Entdecken Sie die besten Modelle für große Sprachen im Jahr 2023

Was sind große Sprachmodelle?

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) sind eine innovative Form der künstlichen Intelligenz, die in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen hat. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, was sie zu unglaublich leistungsfähigen Werkzeugen für eine Vielzahl von Anwendungen macht.

Im Kern werden große Sprachmodelle wie GPT 4 auf großen Mengen von Textdaten wie Büchern, Artikeln und Websites trainiert. Durch dieses Training lernt das Modell die Regeln und Muster der Sprache und kann so kohärente und kontextgerechte Antworten geben.

Was sind Parameter in der KI?

Bevor wir einen Blick auf einige der besten LLMs werfen, gibt es einen Begriff, dem Sie vielleicht häufig begegnen: "Parameter". Was sind sie also? 

Parameter beziehen sich einfach auf Variablen, die während der Trainingsphase verändert werden, um zu bestimmen, wie die Eingabedaten in die gewünschte Ausgabe umgewandelt werden. Diese einzelnen Parameter entsprechen Werten, die von einem KI-Algorithmus während des gesamten Trainingsprozesses ermittelt und angepasst werden.

Dadurch kann es fundierte Entscheidungen und Vorhersagen treffen. Die Werte dieser Parameter haben einen erheblichen Einfluss auf die Leistung eines Modells und beeinflussen Faktoren wie Genauigkeit, Geschwindigkeit und Verallgemeinerungsfähigkeit.

Welches sind die 10 besten großen Sprachmodelle?

LLMs haben den Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der künstlichen Intelligenz (KI) revolutioniert. Da dieser Bereich sehr wettbewerbsintensiv ist, gibt es bereits eine ganze Reihe von LLMs. Aber es gibt eine Handvoll, die hervorstechen.

GPT-4

Dies ist die Spitze der großen KI-Sprachmodelle im Jahr 2023. Dieses bemerkenswerte Modell, das von OpenAI entwickelt und im März vorgestellt wurde, weist eine Reihe von erstaunlichen Fähigkeiten auf. Es verfügt über ein tiefgreifendes Verständnis für komplexes Denken, fortgeschrittene Programmierfähigkeiten, außergewöhnliche Leistungen bei verschiedenen akademischen Bewertungen und zahlreiche andere Kompetenzen, die denen des Menschen entsprechen. 

Der GPT-4 ist auch multimodalfähig. Dies ermöglicht es, sowohl Text- als auch Bildeingaben zu verarbeiten. Während ChatGPT diese Funktion noch nicht übernommen hat, haben glückliche Nutzer sie über Bing Chat erfahren, das die Leistung des GPT-4-Modells nutzt.

GPT-3.5

GPT-3.5 ist ein vielseitiges LLM. Es zeichnet sich durch seine Schnelligkeit aus und liefert vollständige Antworten innerhalb von Sekunden. Ob es um das Verfassen von Aufsätzen mit ChatGPT oder um die Entwicklung von Geschäftsplänen geht, GPT-3.5 zeigt eine hervorragende Leistung. 

Darüber hinaus hat OpenAI die Kontextlänge für das GPT-3.5-Turbo-Modell auf großzügige 16K erweitert, was seine Attraktivität weiter steigert. Auch dieses Modell kann ohne stündliche oder tägliche Beschränkungen frei verwendet werden.

PaLM 2 (Bison-001) 

Dieses große Sprachmodell von Google hat sich unter den führenden großen Sprachmodellen für das Jahr 2023 als herausragend erwiesen. Was dieses Modell von anderen abhebt, ist sein starker Fokus auf wichtige Bereiche wie logisches Denken, formale Logik, Mathematik und fortgeschrittene Codierung in über 20 Sprachen. 

Die umfangreichste Version von PaLM 2 wurde mit erstaunlichen 540 Milliarden Parametern trainiert und verfügt über eine beeindruckende maximale Kontextlänge von 4096 Token. PaLM 2 umfasst vier verschiedene Modelle innerhalb seines Rahmens: Gecko, Otter, Bison und Unicorn. 

Derzeit ist nur Bison für die Nutzer zugänglich. Bei der Leistungsbewertung auf der Grundlage des MT-Bench-Tests erreicht Bison eine Punktzahl von 6,40 und liegt damit knapp hinter der bemerkenswerten Punktzahl von 8,99 Punkten von GPT-4. 

Claude v1

Im Jahr 2023 brachte Anthropic, ein von ehemaligen Mitarbeitern von OpenAI gegründetes und von Google unterstütztes Unternehmen, Claude v1 auf den Markt, einen beeindruckenden Konkurrenten im Bereich der großen Sprachmodelle. Das Hauptziel von Anthropic ist die Entwicklung von KI-Assistenten, die mit Eigenschaften wie Hilfsbereitschaft, Ehrlichkeit und Harmlosigkeit ausgestattet sind. 

Die bemerkenswerte Leistung der beiden Modelle Claude v1 und Claude Instant wurde in verschiedenen Benchmark-Tests deutlich und übertrifft PaLM 2 sowohl bei der MMLU- als auch bei der MT-Bench-Bewertung. Im MT-Bench-Test erreicht es eine Punktzahl von 7,90, während GPT-4 auf 8,99 kommt. Im MMLU-Benchmark erreicht Claude v1 75,6 Punkte und liegt damit knapp hinter dem Ergebnis von GPT-4 (86,4 Punkte).

Diese Ergebnisse geben Aufschluss über die Leistung des Modells und helfen dabei, die Verarbeitung natürlicher Sprache weiterzuentwickeln.

FLAN-UL2 

FLAN-UL2 ist ein zuverlässiges und skalierbares Modell, das sich bei verschiedenen Aufgaben und Datensätzen bewährt. Es basiert auf der T5-Architektur und bietet Verbesserungen im Vergleich zum UL2-Modell. Mit einem erweiterten rezeptiven Feld von 2048 vereinfacht es die Inferenz und die Feinabstimmung, wodurch es sich gut für kontextbezogenes Lernen eignet. Die FLAN-Datensätze und -Methoden sind für eine effektive Abstimmung der Anweisungen offen zugänglich.

Codex

Codex ist ein Derivat von GPT-3 und zeichnet sich durch außergewöhnliche Fähigkeiten beim Programmieren, Schreiben und bei der Datenanalyse aus. Er wurde in Zusammenarbeit mit GitHub und GitHub Copilot entwickelt und stellt seine Fähigkeit unter Beweis, natürlichsprachliche Befehle für verschiedene Programmiersprachen zu verstehen und auszuführen. 

Dies ebnet den Weg für die Integration von natürlichsprachlichen Schnittstellen in bestehende Anwendungen. Codex zeichnet sich besonders in Python aus, erweitert aber seine Möglichkeiten auf Sprachen wie JavaScript, PHP und Ruby.

GPT-NeoX-20B

GPT-NeoX-20B verfügt über bemerkenswerte Fähigkeiten in einem breiten Spektrum von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung. Als dichtes autoregressives Sprachmodell mit 20 Milliarden Parametern hebt es sich von anderen Modellen seiner Kategorie ab.

GPT-NeoX-20B wurde auf dem Pile-Datensatz trainiert und hält derzeit den Rekord für das größte autoregressive Modell mit öffentlich verfügbaren Gewichten. Seine Vielseitigkeit macht es zu einer außergewöhnlichen Lösung für Aufgaben im Zusammenhang mit Sprachverständnis, Mathematik und wissensbasierten Domänen. 

Jurassic-2 

Jurassic-2 umfasst drei primäre Sprachmodelle: Large, Grande und Jumbo. Diese Modelle verfügen über fortgeschrittene Fähigkeiten bei Lese- und Schreibaufgaben. Seit kurzem sind sie in der Lage, Anweisungen in natürlicher Sprache zu verstehen und auszuführen, ohne dass sie dafür konkrete Beispiele benötigen. 

Diese Modelle haben auch bei der Stanford Holistic Evaluation of Language Models (HELM), einem renommierten Benchmark für die Bewertung von Sprachmodellen, hervorragende Leistungen gezeigt.

WizardLM 

WizardLM ist ein Open-Source-Sprachmodell, das von KI-Forschern unter Verwendung der Evol-instruct-Technik entwickelt wurde. Sein Hauptziel ist es, komplexe Anweisungen effektiv zu verstehen. 

Ein bemerkenswertes Merkmal von WizardLM ist seine Fähigkeit, ursprüngliche Anweisungen in komplexere Anweisungen umzuformulieren. Die sich daraus ergebenden Anweisungsdaten werden dann zur Feinabstimmung des LLaMA-Modells verwendet, wodurch dessen Leistung verbessert wird.

Gopher - Deepmind

Deepminds Schöpfung, der Gopher, ist ein beeindruckendes Modell, das 280 Milliarden Parameter umfasst. Es zeigt bemerkenswerte Fähigkeiten im Verstehen und Erzeugen von Sprache und demonstriert gleichzeitig außergewöhnliche Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen wie Mathematik, Wissenschaft, Technologie, Geisteswissenschaften und Medizin.

Außerdem verfügt es über die einzigartige Fähigkeit, komplexe Themen in interaktiven Gesprächen zu vereinfachen. Mit seinem Fachwissen in den Bereichen Lesen, Faktenüberprüfung und Identifizierung schädlicher Sprache erweist sich Gopher zweifelsohne als unschätzbarer Vorteil.

Dies waren nur einige der Hunderte von LLMs, die es derzeit gibt. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, sind das schon ziemlich viele, jeder auf seine eigene Art und Weise. Dies ist erst der Anfang einer neuen Ära, in der KI wirklich die Zukunft der Menschheit sein wird.

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