Large language models: GPT-4 en 9 andere alternatieven

Wat zijn Large Language Models?

Large language models, of LLM’s, zijn een geavanceerde vorm van kunstmatige intelligentie die de afgelopen jaren enorm veel aandacht heeft gekregen. Deze modellen zijn ontworpen om menselijke taal te begrijpen en te genereren, waardoor ze ongelooflijk krachtige tools zijn voor een breed scala aan toepassingen.

In de kern worden large language models zoals GPT-4 getraind op enorme hoeveelheden tekstdata, zoals boeken, artikelen en websites. Door deze training leert het model de regels en patronen van taal, waardoor het coherente en contextueel passende antwoorden kan genereren.

Wat zijn parameters in AI?

Voordat we naar enkele van de beste LLM’s kijken, is er een term die je vaak zult tegenkomen: “parameters”. Wat zijn dat precies?

Parameters zijn simpelweg variabelen die tijdens de trainingsfase worden aangepast om te bepalen hoe invoerdata wordt omgezet in de gewenste output. Deze individuele parameters komen overeen met waarden die tijdens het trainingsproces door een AI-algoritme worden verkregen en bijgesteld.

Dit stelt het model in staat om onderbouwde beslissingen en voorspellingen te doen. De waarden van deze parameters hebben een aanzienlijke invloed op de prestaties van een model en beïnvloeden factoren zoals nauwkeurigheid, snelheid en generalisatievermogen.

Wat zijn de 10 beste Large Language Models?

LLM’s hebben het vakgebied van natural language processing (NLP) en kunstmatige intelligentie (AI) een revolutie laten ondergaan. Door hoe competitief dit veld is, zijn er inmiddels al behoorlijk wat LLM’s. Maar een handjevol springt er echt uit.

GPT-4

Dit staat in 2023 aan het front van AI large language models. Ontwikkeld door OpenAI en onthuld in maart, laat dit opmerkelijke model een reeks verbluffende mogelijkheden zien. Het heeft een diepgaand begrip van complexe redeneringen, geavanceerde codeervaardigheden, uitzonderlijke prestaties bij diverse academische evaluaties en talloze andere competenties die menselijk niveau benaderen.

GPT-4 beschikt ook over multimodale mogelijkheden. Hierdoor kan het zowel tekst- als beeldinvoer verwerken. Terwijl ChatGPT deze functie nog niet heeft geërfd, hebben gelukkige gebruikers deze al kunnen ervaren via Bing Chat, dat gebruikmaakt van de kracht van het GPT-4-model.

GPT-3.5

GPT-3.5 is een veelzijdige LLM. Het blinkt uit in snelheid en levert binnen enkele seconden volledige antwoorden. Of het nu gaat om het schrijven van essays met ChatGPT of het ontwikkelen van businessplannen, GPT-3.5 presteert uitstekend.

Daarnaast heeft OpenAI de contextlengte voor het GPT-3.5-turbo-model uitgebreid naar een royale 16K, wat de aantrekkingskracht verder vergroot. Dit model kan bovendien vrij worden gebruikt, zonder uur- of daglimieten.

PaLM 2 (Bison-001)

Dit large language model van Google heeft zich ontpopt tot een van de meest opvallende large language models van 2023. Wat dit model onderscheidt, is de sterke focus op cruciale gebieden zoals gezond verstand-redenering, formele logica, wiskunde en geavanceerde codering in meer dan 20 talen.

De meest uitgebreide versie van PaLM 2 is getraind met maar liefst 540 miljard parameters en heeft een indrukwekkende maximale contextlengte van 4096 tokens. PaLM 2 bestaat binnen zijn framework uit vier verschillende modellen: Gecko, Otter, Bison en Unicorn.

Momenteel is alleen Bison toegankelijk voor gebruikers. Op basis van de MT-Bench-test behaalde Bison een score van 6,40 en blijft daarmee net iets achter bij GPT-4’s opmerkelijke score van 8,99 punten.

Claude v1

In 2023 lanceerde Anthropic, een bedrijf opgericht door voormalige medewerkers van OpenAI en gesteund door Google, Claude v1, een indrukwekkende concurrent op het gebied van large language models. Anthropic’s primaire doel is om AI-assistenten te ontwikkelen die behulpzaam, eerlijk en onschadelijk zijn.

De opmerkelijke prestaties van zowel het Claude v1- als het Claude Instant-model zijn gebleken uit diverse benchmarktests, waarbij ze PaLM 2 overtroffen in zowel de MMLU- als de MT-Bench-evaluaties. Het behaalt een score van 7,90 in de MT-Bench-test, terwijl GPT-4 8,99 haalt. In de MMLU-benchmark behaalde Claude v1 75,6 punten, net iets achter GPT-4’s score van 86,4.

Deze scores geven inzicht in de prestaties van modellen en dragen bij aan vooruitgang in natural language processing.

FLAN-UL2

FLAN-UL2 is een betrouwbaar en schaalbaar model dat uitblinkt in diverse taken en datasets. Het is gebaseerd op de T5-architectuur en bevat verbeteringen ten opzichte van het UL2-model. Met een uitgebreid receptief veld van 2048 vereenvoudigt het inferentie en fine-tuning, waardoor het goed geschikt is voor in-context learning. FLAN-datasets en -methoden zijn openlijk toegankelijk voor effectieve instructie-tuning.

Codex

Codex is een afgeleide van GPT-3 en vertoont uitzonderlijke vaardigheid in programmeren, schrijven en data-analyse. Ontwikkeld in samenwerking met GitHub en GitHub Copilot, toont het zijn vermogen om natuurlijke taalcommando’s voor diverse programmeertalen te begrijpen en uit te voeren.

Dit baant de weg voor de integratie van natuurlijke-taalinterfaces in bestaande applicaties. Codex blinkt vooral uit in Python, maar strekt zijn mogelijkheden ook uit naar talen zoals JavaScript, PHP en Ruby.

GPT-NeoX-20B

GPT-NeoX-20B toont opmerkelijke capaciteiten in een breed spectrum aan natural language processing-taken. Als dicht autoregressief taalmodel met 20 miljard parameters onderscheidt het zich van andere modellen in zijn categorie.

Getraind op de Pile-dataset, houdt GPT-NeoX-20B momenteel het record voor het grootste autoregressieve model met publiek beschikbare gewichten. Zijn veelzijdigheid maakt het uitzonderlijk bij taken op het gebied van taalbegrip, wiskunde en kennisgebaseerde domeinen.

Jurassic-2

Jurassic-2 omvat drie primaire taalmodellen: Large, Grande en Jumbo. Deze modellen vertonen geavanceerde vaardigheid in lees- en schrijftaken. Onlangs hebben ze het vermogen verworven om natuurlijke-taalinstructies te begrijpen en uit te voeren zonder specifieke voorbeelden nodig te hebben, dankzij hun instructiemogelijkheden.

Deze modellen hebben ook uitzonderlijke prestaties laten zien op Stanford’s Holistic Evaluation of Language Models (HELM), een gerenommeerde benchmark voor het evalueren van taalmodellen.

WizardLM

WizardLM is een open-source large language model dat is ontwikkeld door AI-onderzoekers met behulp van de Evol-instruct-techniek. Het primaire doel is om complexe instructies effectief te begrijpen.

Een opvallend kenmerk van WizardLM is het vermogen om initiële instructies te herformuleren tot complexere versies. De resulterende instructiedata wordt vervolgens gebruikt om het LLaMA-model te fine-tunen, waardoor de prestaties verbeteren.

Gopher – Deepmind

Deepmind’s creatie, Gopher, is een indrukwekkend model met 280 miljard parameters. Het toont opmerkelijke vaardigheid in het begrijpen en genereren van taal, terwijl het uitzonderlijke aanleg laat zien op uiteenlopende terreinen zoals wiskunde, wetenschap, technologie, geesteswetenschappen en geneeskunde.

Bovendien beschikt het over de unieke vaardigheid om complexe onderwerpen te vereenvoudigen tijdens interactieve gesprekken. Met zijn expertise in lezen, feitencontrole en het herkennen van schadelijke taal bewijst Gopher ontegenzeggelijk een waardevolle troef te zijn.

Dit waren slechts enkele van de honderden LLM’s die momenteel bestaan. Zoals je hebt gemerkt, is dat al best veel, elk op zijn eigen manier onderscheidend. Dit is nog maar het begin van een nieuw tijdperk waarin AI werkelijk de toekomst van de mensheid zal zijn.

Word onderdeel van de verandering met Typetone AI

Met zoveel LLM’s om uit te kiezen en manieren om ze te gebruiken, biedt Typetone AI een oplossing voor al je problemen. Het gebruikt het GPT-model als framework en dankzij de kant-en-klare templates is content maken nog nooit zo makkelijk geweest.

Geloof je me niet? Probeer het zelf uit. Meld je gratis aan en ontdek wat Typetone AI voor jou kan betekenen.