ഓപ്പൺ-സോഴ്‌സ് LLM-കളുടെ ലോകം रोमാഞ്ചകവും തുടർച്ചയായി വികസിക്കുകയും ചെയ്യുകയാണ്. ഈ പാഠത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡലുകളുടെ ആഴത്തിലുള്ള അവലോകനം നൽകുന്നതിനാണ്. നിങ്ങൾ പ്രൊപ്രൈറ്ററി മോഡലുകൾ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡലുകളുമായി എങ്ങനെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു എന്ന് അറിയാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, "Exploring and Comparing Different LLMs" പാഠത്തിന് പോകൂ. ഈ പാഠം ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗും പ്രതിപാദിക്കും, പക്ഷേ കൂടുതൽ വിശദീകരണം "Fine-Tuning LLMs" പാഠത്തിൽ കണ്ടെത്താനാകും.
- ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡലുകളുടെ ബോധം നേടുക
- ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ പ്രയോജനം മനസ്സിലാക്കുക
- Hugging Face-യിലും Microsoft Foundry മോഡൽ കാറ്റലോഗിലും ലഭ്യമായ ഓപ്പൺ മോഡലുകൾ അന്വേഷിക്കുക
ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സോഫ്റ്റ്വെയർ വിവിധ മേഖലകളിൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വികാസത്തിൽ സുപ്രധാന വഹിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ഇൻീഷിയേറ്റീവ് (OSI) 10 മാനദണ്ഡങ്ങൾ സോഫ്റ്റ്വെയറിനായി നിർവ്വചിച്ചിട്ടുണ്ട്, അവ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് എന്ന നിലയിൽ തിരിച്ചറിയപ്പെടും. സോഴ്‌സ് കോഡ് OSI അംഗീകരിച്ച ലൈസൻസിനടിയിൽ തുറസ്സായി പങ്ക് വരണം.
LLM-കളുടെ വികസനം സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസനത്തെപ്പോലെ തന്നെയിരിക്കുന്നുവെങ്കിലും, പ്രക്രിയ പൂർണ്ണമായും ഒരുപോലെയല്ല. ഇതു കൊണ്ട് LLM-കളുടെ സാന്ദർഭ്യത്തിൽ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് എന്ന നിർവചനത്തെക്കുറിച്ച് സമുദായത്തിൽ ചർച്ചകൾ ഉയർന്നു. പാരമ്പര്യ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് നിർവചനത്തിനു അനുസൃതമായി ഒരു മോഡൽ ഉണ്ടാകണമെങ്കിൽ താഴെപ്പറയുന്ന വിവരങ്ങൾ പൊതുവെ ലഭ്യമായിരിക്കണം:
- മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ
- പരിശീലനത്തിന്റെ ഭാഗമായ മുഴുവൻ മോഡൽ വെയിറ്റുകൾ
- മൂല്യനിർണ്ണയ കോഡ്
- ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് കോഡ്
- മുഴുവൻ മോഡൽ വെയിറ്റുകളും പരിശീലന മെട്രിക്ക്സും
ഈ മാനദണ്ഡം പാലിക്കുന്ന മോഡലുകൾ ഇന്നുൾപ്പിൽ വളരെ കുറവേ ഉള്ളു. Allen Institute for Artificial Intelligence (AllenAI) സൃഷ്ടിച്ച OLMo മോഡൽ ഇതിൽ ഒന്നാണ്.
ഈ പാഠത്തിൽ, ഈ മോഡലുകൾ "ഓപ്പൺ മോഡലുകൾ" എന്ന് പറയുകയും ചെയ്യുന്നതാണ്, കാരണം എഴുതിയപ്പോൾ വേണ്ട മാനദണ്ഡങ്ങൾക്കൊല്ലും അവർ പൊരുത്തപ്പെടാതെ പോകാമായിരിക്കും.
അത്യന്തം ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാവുന്നതാണ് - ഓപ്പൺ മോഡലുകൾ വിശദമായ പരിശീലന വിവരങ്ങളോടുകൂടി പുറത്തുവിട്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ ഗവേഷകർ, ഡെവലപ്പർമാർ മോഡലിന്റെ അകത്തളങ്ങൾ മാറ്റി ക്രമീകരിക്കാനാവും. ഇത് പ്രത്യേക പ്രവർത്തനത്തിൻറെ അല്ലെങ്കിൽ പഠന മേഖലയ്ക്കായി ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്ത സുപ്രധാന മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങൾ: കോഡ് ജനറേഷൻ, കണക്കു പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ജൈവശാസ്ത്രം എന്നിവ.
ചെലവ് - ഈ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും വിന്യാസപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതിന് ടോക്കൺ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ചെലവ് പ്രൊപ്രൈറ്ററി മോഡലുകളേക്കാൾ കുറവാണ്. ജനറേറ്റീവ് AI അപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗ സാഹചര്യത്തിൽ മോഡലുകളുടെ പ്രകടനം സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ചെലവിനെയും പരിഗണിക്കാൻ ശ്രദ്ധിക്കണം.
ഉറവിടം: Artificial Analysis
സൗകര്യം - ഓപ്പൺ മോഡലുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത് വിവിധ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാനും അവ സംയോജിപ്പിക്കാനും സൗകര്യം നൽകുന്നു. ഉദാഹരണമായി HuggingChat Assistants കാണാം, ഇവിടെ ഉപയോക്താവിന് UI-യിൽ നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്ന മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കാനാകും:
Llama2, മെടാ വികസിപ്പിച്ച ഓപ്പൺ മോഡലാണ്, ഇത് സംഭാഷണ ആധാരിത അപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ അനുയോജ്യമാണ്. വലിയ സംഭാഷണയും മനുഷ്യ പ്രതികരണവും ഉൾപ്പെടുത്തിയ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് രീതിയുടെ കാരണത്താൽ ഇത് സാധ്യമായി. ഈ രീതിയിലൂടെ മോഡൽ മനുഷ്യ പ്രതീക്ഷയോട് യോജിച്ച ഫലങ്ങൾ തയാറാക്കുന്നു, ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
ല്ലാമയുടെ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്ത ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ: ജാപ്പനീസ് ല്ലാമ, ഇത് ജാപ്പനീസ് ഭാഷയിൽ പ്രത്യേകതയുള്ളതും, Llama Pro, അടിസ്ഥാന മോഡലിന്റെ മെച്ചപ്പെടുത്തിയ പതിപ്പുമാണ്.
Mistral ഉയർന്ന പ്രകടനത്തിലും ശേഷത്തിലും സാന്ദർഭ്യമുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ മോഡലാണ്. ഇത് Mixture-of-Experts സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇതിൽ വിദഗ്ധ മോഡലുകളുടെ ഒരു സംഘം ഒന്നിലേറെ സിസ്റ്റമായി ചേർന്നു, ഇൻപുട്ടിനെ ആശ്രയിച്ച് ചില പ്രത്യേക മോഡലുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെടുന്നു. ഇത് കണക്കുകൂട്ടൽ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാക്കുന്നു, കാരണം മോഡലുകൾ അതിൻറെ വിദഗ്ധതയുള്ള ഇൻപുട്ടുകൾക്ക് മാത്രം പ്രതികരിക്കുന്നു.
മിസ്ട്രലിന്റെ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്ത മാതൃകകൾ: BioMistral, മെഡിക്കൽ മേഖലയ്ക്കായി ലക്ഷ്യമിട്ടത്, OpenMath Mistral, ഗണിത കണക്കുകൂട്ടൽ നടത്തുന്നു.
Falcon ടെക്നോളജി ഇന്നൊവേഷൻ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് (TII) വികസിപ്പിച്ച LLM ആണ്. Falcon-40B 40 ബില്യൺ പാരാമീറ്ററുകളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്, കുറവ് കംപ്യൂട്ട് ബഡ്ജറ്റിൽ GPT-3-നെക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാണിക്കുന്നു. FlashAttention ആൽഗോരിതം, മൾട്ടിക്വറി അറ്റൻഷൻ ഉപയോഗിച്ച് പെരുമാറ്റ സമയം കുറക്കാൻ ഇത് കഴിവുണ്ട്. ഇതുകൊണ്ട് Falcon-40B സംഭാഷണ അപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കു അനുയോജ്യമാണ്.
ഫാൽക്കണിന്റെ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്ത ചില മാതൃകകൾ: തുറന്ന മോഡലുകളിലുടെ നിർമ്മിച്ച OpenAssistant, GPT4ALL അടിസ്ഥാന മോഡലിനെക്കാൾ ഉയർന്ന പ്രകടനം നൽകുന്നത്.
ഓപ്പൺ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് ഒരൊറ്റ ഉത്തരം ഇല്ല. നല്ല തുടക്കം Microsoft Foundry മോഡൽ കാറ്റലോഗിന്റെ ടാസ്ക് ഫിൽട്ടർ ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുന്നത് ആണ്. ഇത് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ച പ്രവർത്തനങ്ങളറിയാൻ സഹായിക്കും. Hugging Face-യും ചില മാനദണ്ഡങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി മികച്ച പ്രകടനം കാണിക്കുന്ന മോഡലുകളുടെ LLM ലീഡർബോർഡ് സൂക്ഷിക്കുന്നു.
വ്യത്യസ്ത തരത്തിലുള്ള LLM-കളെ താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, Artificial Analysis മറ്റൊരു നല്ല വിഭവമാണ്:
ഉറവിടം: Artificial Analysis
ഒരു പ്രത്യേക ഉപയോഗകേസ് പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, സമാനമായ മേഖലയിലേയ്ക്ക് фine-tuned പതിപ്പുകൾ തേടുന്നത് ഫലപ്രദമായിരിക്കും. നിങ്ങളുടെ കഴിവിനെയും ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രതീക്ഷകളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒന്നിലധികം ഓപ്പൺ മോഡലുകൾ പരീക്ഷിക്കുക നന്നായ ടെക്നീക്കാണ്.
ഓപ്പൺ മോഡലുകളുടെ മികച്ച വശം, ഇവയിൽ ത്വരിതമായി പ്രവർത്തനം ആരംഭിക്കാമെന്നതാണ്. ഈ പാഠത്തിൽ പറഞ്ഞ മോഡലുകൾ അടങ്ങിയ പ്രത്യേക Hugging Face ശേഖരം ഉൾപ്പെടുന്ന Microsoft Foundry model catalog പരിശോധിക്കുക.
ഈ പാഠം പൂർത്തിയാക്കിയതിനു ശേഷം, നിങ്ങളുടെ Generative AI അറിവ് ഉയർത്താൻ Generative AI Learning collection സന്ദർശിക്കുക!
അറിയിപ്പ്: ഈ രേഖ AI പരിഭാഷാ സേവനം Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് പരിഭാഷപ്പെടുത്തിയതാണ്. ഞങ്ങൾ കൃത്യതയ്ക്കായി ശ്രമിക്കുന്നുവെങ്കിലും, ഓട്ടോമേറ്റഡ് പരിഭാഷകളിൽ പിഴവുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. അതിന്റെ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിലുള്ള അസൽ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടമായി പരിഗണിക്കേണ്ടത്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ പരിഭാഷ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ഈ പരിഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് ഉണ്ടാകുന്ന തെറ്റിദ്ധാരണകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.