Hugging Face je zlata jama za vsakogar, ki se ukvarja z obdelavo naravnega jezika, poln različnih vnaprej usposobljenih jezikovnih modelov, ki so zelo enostavni za uporabo v različnih aplikacijah. Ko gre za velike jezikovne modele (LLM), je Hugging Face najboljša izbira. V tem prispevku se bomo poglobili v 10 najboljših LLM-jev na Hugging Face, pri čemer ima vsak ključno vlogo pri napredovanju našega razumevanja in ustvarjanja jezika.
Začnimo!
Kaj je model velikega jezika?
Veliki jezikovni modeli (LLM) so napredne vrste umetne inteligence, zasnovane za razumevanje in ustvarjanje človeškega jezika. Zgrajeni so z uporabo tehnik globokega učenja, zlasti neke vrste nevronske mreže, imenovane transformator.
Tukaj je razčlenitev, da bo jasno:
- Usposabljanje o ogromnih podatkih : LLM se usposabljajo na ogromnih naborih podatkov, ki vključujejo knjige, članke, spletna mesta in drugo. To obsežno usposabljanje jim pomaga pri učenju nians jezika, vključno s slovnico, kontekstom in celo določeno stopnjo sklepanja.
- Transformatorji : Arhitektura za večino LLM-jev se imenuje transformator. Ta model uporablja mehanizme pozornosti za tehtanje pomembnosti različnih besed v stavku, kar mu omogoča boljše razumevanje konteksta kot prejšnji modeli.
- Naloge, ki jih opravljajo : Ko so usposobljeni, lahko LLM opravljajo različne jezikovne naloge. To vključuje odgovarjanje na vprašanja, povzemanje besedil, prevajanje jezikov, ustvarjanje kreativnega pisanja in kodiranje.
- Priljubljeni modeli : nekateri znani LLM-ji vključujejo GPT-3, BERT in T5. Te vnaprej usposobljene modele je mogoče natančno nastaviti za posebne naloge, zaradi česar so vsestransko orodje za razvijalce in raziskovalce.
- Aplikacije : LLM se uporabljajo v chatbotih, virtualnih pomočnikih, avtomatiziranem ustvarjanju vsebine in še veliko več. Pomagajo izboljšati interakcijo uporabnikov s tehnologijo, tako da stroji bolj naravno razumejo in se odzivajo na človeški jezik.
V bistvu so veliki jezikovni modeli kot napolnjeni možgani za računalnike, ki jim omogočajo obvladovanje in ustvarjanje človeškega jezika z osupljivo natančnostjo in vsestranskostjo.
HuggingFace & LLM
Hugging Face je podjetje in platforma, ki je postalo središče za obdelavo naravnega jezika (NLP) in strojno učenje. Zagotavljajo orodja, knjižnice in vire, ki razvijalcem in raziskovalcem olajšajo izdelavo in uporabo modelov strojnega učenja, zlasti tistih, ki so povezani z razumevanjem in ustvarjanjem jezika.
Hugging Face je znan po svojih odprtokodnih knjižnicah, zlasti Transformers , ki omogočajo enostaven dostop do širokega nabora vnaprej usposobljenih jezikovnih modelov.
Hugging Face gosti številne najsodobnejše študije LLM, kot so GPT-3, BERT in T5. Ti modeli so vnaprej usposobljeni za obsežne nabore podatkov in so pripravljeni za uporabo v različnih aplikacijah.
Platforma ponuja preproste API-je in orodja za integracijo teh modelov v aplikacije, ne da bi zahtevali poglobljeno strokovno znanje na področju strojnega učenja.
Z uporabo orodij Hugging Face lahko preprosto natančno prilagodite te vnaprej usposobljene LLM-je na lastnih podatkih, kar vam omogoča, da jih prilagodite določenim nalogam ali domenam.
Raziskovalci in razvijalci lahko delijo svoje modele in izboljšave na platformi Hugging Face, s čimer pospešujejo inovacije in uporabo v NLP.
Top 5 LLM modelov na Huggingface, ki bi jih morali uporabljati
Raziščimo nekaj najboljših modelov LLM na Hugging Face, ki blestijo pri pripovedovanju zgodb in celo presegajo GPT.
Mistral-7B-v0.1
Mistral-7B-v0.1, veliki jezikovni model (LLM) s 7 milijardami parametrov, presega merila uspešnosti, kot je Llama 2 13B v različnih domenah. Uporablja transformatorsko arhitekturo s posebnimi mehanizmi pozornosti in bajtnim nadomestnim BPE tokenizerjem. Odličen je pri ustvarjanju besedil, razumevanju naravnega jezika, prevajanju jezikov in služi kot osnovni model za raziskave in razvoj v projektih NLP.
Ključne funkcije
- 7 milijard parametrov
- Presega merila, kot je Llama 213B
- Transformatorska arhitektura
- BPE tokenizer
- Razvoj NLP projektov
- Razumevanje naravnega jezika
- Prevajanje jezikov
- Pozor na skupinsko poizvedbo
Starling-LM-11B-alfa
Starling-LM-11B-alpha, veliki jezikovni model (LLM) z 11 milijardami parametrov, izhaja iz NurtureAI, pri čemer kot osnovo uporablja model OpenChat 3.5. Natančno uravnavanje je doseženo z učenjem okrepitve iz povratnih informacij umetne inteligence (RLAIF), ki ga vodijo razvrstitve, označene s človekom. Ta model obljublja, da bo preoblikoval interakcijo med človekom in strojem s svojim odprtokodnim ogrodjem in vsestranskimi aplikacijami, vključno z nalogami NLP, raziskavami strojnega učenja, izobraževanjem in ustvarjanjem ustvarjalne vsebine.
Ključne funkcije
- 11 milijard parametrov
- Razvil NurtureAI
- Temelji na modelu OpenChat 3.5
- Natančno nastavljen prek RLAIF
- Človeško označene uvrstitve za usposabljanje
- Odprtokodna narava
- Različne zmogljivosti
- Uporabite za raziskovanje, izobraževanje in ustvarjalno ustvarjanje vsebine
Yi-34B-Llama
Yi-34B-Llama s svojimi 34 milijardami parametrov prikazuje vrhunsko zmogljivost učenja. Odlikuje ga multimodalna obdelava, učinkovito ravnanje z besedilom, kodo in slikami. Z brezhibnim učenjem se brezhibno prilagaja novim nalogam. Njegova narava s stanjem omogoča, da si zapomni pretekle interakcije, kar povečuje angažiranost uporabnikov. Primeri uporabe vključujejo ustvarjanje besedila, strojno prevajanje, odgovarjanje na vprašanja, dialog, ustvarjanje kode in napise slik.
Ključne funkcije
- 34 milijard parametrov
- Večmodalna obdelava
- Zmožnost učenja brez strela
- Državniška narava
- Generiranje besedila
- Strojno prevajanje
- Odgovarjanje na vprašanje
- Podnapisi za slike
Podstavek DeepSeek LLM 67B
DeepSeek LLM 67B Base, veliki jezikovni model (LLM) s 67 milijardami parametrov, blesti pri sklepanju, kodiranju in matematičnih nalogah. Z izjemnimi rezultati, ki presegajo GPT-3.5 in Llama2 70B Base, se odlikuje po razumevanju in ustvarjanju kode ter izkazuje izjemne matematične sposobnosti. Njegova odprtokodna narava pod licenco MIT omogoča brezplačno raziskovanje. Primeri uporabe zajemajo programiranje, izobraževanje, raziskave, ustvarjanje vsebine, prevajanje in odgovarjanje na vprašanja.
Ključne funkcije
- 67-milijardni parameter
- Izjemna zmogljivost pri sklepanju, kodiranju in matematiki
- Rezultat HumanEval Pass@1 73,78
- Izjemno razumevanje in generiranje kode
- Visoki rezultati na GSM8K 0-shot (84,1)
- V jezikovnih zmogljivostih presega GPT-3.5
- Odprta koda pod licenco MIT
- Odlična sposobnost pripovedovanja zgodb in ustvarjanja vsebine.
Skote – Izvrstna predloga za skrbništvo in nadzorno ploščo
Marcoroni-7B-v3 je zmogljiv večjezični generativni model s 7 milijardami parametrov, ki je zmožen različnih nalog, vključno z ustvarjanjem besedila, prevajanjem jezikov, ustvarjanjem kreativne vsebine in odgovarjanjem na vprašanja. Odličen je pri obdelavi besedila in kode, pri čemer izkorišča zero shot učenje za hitro izvedbo nalog brez predhodnega usposabljanja. Odprtokodni in pod permisivno licenco Marcoroni-7B-v3 omogoča široko uporabo in eksperimentiranje.
Ključne funkcije
- Generiranje besedila za pesmi, kodo, skripte, e-pošto in drugo.
- Visoko natančno strojno prevajanje.
- Ustvarjanje privlačnih chatbotov z naravnimi pogovori.
- Generiranje kode iz opisov naravnega jezika.
- Izčrpne zmožnosti odgovarjanja na vprašanja.
- Povzemanje daljših besedil v jedrnate povzetke.
- Učinkovito parafraziranje ob ohranjanju izvirnega pomena.
- Analiza razpoloženja za besedilno vsebino.
Zavijanje
Zbirka velikih jezikovnih modelov Hugging Face je sprememba igre za razvijalce, raziskovalce in navdušence. Ti modeli igrajo veliko vlogo pri premikanju meja razumevanja in ustvarjanja naravnega jezika, zahvaljujoč svoji raznoliki arhitekturi in zmožnostim. Z razvojem tehnologije sta uporaba in vpliv teh modelov neskončna. Pot raziskovanja in inoviranja z velikimi jezikovnimi modeli je v teku in obeta vznemirljiv razvoj.
