Com os recentes avanços no processamento de linguagem natural, o GPT-3 da OpenAI emergiu como o modelo ideal para a geração de linguagem natural. Seus recursos avançados permitiram que as empresas gerassem conteúdo com rapidez e precisão, mas sua base de código fechada dificultou o uso por pesquisadores independentes e empresas que exigem total flexibilidade.
Mas agora existem várias alternativas de código aberto ao GPT-3 que estão se mostrando tão poderosas para empresas quanto para pesquisadores. Neste artigo, veremos:
Portanto, se você estiver procurando por uma alternativa de código aberto ao GPT-3, este artigo o ajudará a tomar uma decisão informada. Vamos começar!
GPT-3 é a abreviação de Generative Pre-trained Transformer 3 é um modelo de linguagem não supervisionado desenvolvido pela OpenAI. Na época em que foi lançado em 2020, o GPT-3 era o maior modelo de linguagem já criado, contendo mais de 175 bilhões de parâmetros.
GPT-3 e modelos de linguagem em larga escala de código aberto usam uma grande quantidade de dados de treinamento para produzir texto humano e concluir tarefas como responder a perguntas, resumir documentos e traduzir idiomas sem a necessidade de nenhum treinamento adicional.
Em 2023, o Instituto Alemão Max Planck realizou um estudo para comparar as habilidades cognitivas de humanos e GPT-3 usando testes psicológicos canônicos para comparar suas habilidades na tomada de decisões, busca de informações e relações de causa e efeito. Os resultados do estudo são surpreendentes:
Mas em duas habilidades cognitivas, a IA fica aquém dos humanos:
Os autores acreditam que, para alcançar os humanos nessas duas habilidades, a IA deve se comunicar ativamente com os humanos. Não é difícil imaginar que esse obstáculo seja superado rapidamente com milhões de pessoas já se comunicando com o ChatGPT.
O lançamento do GPT-3 da OpenAI foi um marco no desenvolvimento de sistemas de IA de linguagem natural. Pela primeira vez, um modelo de IA foi capaz de formular textos curtos de maneira tão crível e coerente que não poderiam mais ser reconhecidos por humanos como gerados por IA. Posteriormente, o modelo provou ser flexível para muitas outras aplicações, como a geração de código que exigia apenas um pequeno ajuste fino.
Desde o lançamento, a série de modelos GPT-3 se expandiu para incluir modelos de conversação AI como ChatGPT e modelos mais poderosos, como DaVinci, que fornecem:
Embora o GPT-3 ofereça um conjunto atraente de benefícios, ele tem limitações que são importantes a serem consideradas ao tomar uma decisão de tecnologia para sua empresa:
Nos últimos anos, pesquisadores independentes têm se esforçado para tornar os modelos de linguagem em larga escala mais acessíveis ao público, desenvolvendo alternativas de código aberto para modelos de IA, como o GPT-3 da OpenAI e o LaMDA do Google, que normalmente são bem guardados. Ao fazer isso, esses pesquisadores esperam incentivar mais pesquisas e desenvolvimento nessa área e fornecer ao público acesso gratuito e irrestrito a essa tecnologia de inteligência artificial.
Os pioneiros incluem o coletivo de pesquisa EleutherAI e BigScience. Hoje, até mesmo gigantes como Google, Meta e Microsoft começaram a fornecer acesso público aos seus modelos. Vejamos as principais alternativas de código aberto GPT-3:
BigScience Bloom é uma verdadeira alternativa de código aberto ao GPT-3, com acesso total disponível gratuitamente para projetos de pesquisa e fins empresariais.
O modelo de linguagem Bloom foi treinado com 176 bilhões de parâmetros durante 117 dias no centro de supercomputação do Centro Nacional Francês de Pesquisa Científica. O desenvolvimento foi organizado pelo projeto BigScience, coordenado pela Hugging Face, cofinanciado pelo governo francês e envolveu mais de 1000 pesquisadores voluntários.
BLOOM vs GTP-3:
GPT-JT é um modelo de linguagem descentralizado desenvolvido pela comunidade Together, incluindo pesquisadores da ETH Zurich e da Universidade de Stanford. Ele se baseia no parâmetro GPT-J-6B de seis bilhões da EleutherAI e foi ajustado com 3,5 bilhões de tokens. O GPT-JT foi projetado para ser usado com data centers mais lentos com até um gigabit/s disponível e tem o potencial de alcançar o mesmo desempenho que o GPT-3 em modelos de linguagem grandes.
Jack Clark, autor do boletim informativo Import AI, afirma que o GPT-JT pode ser o fim de uma era de desenvolvimento de IA que é conduzida exclusivamente por grupos com acesso a grandes redes de computadores centralizadas. Ele afirmou que “o GPT-JT sugere um futuro radicalmente diferente – coletivos distribuídos podem, em vez disso, agrupar computadores em links de internet ruins e treinar modelos juntos”.
GPT-JT vs GPT-3:
GPT-NeoX (ou também chamado GPT-NeoX-20B) é um dos modelos de processamento de linguagem natural (NLP) de código aberto mais avançados disponíveis. Este modelo de linguagem autorregressiva de 20 bilhões de parâmetros foi desenvolvido por um coletivo de pesquisadores da EleutherAI e treinado no “Pile”.
Ele se baseou em versões anteriores menores do modelo, como GPT-J6B e GPT-Neo. GPT-NeoX-20B usa um tokenizer diferente daquele usado em GPT-J-6B e GPT-Neo, que aloca tokens adicionais para caracteres de espaço em branco, tornando o modelo mais adequado para certas tarefas como geração de código.
GPT-NeoX vs GTP-3:
O MT-NLG é o maior e mais poderoso modelo de transformador monolítico em inglês disponível. Este grande modelo de linguagem foi desenvolvido pela NVIDIA em colaboração com a Microsoft e possui mais de 530 bilhões de parâmetros, o triplo do tamanho do GPT-3 da OpenAI.
Como sucessor do Turing NLG 17B e do Megatron-LM , o MT-NLG é capaz de realizar tarefas de linguagem natural com maior precisão, como predição, compreensão de leitura, raciocínio de senso comum, raciocínio de linguagem natural e desambiguação do significado de palavras. Foi treinado com a ajuda do supercomputador Selene e seus 560 servidores A100. Este modelo é aprimorado ainda mais pelo uso de treinamento de precisão mista e HDR InfiniBand com extensão full-fat tree.
MT-NLG vs GPT-3:
OPT-175B é um modelo de linguagem desenvolvido pela Meta com 175 bilhões de parâmetros treinados em conjuntos de dados disponíveis publicamente. Ele é projetado para casos de uso de pesquisa e envolvimento da comunidade e é lançado sob uma licença não comercial. Ele foi projetado para ser mais eficiente em termos de energia do que o GPT-3, consumindo apenas 1/7 da pegada de carbono.
O OPT-175B é treinado usando a API de código aberto Fully Sharded Data Parallel (FSDP) da Meta e a abstração paralela de tensor da NVIDIA no Megatron-LM para permitir a eficiência ideal do treinamento.
OPT vs GPT-3:
Flan-T5 é um poderoso modelo de linguagem de código aberto desenvolvido pelo Google AI que usa uma abordagem de texto para texto para processamento de linguagem natural (NLP). É uma arquitetura baseada em transformador que requer menos parâmetros e pode ser treinada mais rapidamente do que outros modelos.
Ele é capaz de quebrar o texto, raciocinar sobre ele e detectar sarcasmo. Ele também é capaz de reinterpretar perguntas e fornecer respostas mais intuitivas do que um modelo tradicional de resposta a perguntas.
Flan-T5 vs GPT-3:
Como vimos, existem muitos LLMs disponíveis, tanto para fins comerciais quanto para fins de pesquisa. Ao selecionar um modelo para trabalhar, você também precisa saber como testá-lo adequadamente para poder avaliar o desempenho, a precisão e a confiabilidade do modelo em diferentes cenários.
Nesta seção, veremos três dos métodos mais comuns para testar modelos de IA de código aberto.
A plataforma Hugging Face fornece uma interface fácil de usar para testar LLMs de código aberto. Possui uma interface de linha de comando que permite aos usuários acessar os modelos, executar experimentos e avaliar os resultados. Ele também fornece uma biblioteca de modelos pré-treinados que podem ser usados para avaliar a precisão e o desempenho dos LLMs.
Aqui tem uma amostra de demonstração do Hugging Face para o Flan-T5 do Google para você começar.
Testar LLMs de código aberto localmente permite que você execute experimentos em seu próprio computador. A vantagem dessa abordagem é que ela fornece um ambiente mais controlado, onde você pode personalizar os experimentos de acordo com suas necessidades específicas. Além disso, a execução local elimina a necessidade de carregar dados na nuvem, o que pode economizar tempo e dinheiro.
Como começar:
Se você não tiver acesso a uma máquina local com uma GPU suficiente para executar o modelo de código aberto, poderá usar os serviços de nuvem para testar seus modelos de linguagem natural de código aberto. Serviços de nuvem como AWS, GCP e Azure fornecem recursos de computação poderosos e permitem que você teste seus modelos de maneira rápida e fácil. Você pode usar seus modelos pré-treinados ou fazer upload de seus próprios modelos para testá-los.
Como começar:
O lançamento do GPT-3 está no centro dos avanços recentes em grandes modelos de gerenciamento, mas é claro que alternativas de código aberto também estão ajudando a fazer avanços significativos no campo.
As alternativas de código aberto ao Open AI GPT-3 estão se mostrando uma opção viável para quem deseja desenvolver seus próprios modelos de IA ou estender os modelos existentes. Esses modelos estão ajudando os pesquisadores a ultrapassar os limites do que é alcançável na pesquisa de IA e ajudando as empresas a obter maior flexibilidade e controle sobre os modelos que usam.
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