Die besten 25 Open Source Large Language Models von 2024
Einführung in Open Source LLMs
Die Landschaft der Open Source Large Language Models (LLMs) hat sich im Jahr 2024 erheblich erweitert und bietet Forschern, Entwicklern und Unternehmen Zugang zu modernsten Modellen ohne die Notwendigkeit proprietärer Lizenzen. Dieser Artikel untersucht über 20 der besten Open Source LLMs, ihre wichtigsten Funktionen, Benchmarks, beste Anwendungsfälle, Anzahl der Parameter und Kontextlänge.
Warum Open Source LLMs besser sind
Open Source LLMs bieten mehrere überzeugende Vorteile gegenüber ihren proprietären Gegenstücken und werden daher in einer Vielzahl von Anwendungen zunehmend attraktiv. Hier sind einige wichtige Gründe, warum Open Source LLMs besser sind:
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Kosteneffizienz: Open Source LLMs stehen kostenlos zur Verfügung und eliminieren die Notwendigkeit teurer Lizenzgebühren für proprietäre Modelle. Dadurch sind sie für Forscher, Startups und Organisationen mit begrenzten Budgets zugänglicher.
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Transparenz: Die offene Natur dieser Modelle ermöglicht eine größere Transparenz hinsichtlich ihrer Architektur, Trainingsdaten und inneren Funktionsweise. Diese Transparenz fördert das Vertrauen, ermöglicht Auditing und erleichtert die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.
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Anpassungsfähigkeit und Flexibilität: Open Source LLMs bieten die Freiheit, die Modelle je nach spezifischem Anwendungsfall und den Anforderungen des jeweiligen Fachgebiets anzupassen und anzupassen. Diese Flexibilität ist für Organisationen, die maßgeschneiderte KI-Lösungen entwickeln möchten, von entscheidender Bedeutung.
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Innovation durch Community-Engagement: Open Source LLMs profitieren von der kollektiven Intelligenz und den Beiträgen einer globalen Gemeinschaft von Forschern und Entwicklern. Dieser gemeinschaftliche Ansatz beschleunigt die Innovation, führt zu schnellen Verbesserungen und vielfältigen Anwendungen.
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Verminderung der Anbieterabhängigkeit: Durch die Entscheidung für Open Source LLMs können Organisationen vermeiden, an das Ökosystem eines einzelnen Anbieters gebunden zu sein. Diese Unabhängigkeit ermöglicht eine größere Kontrolle über Daten, Infrastruktur und die Möglichkeit, bei Bedarf zwischen Modellen zu wechseln.
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Ethische Bedenken berücksichtigen: Die Transparenz und Rechenschaftspflicht, die durch Open Source LLMs ermöglicht wird, helfen dabei, ethische Bedenken im Zusammenhang mit KI zu adressieren, wie beispielsweise Vorurteile, Fairness und verantwortungsvolle Nutzung. Die Möglichkeit, diese Modelle zu inspizieren und zu ändern, ermöglicht es Forschern, potenzielle Probleme zu erkennen und zu mildern.
Obwohl proprietäre LLMs immer noch ihren Platz haben, insbesondere in Szenarien, die erstklassigen Support und nahtlose Integration erfordern, sind die Vorteile von Open Source LLMs überzeugend. Mit der fortschreitenden Entwicklung des Open Source LLM-Ökosystems können wir noch leistungsstärkere und vielseitigere Modelle erwarten, die ihren proprietären Gegenstücken ebenbürtig oder sogar überlegen sind.
Die besten 25 Open Source LLMs
1. Mistral
Mistral 7B ist ein Open Source LLM, das von Mistral AI entwickelt wurde und vielversprechende Leistungen zeigt und eine lange Kontextlänge unterstützt.
Zu den wichtigsten Merkmalen von Mistral 7B gehören:
- Wettbewerbsfähige Leistung bei der Sprachmodellierung und in nachgelagerten Aufgaben
- Lange Kontextlänge von 4096-16K Token unter Verwendung von Sliding Window Attention
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0-Lizenz
Die lange Kontextlänge von Mistral 7B macht es geeignet für Aufgaben, die erweiterten Text erfordern, wie z.B. Dokumentenzusammenfassungen, Fragebeantwortung auf Langformbasis und kontextbewusste Generierung. Die Sliding Window Attention ermöglicht eine effiziente Verarbeitung sehr langer Eingabesequenzen.
Weitere Informationen zu den Mistral-Modellen:
2. OpenHermes
OpenHermes ist eine Serie von Open Source LLMs, die von Nous Research entwickelt wurden und Größen von 2,5B bis 13B Parametern umfassen.
Zu den wichtigsten Merkmalen der OpenHermes-Modelle gehören:
- Starke Leistung bei der Sprachmodellierung und in nachgelagerten Aufgaben
- Effizientes Training und Inferenz unter Verwendung der Triton-Sprache und des Compilers
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0-Lizenz
OpenHermes-Modelle sind vielseitig einsetzbar und können für eine Vielzahl von Sprachverständnis- und Generierungsaufgaben verwendet werden. Durch ihr effizientes Training und ihre Inferenz eignen sie sich für ressourcenbeschränkte Umgebungen oder Anwendungen mit strengen Latenzanforderungen.
3. LLaMA 2
Die LLaMA 2-Modellfamilie von Meta, die im Juni 2023 veröffentlicht wurde, hat zum Ziel, den Zugang zu leistungsstarken Sprachmodellen für eine breite Nutzerschaft zu demokratisieren. Die Modelle haben Größen von 7B bis 70B Parametern.
Zu den wichtigsten Merkmalen der LLaMA 2-Modelle gehören:
- Wettbewerbsfähige Leistung bei der Sprachmodellierung und in nachgelagerten NLP-Aufgaben
- Lange Kontextlänge von 4096 Token für ein besseres Verständnis von erweitertem Text
- Flexibilität bei der Bereitstellung mit verschiedenen Modellgrößen
- Veröffentlicht unter einer benutzerdefinierten Lizenz, die eine kostenlose Nutzung für Entitäten mit weniger als 700 Millionen Benutzern ermöglicht, allerdings mit bestimmten Einschränkungen
LLaMA 2-Modelle finden Anwendungen in der Inhaltsentwicklung, Zusammenfassungen, Dialogsystemen und Fragebeantwortung. Ihre starke Leistung und die Open Source-Natur haben sie zu einer beliebten Wahl für Forscher und Entwickler gemacht.
4. Bloom
Bloom, entwickelt von BigScience, ist ein 176B-Parameter Open Access Multilingual Language Model, das seit seiner Veröffentlichung im Jahr 2022 erhebliche Akzeptanz gefunden hat.
Zu den wichtigsten Merkmalen von Bloom gehören:
- Starke Leistung bei einer Vielzahl von NLP-Aufgaben und Benchmarks, insbesondere in mehrsprachigen Umgebungen
- Multilingualität, unterstützt die Textgenerierung in 46 Sprachen und 13 Programmiersprachen
- Veröffentlicht unter der OpenRAIL-M v1-Lizenz, ermöglicht flexible Nutzung und Anpassung Bloom's Mehrsprachigkeit und starke Leistung machen es zu einer überzeugenden Wahl für Anwendungen, die diverse sprachliche Zielgruppen bedienen. Es eignet sich gut für Aufgaben wie Übersetzung, mehrsprachige Inhaltsgenerierung und interlinguale Verständigung.
5. OPT
OPT (Open Pre-trained Transformer) ist eine Reihe von quelloffenen LLMs mit einer Größe von 125M bis 175B Parametern, die von Meta AI entwickelt wurden.
Hauptmerkmale der OPT-Modelle sind:
- Starke Zero-Shot-Leistung bei verschiedenen NLP-Benchmarks
- Training an einem großen Korpus unlabeled Textdaten
- Flexibilität bei der Bereitstellung mit einer breiten Palette von Modellgrößen
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz
OPTs starke Zero-Shot-Fähigkeiten machen es geeignet für Anwendungen, bei denen Fine-Tuning nicht möglich ist. Die Palette der Modellgrößen ermöglicht eine flexible Bereitstellung mit unterschiedlichen Berechnungsbudgets und Latenzanforderungen.
6. GPT-NeoX-20B
GPT-NeoX-20B ist ein quelloffenes autoregressives Sprachmodell mit 20 Milliarden Parametern, das von EleutherAI entwickelt wurde.
Hauptmerkmale von GPT-NeoX-20B sind:
- Wettbewerbsfähige Leistung bei Sprachmodellierungsbenchmarks
- Vielversprechende Few-Shot-Learning-Fähigkeiten
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz
GPT-NeoX-20B eignet sich gut für generative Aufgaben wie Geschichtsschreiben, Artikelerstellung und kreatives Schreiben. Seine starken Sprachmodellierungsfähigkeiten machen es zur guten Wahl für Anwendungen, die kohärente Textgenerierung erfordern.
7. Pythia
Pythia ist eine Suite von quelloffenen LLMs mit einer Größe von 70M bis 12B Parametern, die darauf abzielt, die Analyse von Sprachmodellen über Training und Skalierung hinweg zu ermöglichen.
Hauptmerkmale der Pythia-Modelle sind:
- Vielversprechende Leistung bei verschiedenen NLP-Aufgaben
- Design zur Unterstützung der Erforschung der Trainingsdynamik und Skalierungseigenschaften von Sprachmodellen
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz
Pythia-Modelle sind hauptsächlich für Forschungszwecke vorgesehen und ermöglichen kontrollierte Experimente zu den Auswirkungen von Modellskalierung, Trainingsdaten und Hyperparametern. Sie können auch als Basismodelle für das Feinabstimmen auf spezifische Downstream-Aufgaben verwendet werden.
8. OpenLLaMA
OpenLLaMA ist eine offene Reproduktion der LLaMA-Modelle von Meta mit Größen von 3B bis 13B Parametern.
Hauptmerkmale der OpenLLaMA-Modelle sind:
- Getreue Wiedergabe der Architektur und Trainingsmethodik von LLaMA
- Ermöglicht Forschern, sich mit modernsten Sprachmodellen zu beschäftigen und darauf aufzubauen
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz
OpenLLaMA-Modelle sind wertvoll für die Erforschung von Sprachmodellarchitekturen, Trainierungstechniken und Skalierungsgesetzen. Sie können auch als Ausgangspunkt für die Entwicklung von abgeleiteten Modellen verwendet werden, die auf bestimmte Domänen oder Aufgaben zugeschnitten sind.
9. OLMo
Entwickelt vom Allen Institute for AI (AI2) ist OLMo (Open Language Model) eine Familie von quelloffenen LLMs, die Transparenz, Reproduzierbarkeit und Zugänglichkeit priorisieren. Das größte Modell, OLMo 7B Twin 2T, zeigt beeindruckende Leistung bei einer Reihe von NLP-Benchmarks.
Hauptmerkmale von OLMo-Modellen sind:
- Training an einem vielfältigen Korpus hochwertiger Textdaten
- Schwerpunkt auf Reproduzierbarkeit mit ausführlicher Dokumentation und Open-Source-Trainingscode
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz
OLMo-Modelle eignen sich gut für Forschungsanwendungen mit Fokus auf Interpretierbarkeit und Robustheit. Sie können für eine Vielzahl von Sprachverständnis- und Generierungsaufgaben verwendet werden.
10. Gemma
Gemma ist eine Familie von quelloffenen LLMs, die von Google entwickelt wurden und einzigartige Funktionen wie Unterstützung für einen kontextabhängigen Bereich von bis zu 8192 Tokens bieten.
Hauptmerkmale von Gemma-Modellen sind:
- Wettbewerbsfähige Leistung bei Sprachmodellierung und folgenden NLP-Benchmarks
- Effizientes Training und Inferenz mit Hilfe des JAX-Frameworks von Google
- Mehrsprachige Varianten wie Gemma 7B it, trainiert auf italienischen Textdaten
- Veröffentlicht unter den Gemma Nutzungsbedingungen, die flexible Nutzung und Modifikation ermöglichen
Gemas langer Kontextbereich macht es besonders gut geeignet für Aufgaben, die erweiterten Text umfassen, wie Dokumentenzusammenfassung, Langform-Fragenbeantwortung und Inhaltsentwicklung. Seine mehrsprachigen Varianten sind wertvoll für sprachspezifische Anwendungen.
11. GPT-J-6B
GPT-J-6B ist ein 6 Milliarden Paramenter umfassendes Open-Source-Sprachmodell, das von EleutherAI entwickelt wurde.
Hauptmerkmale von GPT-J-6B sind:
- Weit verbreitet und starke Leistung bei verschiedenen sprachlichen Aufgaben
- Dient als Grundlage für viele abgeleitete Modelle und Anwendungen
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz
GPT-J-6B ist ein vielseitiges Modell, das sich für eine Reihe von Sprachgenerierungs- und -verständnisaufgaben eignet. Aufgrund seiner moderaten Größe ist es im Vergleich zu größeren Modellen leichter einzusetzen.
12. Dolly
Dolly ist eine Reihe von anweisungsorientierten, quelloffenen LLMs mit Größen von 3B bis 12B Parametern, die von Databricks entwickelt wurden.
Hauptmerkmale von Dolly-Modellen sind:
- Starke Leistung bei Aufgaben des Anweisungsfolgens und allgemeines Sprachverständnis
- Basierend auf der Pythia-Architektur
- Verwendet für den Aufbau von Chatbots und anderen Anwendungen
- Veröffentlicht unter der MIT-Lizenz
Dollys Anweisungsabstimmung macht es gut geeignet für den Aufbau von Gesprächsagenten, aufgabenorientierten Dialogsystemen und Anwendungen, die das Befolgen spezifischer Anweisungen erfordern. Die Palette der Modellgrößen ermöglicht Flexibilität bei der Bereitstellung.
13. StableLM-Alpha
StableLM-Alpha ist eine Suite von quelloffenen LLMs mit einer Größe von 3B bis 65B Parametern, die von Stability AI entwickelt wurden.
Hauptmerkmale der StableLM-Alpha-Modelle sind:
- Vielversprechende Leistung bei Sprachmodellierung und nachgelagerten Aufgaben
- Langer Kontextbereich von 4096 Tokens, der ein besseres Verständnis von erweitertem Text ermöglicht
- Veröffentlicht unter der CC BY-SA-4.0 Lizenz
StableLM-Alphas langer Kontextbereich macht es geeignet für Aufgaben, die längere Eingabesequenzen umfassen, wie die Verarbeitung von Dokumenten, Zusammenfassung und kontextbezogene Generierung. Die Palette der Modellgrößen ermöglicht Flexibilität bei der Bereitstellung.
14. RWKV
RWKV ist eine Familie von quelloffenen RNN-basierten Sprachmodellen mit Größen von bis zu 14B Parametern.
Hauptmerkmale der RWKV-Modelle sind:
- Transformer-Level-Leistung bei O(1) Inferenzzeit unabhängig von der Kontextlänge
- Unendliche Kontextlänge (RNN-basiert)
- Starke Ergebnisse bei der Sprachmodellierung und bei Aufgaben nachgelagerter Prozesse
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz
RWKV's unendliche Kontextlänge und effiziente Inferenz machen es gut geeignet für Aufgaben, die sehr lange Eingabesequenzen oder Echtzeitgenerierung beinhalten. Es ist eine gute Wahl für Anwendungen, die die Verarbeitung langer Dokumente oder die Aufrechterhaltung eines langfristigen Kontexts erfordern.
15. FastChat-T5
FastChat-T5 ist ein Open-Source Chatbot-Modell von Anthropic mit 3 Milliarden Parametern, basierend auf der T5-Architektur.
Hauptmerkmale von FastChat-T5 sind:
- Starke Konversationsfähigkeiten und Optimierung für effiziente Inferenz
- Wettbewerbsfähige Leistung bei Dialogaufgaben
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz
FastChat-T5 ist speziell für den Aufbau von Chatbots und Konversationsagenten konzipiert. Seine kompakte Größe und effiziente Inferenz machen es für Echtzeit-Chat-Anwendungen geeignet.
16. h2oGPT
Entwickelt von H2O.ai, ist h2oGPT eine Familie von Open-Source LLMs mit 12 bis 20 Milliarden Parametern.
Hauptmerkmale von h2oGPT-Modellen sind:
- Priorisierung von Transparenz und starke Leistung bei NLP-Benchmarks
- Bietet ein Gleichgewicht zwischen Modellgröße und Leistung
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz
h2oGPT-Modelle sind vielseitig einsetzbar und können für verschiedene Aufgaben zur Sprachverständnis und -generierung verwendet werden. Ihre Fokussierung auf Transparenz macht sie für Anwendungen geeignet, die Interpretierbarkeit und Verantwortlichkeit erfordern.
17. RedPajama-INCITE
RedPajama-INCITE ist eine Familie von Open-Source Basismodellen, instruktionsabgestimmten Modellen und Chat-Modellen mit 3 bis 7 Milliarden Parametern.
Hauptmerkmale von RedPajama-INCITE-Modellen sind:
- Starke Konversationsfähigkeiten und Leistung bei der Befolgung von Anweisungen
- Training anhand eines großen Korpus hochwertiger Daten
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz
RedPajama-INCITE-Modelle eignen sich gut für den Aufbau von Chatbots, aufgabenorientierten Dialogsystemen und Anwendungen, die das Befolgen spezifischer Anweisungen erfordern. Ihre starken Konversationsfähigkeiten machen sie zu einer guten Wahl für ansprechende und interaktive Anwendungen.
18. Falcon
Entwickelt von Technology Innovation Institute (TII) in Abu Dhabi, ist Falcon eine Familie von Open-Source LLMs, die im Jahr 2024 bedeutende Fortschritte gemacht haben. Das größte Modell, Falcon-180B, verfügt über beeindruckende 180 Milliarden Parameter und zählt zu den leistungsstärksten Open-Source LLMs. Falcon-Modelle werden mithilfe des RefinedWeb-Datensatzes trainiert, der qualitativ hochwertige Webdaten enthält und es ihnen ermöglicht, Modelle zu übertreffen, die mit kuratierten Korpora trainiert wurden.
Hauptmerkmale von Falcon-Modellen sind:
- Außergewöhnliche Leistung bei einer Vielzahl von NLP-Aufgaben
- Effiziente Inferenz mit optimierten Architekturen
- Mehrsprachige Fähigkeiten mit Unterstützung für über 100 Sprachen
- Veröffentlicht unter der großzügigen Apache 2.0 Lizenz
Falcon-Modelle finden Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter Inhaltsgenerierung, Sprachübersetzung, Fragebeantwortung und Stimmungsanalyse. Ihre Open-Source-Natur und beeindruckende Leistung haben sie zu einer beliebten Wahl bei Forschern und Entwicklern gemacht.
19. MPT-30B
MosaicML, ein führender Anbieter von Open-Source KI-Modellen, veröffentlichte im Juni 2023 MPT-30B und setzte damit einen neuen Standard für Open-Source Foundationsmodelle. Mit 30 Milliarden Parametern zeigt MPT-30B bemerkenswerte Fähigkeiten in einer Vielzahl von natürlichen Sprachaufgaben, einschließlich Textgenerierung, Fragebeantwortung und Zusammenfassung.
Nennenswerte Merkmale von MPT-30B sind:
- Spitzenleistung auf Benchmark-Datensätzen
- Effizientes Training und Inferenz mit Hilfe der Composer-Bibliothek von MosaicML
- Instruktionsabgestimmte Varianten für verbesserte leistungsspezifische Aufgaben
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 und CC BY-SA-3.0 Lizenz
MPT-30B wurde in der KI-Gemeinschaft weit verbreitet angenommen und wird für Anwendungen wie Chatbots, Inhalts-Generierungswerkzeuge und Forschungsprojekte eingesetzt. Seine Open-Source-Natur und starke Leistung haben es zur bevorzugten Wahl für Organisationen gemacht, die die Leistung großer Sprachmodelle nutzen wollen.
20. CodeGen
Entwickelt von Salesforce, ist CodeGen eine Reihe von Code-Generierungsmodellen mit 350 Millionen bis 16 Milliarden Parametern.
Hauptmerkmale von CodeGen-Modellen sind:
- Spitzenleistung bei Code-Generierungsaufgaben wie HumanEval
- Training anhand eines großen Korpus von Code aus verschiedenen Programmiersprachen
- Unterstützung für mehrstufige konversationelle Programmsynthese
- Veröffentlicht unter einer nicht-kommerziellen Lizenz
CodeGen-Modelle zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, Code anhand natürlicher Sprachbeschreibungen zu generieren. Ihre Fähigkeiten zur mehrstufigen Konversation ermöglichen einen interaktiven Entwicklungsworkflow, bei dem das Modell den Code basierend auf Benutzerfeedback iterativ verfeinern kann. CodeGen eignet sich für KI-unterstütztes Programmieren und Code-Autovervollständigung.
21. FLAN-T5
FLAN-T5 ist eine Familie von instruktionsabgestimmten Modellen, basierend auf Googles T5-Architektur, mit einer Größe von bis zu 11 Milliarden Parametern.
Hauptmerkmale von FLAN-T5-Modellen sind:
- Starke Few-Shot-Leistung bei einer Vielzahl von Aufgaben
- Instruktionsabstimmung anhand einer Mischung aus über 1800 unterschiedlichen Aufgaben
- Übertrifft auf einigen Benchmarks deutlich größere Modelle wie PaLM-62B
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz
Durch die Instruktionsabstimmung kann FLAN-T5 auch mit nur wenigen Beispielen eine gute Leistung bei unbekannten Aufgaben erzielen. Dies macht es für Anwendungen geeignet, die eine aufgabenagnostische Sprachverständnis- und Generierungsfähigkeit erfordern. FLAN-T5 kann für Fragebeantwortung, Zusammenfassung, Übersetzung und vieles mehr verwendet werden.
22. GPT-NeoX-20B-Instruct
GPT-NeoX-20B-Instruct ist eine instruktionsabgestimmte Variante des GPT-NeoX-20B-Modells von EleutherAI und zeigt eine starke Leistung bei Anweisungsfolge-Aufgaben.
Hauptmerkmale von GPT-NeoX-20B-Instruct sind:
- Verbesserte Fähigkeit, Anweisungen im Vergleich zum Basis-GPT-NeoX-20B zu befolgen
- Vielversprechende Ergebnisse bei Benchmarks wie MMLU und BBH
- Kann für Anwendungen verwendet werden, die erfordern, dass Modelle spezifischen Anweisungen folgen
- Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz Die Anweisungsabstimmung von GPT-NeoX-20B-Instruct macht es ideal zum Aufbau von aufgabenorientierten Systemen wie virtuellen Assistenten, die Benutzeranweisungen verstehen und ausführen müssen. Es kann auch für allgemeine Aufgaben in der Sprachverarbeitung verwendet werden, bei denen die Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen, vorteilhaft ist.
23. Nous Hermes
Nous Research hat die Hermes-Serie von Open-Source-LLMs entwickelt, die Modelle mit Parametergrößen von 2,5B bis 13B umfassen.
Hauptmerkmale der Nous Hermes Modelle sind:
- Wettbewerbsfähige Leistung bei der Sprachmodellierung und bei nachgelagerten Aufgaben
- Effiziente Implementierung mit der xFormers-Bibliothek
- Mehrsprachige Varianten zur Unterstützung von nicht-englischen Sprachen
- Unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht
Nous Hermes Modelle bieten eine gute Balance zwischen Leistungsfähigkeit und Effizienz und sind daher für eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich Sprachverarbeitung und -generierung geeignet. Die mehrsprachigen Varianten sind besonders wertvoll für den Aufbau von Anwendungen, die nicht-englischsprachige Benutzer bedienen.
24. Ziya-LLaMA-13B
Ziya-LLaMA-13B ist ein chinesisches LLaMA-Modell mit 13B Parametern, das vom Ziya-Team entwickelt wurde. Es hat vielversprechende Leistungen bei chinesischen Sprachaufgaben gezeigt.
Hauptmerkmale von Ziya-LLaMA-13B sind:
- Gute Ergebnisse bei der chinesischen Sprachmodellierung und bei nachgelagerten Tests
- Ermöglicht den Aufbau von chinesischsprachigen Anwendungen mit hochmoderner Leistung
- Trainiert auf einem großen Korpus an vielfältigen chinesischen Textdaten
- Unter einer benutzerdefinierten Lizenz veröffentlicht, die flexible Nutzung ermöglicht
Ziya-LLaMA-13B ist eine wertvolle Ressource für Forscher und Entwickler, die an chinesischen NLP-Anwendungen arbeiten. Es kann für Aufgaben wie Inhaltsentwicklung, Fragebeantwortung und Sentimentanalyse in der chinesischen Sprache verwendet werden.
25. Vicuna
Vicuna wurde von der Large Model Systems Organization (LMSYS) entwickelt und ist ein Open-Source-Chatbot-Modell mit Größen von 7B bis 13B Parametern.
Hauptmerkmale der Vicuna-Modelle sind:
- Starke Konversationsfähigkeiten und gute Leistung bei Dialogaufgaben
- Feinabstimmung auf einem großen Korpus an Konversationsdaten
- Unter einer nicht-kommerziellen Lizenz veröffentlicht
Vicuna-Modelle sind speziell für den Aufbau ansprechender und kohärenter Chatbots konzipiert. Ihre Feinabstimmung auf Konversationsdaten macht sie ideal für Anwendungen, die natürliche und kontextuell relevante Antworten erfordern.
Fazit
Die Open-Source-LLM-Landschaft hat im Jahr 2024 ein enormes Wachstum und Fortschritte verzeichnet, wobei eine Vielzahl von Modellen für verschiedene Anwendungsfälle und Einsatzszenarien verfügbar ist. Von groß angelegten Modellen wie Falcon-180B und MPT-30B bis hin zu spezialisierteren Modellen wie FastChat-T5 und Vicuna gibt es Open-Source-LLMs, die für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet sind.
Da sich das Feld weiterentwickelt, können wir weitere Fortschritte in Modellarchitekturen, Trainierungstechniken und Leistung bei nachgelagerten Aufgaben erwarten. Die Open-Source-Natur dieser Modelle wird weiterhin Innovation, Zusammenarbeit und Zugänglichkeit in der KI-Gemeinschaft fördern.
Bei der Auswahl eines Open-Source-LLMs für einen bestimmten Anwendungsfall ist es wichtig, Faktoren wie Modellgröße, Kontextlänge, Trainingsdaten, Lizenzbedingungen und Leistungsfähigkeit bei relevanten Benchmarks zu berücksichtigen. Die in diesem Artikel besprochenen Modelle bieten einen Ausgangspunkt, um die Möglichkeiten und Potenziale von Open-Source-LLMs im Jahr 2024 zu erkunden.