Использование мощи открытых крупномасштабных языковых моделей: исследование преимуществ и рисков

Прозрачность является ключевым преимуществом открытых больших языковых моделей (LLM). Эти модели предлагают лучшее понимание их архитектуры, тренировочных данных и внутренней работы, что позволяет достичь большего понимания и подотчетности.

Еще одно значительное преимущество - это возможность тонкой настройки открытых LLM для конкретных вариантов использования. Этот процесс позволяет организациям добавлять функции и обучать модели на собственных данных, адаптируя LLM к их уникальным потребностям.

Открытые LLM также выигрывают от вклада сообщества, где разработчики и исследователи могут экспериментировать, улучшать и делиться своей работой. Этот коллаборативный подход контрастирует с зависимостью от единственного поставщика, присущей проприетарным LLM.

Открытые большие языковые модели (LLM) нашли применение в широком спектре организаций:

• NASA и IBM: Разработали открытую LLM, обученную на геопространственных данных для различных приложений.
• Организации здравоохранения: Используют открытые LLM для разработки диагностических инструментов и оптимизации лечения.
• Финансовая отрасль: Была разработана открытая LLM под названием FinGPT специально для финансового сектора.
• Бизнес и предприятия: Компании используют открытые LLM, такие как Llama 2 и Vicuna, часто настраивая их под свои конкретные варианты использования.
• Исследовательские и академические учреждения: Открытые LLM позволяют исследователям и разработчикам экспериментировать, вносить вклад и продвигать область генеративного искусственного интеллекта.

Гибкость, прозрачность и ориентированный на сообщество характер открытых LLM сделали их привлекательными вариантами для организаций из различных отраслей и сфер. Настраивая эти модели и используя вклад сообщества, организации могут раскрыть потенциал больших языковых моделей, адаптированных к их конкретным потребностям.

Huggingface поддерживает открытый рейтинг LLM, который отслеживает, ранжирует и оценивает открытые LLM по различным бенчмаркам. Верхние строчки этого рейтинга часто меняются, отражая быстрый прогресс этих моделей.

Многие модели в рейтинге являются вариациями открытой LLM Llama 2, предоставленной Meta AI. Llama 2 включает в себя предварительно обученные и настроенные генеративные текстовые модели, варьирующиеся от 70 миллиардов до 7 миллиардов параметров, и лицензируется для коммерческого использования.

Еще одна заметная открытая LLM - это Vicuna, которая была создана на основе модели Llama и настроена для выполнения инструкций. Bloom от BigScience также является примечательной открытой моделью, многоязычной языковой моделью, созданной более чем 1000 исследователями в области ИИ.

Эти открытые LLM предлагают прозрачность, возможность тонкой настройки под конкретные варианты использования и преимущества вклада сообщества. Они внедряются широким спектром организаций, включая NASA, IBM и поставщиков медицинских услуг, для различных приложений.

Хотя открытые LLM предлагают множество преимуществ, они также несут связанные с ними риски, которые необходимо учитывать. Один из ключевых рисков заключается в том, что выходные данные LLM могут быть уверенно неправильными, явление, известное как "галлюцинации". Это может происходить, когда LLM обучается на неполных, противоречивых или неточных данных, что приводит к неправильному пониманию контекста.

Еще одним риском является предвзятость, которая может возникать, когда исходные данные, используемые для обучения LLM, не являются разнообразными или репрезентативными. Это может привести к тому, что модель будет увековечивать или усиливать социальные предубеждения.

Также вызывают озабоченность вопросы безопасности, поскольку LLM могут потенциально раскрывать персональные идентификационные данные (PII) или использоваться киберпреступниками для злонамеренных задач, таких как фишинг. Эти риски не уникальны для открытых LLM, но их необходимо тщательно смягчать, особенно на ранних этапах разработки больших языковых моделей.

Несмотря на эти риски, открытые LLM процветают в различных бизнес-приложениях. Организации, такие как IBM, предоставляют модели Llama 2 через свои платформы и также разрабатывают собственные базовые модели, такие как Granite. По мере быстрого развития области открытых LLM это пространство стоит внимательно отслеживать.