2023年13个最佳大型语言模型 (LLM)

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2023年13个最佳大型语言模型 (LLM)
如果要讨论 2023 年的技术,就不能忽视生成式人工智能(Generative AI)和为人工智能聊天机器人提供动力的大型语言模型(LLM)等热门话题。在 OpenAI 发布 ChatGPT 之后,建立最佳 LLM 的竞赛成倍增长。大型企业、小型初创公司和开源社区都在努力开发最先进的大型语言模型。迄今为止,已经有超过数百种 LLM 发布,但哪些是能力最强的呢?要想知道答案,请关注我们的 2023 年最佳大型语言模型(专有和开源)列表。
  • GPT-4
  • GPT-3.5
  • PaLM 2 (Bison-001)
  • Claude v1
  • Cohere
  • Falcon
  • LLaMA
  • Guanaco-65B
  • Vicuna 33B
  • MPT-30B
  • 30B-Lazarus
  • WizardLM
  • GPT4All

1. GPT-4

OpenAI 的 GPT-4 模型是 2023 年最好的人工智能大型语言模型(LLM)。GPT-4 模型于 2023 年 3 月发布,展示了复杂推理理解、高级编码能力、精通多种学术考试、展现人类水平的技能等巨大能力。 事实上,它是第一个可以接受文本和图像输入的多模态模型。虽然 ChatGPT 还没有加入多模态能力,但一些用户已经通过由 GPT-4 模型支持的必应聊天工具获得了这种能力。 除此以外,GPT-4 还是为数不多的能解决幻觉问题的 LLM 之一,并在事实性方面取得了长足进步。与 ChatGPT-3.5 相比,GPT-4 模型在多个类别的事实评估中得分接近 80%。为了使 GPT-4 模型更符合人类价值观,OpenAI 还付出了巨大努力,使用了人类反馈强化学习(RLHF)和通过领域专家进行的对抗测试。 GPT-4 模型已在超过 1 万亿个庞大参数的基础上进行了训练,并支持 32,768 个标记的最大上下文长度。到目前为止,我们对 GPT-4 的内部架构了解不多,但最近 The Tiny Corp 的 George Hotz 透露,GPT-4 是一个混合模型,有 8 个不同的模型,每个模型有 2200 亿个参数。基本上,它不是一个大的密集模型,正如之前所理解的那样。
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GPT-4 最后,您可以使用 ChatGPT 插件,并使用 GPT-4 模型通过必应浏览网页。唯一的缺点是响应速度较慢,推理时间较长,这迫使开发人员不得不使用较早的 GPT-3.5 模型。总的来说,OpenAI GPT-4 模型是迄今为止你能在 2023 年使用的最好的 LLM,如果你打算用它来做严肃的工作,我强烈建议你订阅 ChatGPT Plus。它的价格为 20 美元,但如果你不想付费,可以从第三方门户网站免费使用 ChatGPT 4。

2. GPT-3.5

继 GPT 4 之后,OpenAI 凭借 GPT-3.5 再次跃居第二。这是一款通用型 LLM,与 GPT-4 类似,但在特定领域缺乏专长。先说优点,它是一个速度惊人的模型,能在几秒钟内生成完整的响应。 无论是用 ChatGPT 完成写论文等创造性任务,还是用 ChatGPT 提出赚钱的商业计划,GPT-3.5 模型都能出色地完成。此外,该公司最近还为 GPT-3.5 涡轮增压型号发布了更大的 16K 上下文长度。别忘了,它还可以免费使用,而且没有小时或日限制。
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GPT-3.5 尽管如此,GPT-3.5 最大的缺点是经常产生幻觉,并经常提供虚假信息。因此,对于严肃的研究工作,我不建议使用它。不过,对于基本的编码问题、翻译、理解科学概念和创造性任务来说,GPT-3.5 已经足够优秀了。 在 HumanEval 基准测试中,GPT-3.5 模型的得分率为 48.1%,而 GPT-4 的得分率为 67%,是所有通用大型语言模型中最高的。请记住,GPT-3.5 是在 1750 亿个参数上训练出来的,而 GPT-4 是在超过 1 万亿个参数上训练出来的。

3. PaLM 2 (Bison-001)

接下来是来自谷歌的 PaLM 2 人工智能模型,它被评为 2023 年最佳大型语言模型之一。在 PaLM 2 模型中,谷歌重点研究了常识推理、形式逻辑、数学和 20 多种语言的高级编码。据悉,最大的 PaLM 2 模型已经过 5400 亿个参数的训练,最大上下文长度为 4096 个词组。 谷歌已经发布了基于 PaLM 2 的四种不同大小的模型(Gecko、Otter、Bison 和 Unicorn)。其中,Bison 目前已经上市,它在 MT-Bench 测试中的得分是 6.40 分,而 GPT-4 则高达 8.99 分。
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Google Bard running on PaLM 2 尽管如此,在 WinoGrande、StrategyQA、XCOPA 等推理评估和其他测试中,PaLM 2 表现出色,超过了 GPT-4。它还是一个多语言模型,可以理解成语、谜语和不同语言的细微文本。这是其他 LLM 难以企及的。 PaLM 2 还有一个优点,那就是它的反应速度非常快,能同时提供三种反应。您可以根据我们的文章,在谷歌的顶点人工智能平台上测试 PaLM 2 (Bison-001) 模型。至于消费者,可以使用在 PaLM 2 上运行的 Google Bard。

4. Claude v1

如果您不知道,Claude 是 Anthropic 开发的一款功能强大的 LLM,并得到了谷歌的支持。它由 OpenAI 的前员工共同创立,其目标是打造乐于助人、诚实无害的人工智能助手。在多项基准测试中,Anthropic 的 Claude v1 和 Claude Instant 模型都表现出了很好的前景。事实上,在 MMLU 和 MT-Bench 测试中,Claude v1 的表现优于 PaLM 2。
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Claude via Slack 在 MT-Bench 测试中,它的得分接近 GPT-4,为 7.94 分,而 GPT-4 为 8.99 分。在 MMLU 基准测试中,Claude v1 也获得了 75.6 分,而 GPT-4 获得了 86.4 分。Anthropic 还是首家在其 Claude-instant-100k 模型中提供 100k 代币作为最大上下文窗口的公司。您基本上可以在一个窗口中加载近 75,000 个单词。这绝对太疯狂了,对吧?如果您有兴趣,可以立即查看我们关于如何使用 Anthropic Claude 的教程。

5. Cohere

Cohere 是一家人工智能初创公司,由曾在谷歌大脑团队工作的前谷歌员工创立。公司联合创始人之一艾丹-戈麦斯(Aidan Gomez)曾参与撰写 “注意力就是你所需要的一切”(Attention is all you Need)论文,该论文介绍了 Transformer 架构。与其他人工智能公司不同,Cohere 是为企业而来,为企业解决生成式人工智能用例。Cohere 有许多从小到大的模型–从只有 6B 参数的模型到 52B 参数训练的大型模型。
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最近推出的 Cohere Command 模型因其准确性和稳健性赢得了赞誉。根据 Standford HELM 的数据,Cohere Command 模型的准确性在同行中得分最高。除此之外,Spotify、Jasper、HyperWrite 等公司都在使用 Cohere 的模型来提供人工智能体验。 在定价方面,Cohere 生成 100 万个代币收费 15 美元,而 OpenAI 的涡轮模型生成相同数量的代币收费 4 美元。尽管如此,就准确性而言,它还是优于其他 LLM。因此,如果你正在经营一家企业,并在寻找最好的 LLM 以融入你的产品,你可以看看 Cohere 的模型。

6. Falcon

Falcon 是本榜单中第一个开源大型语言模型,它的排名超过了迄今为止发布的所有开源模型,包括 LLaMA、StableLM、MPT 等。它由阿联酋技术创新研究所(TII)开发。Falcon 的最大优点是采用 Apache 2.0 许可开源,这意味着您可以将该模型用于商业目的。也没有版税或限制。
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到目前为止,TII 已经发布了两个 Falcon 模型,分别基于 40B 和 7B 参数进行训练。开发人员建议,这些都是原始模型,但如果您想用它们来聊天,就应该选择经过微调的 Falcon-40B-Instruct 模型,以适应大多数使用情况。 Falcon 模型主要使用英语、德语、西班牙语和法语进行训练,但也可以使用意大利语、葡萄牙语、波兰语、荷兰语、罗马尼亚语、捷克语和瑞典语。因此,如果您对开源人工智能模型感兴趣,不妨先看看 Falcon。

7. LLaMA

自从 LLaMA 模型在网上泄露后,Meta 公司就开始了开源之路。它正式发布了从 70 亿参数到 650 亿参数的各种规模的 LLaMA 模型。据 Meta 称,其 LLaMA-13B 模型优于 OpenAI 的 GPT-3 模型,后者是在 1750 亿个参数上训练出来的。许多开发人员正在使用 LLaMA 微调和创建一些最好的开源模型。尽管如此,请记住,LLaMA 仅用于研究,与 TII 的猎鹰模型不同,不能用于商业用途。
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说到 LLaMA 65B 型号,它在大多数使用情况下都表现出了惊人的能力。在 “拥抱脸 “的开放式 LLM 排行榜上,它跻身前 10 名。Meta 公司表示,它没有使用任何专有材料来训练该模型。相反,该公司使用了来自 CommonCrawl、C4、GitHub、ArXiv、维基百科、StackExchange 等的公开数据。 简而言之,在 Meta 发布 LLaMA 模型之后,开源社区出现了快速的创新,并提出了新的技术来制作更小、更高效的模型。

8. Guanaco-65B

在几个 LLaMA 衍生模型中,Guanaco-65B 被证明是最好的开源 LLM,仅次于 Falcon 模型。在 MMLU 测试中,它的得分是 52.7,而 Falcon 模型的得分是 54.1。同样,在 TruthfulQA 评估中,Guanaco 得分为 51.3,而 Falcon 则高出一筹,为 52.5。Guanaco 共有四种型号:7B、13B、33B 和 65B。所有模型都由 Tim Dettmers 和其他研究人员在 OASST1 数据集上进行了微调。
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至于如何对 Guanaco 进行微调,研究人员提出了一种名为 QLoRA 的新技术,它能有效减少内存使用量,同时保持完整的 16 位任务性能。在 Vicuna 基准测试中,Guanaco-65B 模型的性能甚至超过了参数更小的 ChatGPT(GPT-3.5 模型)。 最棒的是,65B 模型在拥有 48GB VRAM 的单 GPU 上进行训练仅用了 24 小时。这表明开源模型在降低成本和保持质量方面取得了很大进展。总之,如果你想尝试离线本地 LLM,你一定可以试试 Guanaco 模型。

9. Vicuna 33B

Vicuna 是 LMSYS 开发的另一个功能强大的开源 LLM。与其他许多开源模型一样,它也是从 LLaMA 衍生而来。它通过监督指导进行了微调,训练数据收集自 sharegpt.com,这是一个用户分享其精彩 ChatGPT 对话的门户网站。它是一个自动回归的大型语言模型,经过 330 亿个参数的训练。
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在 LMSYS 自己的 MT-Bench 测试中,它获得了 7.12 分,而最好的专利模型 GPT-4 则获得了 8.99 分。在 MMLU 测试中,Vicuna 也获得了 59.2 分,而 GPT-4 获得了 86.4 分。尽管 Vicuna 是一款小巧得多的机型,但它的表现却非常出色。您可以点击下面的链接查看演示并与聊天机器人互动。

10. MPT-30B

MPT-30B 是另一个与 LLaMA 衍生模型竞争的开源 LLM。它由 Mosaic ML 开发,并在不同来源的大量数据语料库上进行了微调。它使用了 ShareGPT-Vicuna、Camel-AI、GPTeacher、Guanaco、Baize 和其他来源的数据集。这个开源模型最棒的地方在于它的上下文长度为 8K tokens
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此外,它还优于 OpenAI 的 GPT-3 型号,并在 LMSYS 的 MT-Bench 测试中获得了 6.39 分。如果您想在本地运行一个小型 LLM,MPT-30B 型号是一个不错的选择。

11. 30B-Lazarus

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30B-Lazarus 模型由 CalderaAI 开发,它使用 LLaMA 作为基础模型。开发人员使用了多个模型的 LoRA 调整数据集,包括 Manticore、SuperCOT-LoRA、SuperHOT、GPT-4 Alpaca-LoRA 等。因此,该模型在许多 LLM 基准测试中的表现要好得多。它在 HellaSwag 中的得分是 81.7,在 MMLU 中的得分是 45.2,仅次于 Falcon 和 Guanaco。如果您的使用情况主要是文本生成,而不是对话聊天,那么 30B Lazarus 模型可能是一个不错的选择。

12. WizardLM

WizardLM 是我们的下一个开源大型语言模型,它是为遵循复杂指令而构建的。一个人工智能研究团队提出了一种 Evol-instruct 方法,将初始指令集改写为更复杂的指令。生成的指令数据用于微调 LLaMA 模型。
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由于采用了这种方法,WizardLM 模型在基准测试中的表现要好得多,用户更喜欢 WizardLM 的输出,而不是 ChatGPT 的回复。在 MT-Bench 测试中,WizardLM 得分为 6.35 分,在 MMLU 测试中得分为 52.3 分。总体而言,对于仅有 13B 的参数,WizardLM 做得相当不错,为更小的模型打开了大门。

13. GPT4All

GPT4ALL 是 Nomic AI 的一个项目。我推荐它不仅是因为它的内部模型,还因为它能让你在没有专用 GPU 或互联网连接的情况下在电脑上运行本地 LLM。它开发了一个 13B Snoozy 模型,效果相当不错。我在自己的电脑上测试过多次,鉴于我使用的是入门级电脑,它生成响应的速度相当快。我还在 GPT4All 上使用过 PrivateGPT,它确实能从自定义数据集中生成答案。
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除此之外,它还收录了来自不同组织的 12 款开源机型。它们大多基于 7B 和 13B 参数构建,重量在 3 GB 至 8 GB 之间。最重要的是,你可以获得一个图形用户界面安装程序,选择一个模型并立即开始使用。无需在终端进行任何操作。简而言之,如果您想以用户友好的方式在电脑上运行本地 LLM,GPT4All 就是最好的选择。
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文章标题:2023年13个最佳大型语言模型 (LLM)

文章链接:https://www.uied.cn/52661.html

更新时间:2024年02月01日

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