In den letzten Jahren haben wir beobachtet, dass u. a Aufstieg von Open-Source-KI-Modellendie Technologiegiganten wie OpenAI und seinen mittlerweile berühmten Chatbot ChatGPT herausfordern.

Was sind die besten OpenSource-Alternativen zum GPT von OpenAI?

Obwohl im Allgemeinen weniger effizient, Open-Source-Alternativen zu den GPT-Modellen von OpenAI bieten vielfältige Möglichkeiten, vom Einsatz in der Forschung bis hin zu kommerziellen Anwendungen. Hier ist ein Blick auf die 5 besten derzeit verfügbaren Alternativen.

1- LLaMA, Metas wichtigstes Open-Source-Modell

Lama Entwickelt von FAIR, dem KI-Forschungslabor von Meta, LLaMA zeichnet sich als führendes Open-Source-Modell aus.

Diese Familie von LLMs gibt es in vier Größen: 7, 13, 33 und 65 Milliarden Parameter.

Obwohl diese Modelle im Vergleich zu den 100 Billionen Parametern von GPT-4 oder sogar den 175 Milliarden von GPT-3 bescheiden sind, sind sie alles andere als unbedeutend.

Tatsächlich wurden die LLaMA-Modelle, obwohl sie weniger umfangreich waren, auf einer größeren Anzahl von Token trainiert. Die Idee dahinter ist, dass kleinere Modelle, die mit mehr Token vorab trainiert wurden, einfacher umzuschulen und für bestimmte Anwendungsfälle feinabzustimmen sind. Also, LLaMA-13B übertrifft GPT-3 bei Aufgaben zum gesunden Menschenverstand.

Nutzung und Einschränkungen : LLaMA ist hauptsächlich für die Forschung gedacht, dessen Lizenz die kommerzielle Nutzung einschränkt. Allerdings hat Meta kürzlich die Einführung von angekündigt Llama 2 in Zusammenarbeit mit Microsoft. Dieses neue Modell ist sowohl für die Forschung als auch für kommerzielle Anwendungen einsetzbarbietet erweiterte Versionen mit bis zu 70 Milliarden Parametern.

2- OPT, ein vorab trainiertes Transformationsmodell

OPTim Mai 2022 von Meta eingeführt, enthält 175B Parameter, die denen von GPT-3 entsprechen, und wurde anhand verschiedener öffentlicher Datensätze trainiert.

Allerdings ist OPT derzeit wie LLaMA der Forschung unter einer nichtkommerziellen Lizenz vorbehalten.

3- MPT-7B, eine vielversprechende Alternative

MPT-7BTeil der vorab trainierten Transformer-Modelle von MosaicML, MPT-7B wurde auf 1T-Token mit englischem Text und Code trainiert.

Es zeichnet sich durch seine aus Kommerzielle Lizenz und seine Optimierung für effizientes Training und Inferenz.

MPT-7B zeichnet sich auch durch seine Fähigkeit aus, sehr lange Eingaben zu verarbeiten und durch seinen hocheffizienten Open-Source-Trainingscode.

4- GPT-J und GPT-NeoX, klein, aber leistungsstark

GPT-J & GPT-NeoXDiese von EleutherAI entwickelten Modelle basieren auf dem Megatron-Sprachmodell von NVIDIA und profitieren von Techniken von DeepSpeed. Trotz ihrer geringen Größe schneiden sie bei Standard-Sprachmodellierungsaufgaben gut mit Babbage- und Curie-Modellen aus der GPT-3-Familie von OpenAI ab.

5- Dolly 2.0, ein anweisungsorientiertes Modell

Dolly 2.0 ist ein großes Open-Source-Sprachmodell zur Befolgung von Anweisungen.

Obwohl er gewisse Mängel aufweist, wie zum Beispiel Halluzinationen und eine Neigung zu Beleidigungen, Dolly ist für die Forschung und kommerzielle Nutzung lizenziert. Es wurde anhand eines von Menschen erstellten Datensatzes verfeinert und ist somit unabhängig von der API-Lizenz von OpenAI.

Was sind die besten Open-Source-Alternativen zu ChatGPT?

Der Bereich der generativen künstlichen Intelligenz hat jedoch mit Modellen wie ChatGPT einen großen Durchbruch erlebt. Es gibt interessante Open-Source-Alternativen, jedes mit seinen eigenen Besonderheiten und Vorteilen. Lassen Sie uns diese Optionen erkunden.

1- Llama2.ai (Chat mit Lama): ein Online-Chatbot, der von LLaMA betrieben wird

Lama2.ai ist nichts anderes als die Chatbot-Version von Metas LLaMA 2-Modell. Die Schnittstelle ist für die nichtkommerzielle Online-Nutzung verfügbar und bietet Zugriff auf anpassbare Einstellungen, ohne dass ein Konto erstellt oder persönliche Daten angegeben werden müssen.

2- Alpaka, eine Stanford-Innovation

Motor: LLaMA

Alpakaein Forschungsprojekt der Stanford Universityzielt darauf ab, Bias- und Fehlerprobleme in generativen KI-Modellen anzugehen.

Dieses Modell wurde entwickelt, um mit Systemen wie ChatGPT zu konkurrieren, ist jedoch in erster Linie für die akademische Forschung gedacht.

Mit Reproduktionskosten von weniger als 600 US-Dollar stellt Alpaka eine erschwingliche Alternative dar, obwohl dies der Fall ist Da es auf LLaMa und OpenAIs InstructGPT basiert, ist es auf die nichtkommerzielle Nutzung beschränkt.

3- Vicuna, eine Erweiterung von Alpaca

Motor: LLaMA

Entwickelt von einem Team aus UC Berkeley und Stanford. Vicuna ist ein Open-Source-Modell, das auf Alpaca basiert.

Mit nur 13 Milliarden Parametern im Vergleich zu 175 Milliarden bei ChatGPT, Vicuna bietet 90 % der Qualität von ChatGPT.

Es zeichnet sich durch einen viermal größeren Kontextspeicher als Alpaca aus und erhöht dadurch den GPU-Speicherbedarf. Allerdings, wie Alpaka, Vicuna ist nur für nichtkommerzielle Zwecke bestimmt..

4- GPT4All, Vielseitigkeit und Zugänglichkeit

Motor: LLaMA, GPT-J, MPT

Nomic AI hat sich entwickelt GPT4Allein Open-Source-Software-Ökosystem, das das Training und den Einsatz von Sprachmodellen in großem Maßstab ermöglicht.

Dieses für den Betrieb auf klassischen CPUs optimierte Modell richtet sich sowohl an Privatpersonen als auch an Unternehmenbietet Funktionen wie E-Mail-Schreiben, Dokumentenverständnis und Codierungsunterstützung.

GPT4All zeichnet sich durch seine Flexibilität aus und bietet Architekturen auf Basis von GPT-J und MPT, die für die kommerzielle Nutzung zugänglich sind.

5- OpenAssistant, eine Open-Source-Nachbildung von ChatGPT

Organisiert von: LAION und Freiwilligen

OpenAssistantdas von LAION mit Hilfe Tausender Freiwilliger ins Leben gerufen wurde, zielt darauf ab, generative KI zu demokratisieren.

Dieses auf Transparenz und Offenheit ausgerichtete Projekt bietet 20 verschiedene Modelle, die auf Hugging Face verfügbar sind.

Diese Modelle, die auf verschiedenen Konversationen in 35 Sprachen trainiert wurden, können unter der Apache 2.0-Lizenz kostenlos kommerziell genutzt werden.

Seit Oktober 2023 arbeitet LAION nun daran das Open Empathic-Projekt, das Sie hier finden.

Gibt es eine echte Alternative zum GPT von OpenAI?

Gut, dass Open-Source-Alternativen zu GPT und ChatGPT bieten vielversprechende PerspektivenDennoch bleiben sie in erster Linie Forschungsprojekte, die eher für Akademiker und Enthusiasten als für kommerzielle Nutzer gedacht sind.

Allerdings sind diese Modelle zwar weniger effizient als ihre kommerziellen Äquivalente, können jedoch an spezifische Anforderungen angepasst und verfeinert werden. Sie stellen somit einen wertvollen Weg für Innovation und Diversifizierung im Bereich der generativen KI dar.

Warum sollten Sie sich für Open-Source-Alternativen zu OpenAI und ChatGPT entscheiden?

Der Einsatz von Open-Source-Modellen in der Künstlichen Intelligenz bietet mehrere Vorteile:

• Barrierefreiheit : Alternativen sind oft kostengünstiger und zugänglicher als proprietäre Modelle wie GPT-4 von OpenAI und ermöglichen einer großen Anzahl von Benutzern den Zugriff auf fortschrittliche Technologien der künstlichen Intelligenz.
• Personalisierung : Open-Source-Vorlagen sind so konzipiert, dass sie leicht anpassbar sind und Entwicklern die Möglichkeit geben, Lösungen zu erstellen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind, ohne viel Geld auszugeben.
• Gemeinschaft : Open-Source-Projekte profitieren im Allgemeinen von einer aktiven und engagierten Community, die sich an der kontinuierlichen Verbesserung der Tools und der schnellen Lösung von Problemen der Benutzer beteiligt.

Eine offene Zukunft für künstliche Intelligenz?

Da sich der Wettbewerb im Bereich der künstlichen Intelligenz verschärft, werden Open-Source-Alternativen immer beliebter.

Sie bieten an Möglichkeiten für kleine Unternehmen und unabhängige Entwicklerbestrebt, vom technologischen Fortschritt zu profitieren, ohne massiv in proprietäre Lösungen investieren zu müssen.

Es ist noch zu früh, um zu sagen, ob diese Alternativen irgendwann Giganten wie OpenAI verdrängen werden, aber ihr Aufstieg signalisiert eine mögliche Verschiebung hin zu einer Zukunft, in der der Zugang zu diesen fortschrittlichen Technologien gerechter und für alle zugänglicher ist.

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