodowaniu i matematyce
- HumanEval Pass@1, wynik 73,78
- Znakomite zrozumienie i generowanie kodu
- Wysokie wyniki w GSM8K 0-shot (84,1)
- Przewyższa GPT-3.5 pod względem możliwości językowych
- Open source na licencji MIT
- Doskonałe możliwości opowiadania historii i tworzenia treści.
Skote — elegancki szablon administratora i pulpitu nawigacyjnego
Marcoroni-7B-v3 to potężny, wielojęzyczny model generatywny zawierający 7 miliardów parametrów, umożliwiający różnorodne zadania, w tym generowanie tekstu, tłumaczenie językowe, kreatywne tworzenie treści i odpowiadanie na pytania. Wyróżnia się przetwarzaniem zarówno tekstu, jak i kodu, wykorzystując uczenie się od zera do szybkiego wykonywania zadań bez wcześniejszego szkolenia. Marcoroni-7B-v3, open source i na liberalnej licencji, ułatwia szerokie wykorzystanie i eksperymentowanie.
Kluczowe cechy
- Generowanie tekstu dla wierszy, kodu, skryptów, e-maili i nie tylko.
- Tłumaczenie maszynowe o wysokiej dokładności.
- Tworzenie angażujących chatbotów z naturalnymi rozmowami.
- Generowanie kodu na podstawie opisów w języku naturalnym.
- Wszechstronne możliwości odpowiadania na pytania.
- Streszczanie długich tekstów w zwięzłe streszczenia.
- Skuteczna parafraza przy zachowaniu pierwotnego znaczenia.
- Analiza sentymentu dla treści tekstowych.
Podsumowanie
Kolekcja dużych modeli językowych Hugging Face zmienia zasady gry zarówno dla programistów, badaczy, jak i entuzjastów. Modele te odgrywają dużą rolę w przesuwaniu granic rozumienia i generowania języka naturalnego dzięki swojej zróżnicowanej architekturze i możliwościom. Wraz z rozwojem technologii zastosowania i wpływ tych modeli są nieograniczone. Podróż polegająca na odkrywaniu i wprowadzaniu innowacji za pomocą dużych modeli językowych trwa, co zapowiada ekscytujące wydarzenia w przyszłości.
