LLM Open Source as Melhores alternativas do ChatGPT

LLM open source vem transformando a maneira como interagimos com máquinas, oferecendo uma gama fascinante de possibilidades para desenvolvedores e entusiastas da tecnologia. Neste contexto, abordaremos como esta tecnologia pode ser incorporada aos seus projetos e fluxos de trabalho automatizados.

Preparamo-nos para desbravar um terreno fértil onde a inovação e a colaboração se encontram, explorando modelos linguísticos de código aberto que você pode começar a usar hoje mesmo.

A introdução aos LLMs de código aberto nos permite ir além da teoria, entendendo suas praticidades e aplicabilidades. Vamos mergulhar nas Vantagens dos LLMs de código aberto, orientá-lo sobre Como escolher o melhor LLM de código aberto e apresentar uma variedade de modelos disponibilizados como Lhama2 Open Source, Mistral Open Source, entre outros.

Por fim, ajudaremos a desmistificar o processo e a esclarecer Como começar com um LLM open source, além de inspirar você a criar seu próprio LLM com integração LangChain no n8n.

O que é LLM de código aberto?

LLM de código aberto, ou Modelo de Linguagem Grande de código aberto, é uma tecnologia avançada de inteligência artificial. Esses modelos são projetados para entender e gerar texto humano, e são chamados de “grandes” devido ao seu tamanho massivo e número de parâmetros.

Esses modelos são fundamentais para várias aplicações, como tradução automática, resumo de texto, geração de conteúdo e muito mais. Eles se tornaram ferramentas valiosas para pesquisadores, desenvolvedores e empresas.

O aspecto “de código aberto” significa que o código-fonte do modelo é disponibilizado publicamente, permitindo que qualquer pessoa o use, modifique e distribua. Isso contrasta com modelos proprietários, que são fechados e exigem licenças para uso.

Com a crescente comunidade de código aberto, há um aumento significativo no número de LLMs disponíveis. Isso permite uma maior colaboração e avanços na área de processamento de linguagem natural (PLN).

Além disso, LLMs de código aberto são fundamentais para democratizar o acesso à tecnologia de IA, permitindo que mais pessoas contribuam e inovem no campo.

Apesar dos benefícios, é importante notar que esses modelos ainda requerem recursos computacionais significativos para funcionar efetivamente, o que pode ser uma barreira para alguns usuários.

Em resumo, LLMs de código aberto representam um passo importante para a inovação aberta e colaborativa em inteligência artificial e PLN.

Vantagens dos LLMs de código aberto?

• Acessibilidade: Facilita o acesso a tecnologias avançadas para estudantes, pesquisadores e empresas.
• Colaboração: Estimula a colaboração e o aprimoramento contínuo por uma comunidade global.
• Inovação: Serve como base para pesquisa e desenvolvimento, impulsionando a inovação.
• Transparência: Possibilita maior entendimento e confiança nas saídas do modelo, além de facilitar a identificação e correção de problemas.
• Custo-benefício: Oferece uma solução econômica para negócios e indivíduos, sem taxas de licença, mas com custos associados à computação intensiva.

Como escolher o melhor LLM de código aberto?

Selecionar um LLM de código aberto adequado pode ser um desafio. Considere seus objetivos específicos e o contexto de uso. Para tarefas de processamento de linguagem natural ou geração de texto, busque modelos com alto desempenho nesses quesitos.

Verifique a quantidade de parâmetros do modelo. Modelos com mais parâmetros tendem a ter uma melhor capacidade de compreensão e geração de texto, mas exigem mais recursos de hardware.

Analise a documentação e o suporte da comunidade. Um LLM com uma comunidade ativa e documentação detalhada é mais fácil de usar e adaptar para suas necessidades.

• Considere o tamanho do contexto que o modelo pode lidar. Modelos com janelas de contexto maiores são capazes de manter conversas mais coerentes e complexas.
• Investigue os casos de uso para os quais o modelo foi otimizado. Alguns são melhores para conversação, enquanto outros se destacam na geração de código ou no seguimento de instruções.
• Examine a licença sob a qual o modelo é distribuído. Certifique-se de que ela se alinha com o uso pretendido, seja para fins comerciais ou de pesquisa.

Teste o modelo antes de se comprometer. Muitos LLMs de código aberto estão disponíveis em plataformas como Hugging Face, onde você pode experimentá-los diretamente no navegador.

Por fim, considere o custo total de propriedade, incluindo os recursos de computação necessários para executar o modelo e qualquer custo associado ao treinamento ou ajuste fino do modelo para suas necessidades específicas.

Lhama2 Open Source

Lhama2 é um conjunto de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) desenvolvidos pela Meta, com parâmetros que variam entre 7 bilhões e 70 bilhões. Esses modelos são otimizados para geração de texto e diálogo.

Quando lançados, mostraram desempenho superior na maioria dos benchmarks testados contra modelos de chat de código aberto e se equipararam à eficácia de modelos proprietários populares como GPT-3 e PaLM.

O Lhama2 é destinado a usos comerciais e científicos em inglês, mas deve ser utilizado de acordo com a Política de Uso Aceitável e o Acordo de Licença do Lhama2.

Até o momento, o Lhama2 serve como base para muitos novos modelos ajustados por pesquisadores e entusiastas.

• Características principais do Lhama2:
  

  • Modelos auto-regressivos que utilizam uma arquitetura de transformador otimizada.
  • Treinamento do modelo usando uma nova mistura de dados online disponíveis publicamente, com o maior modelo utilizando Grouped-Query Attention para melhor escalabilidade de inferência. Os dados de treinamento do Lhama 2 não incluem dados de usuários da Meta.
  • As emissões de carbono estimadas do modelo durante o pré-treinamento foram compensadas pelo programa de sustentabilidade da Meta.

• Usos do Lhama2:
  

  • Os modelos ajustados são ideais para chats semelhantes a assistentes virtuais.
  • Versões pré-treinadas podem ser personalizadas para uma variedade de tarefas de geração de linguagem natural.
  • Os modelos base são excelentes para pesquisas adicionais e ajustes finos. Um artigo de pesquisa detalhado está disponível.

Mistral Open Source

Mistral é um modelo de linguagem grande e aberto desenvolvido pela Mistral AI. Com 7 bilhões de parâmetros, o Mistral-7B-v0.1 se destaca no campo de modelos de linguagem por sua eficiência e capacidade de processar sequências longas com menos recursos computacionais.

• O modelo utiliza uma arquitetura de transformador com Atenção Agrupada por Consulta e Atenção de Janela Deslizante.
• Ele é otimizado para aplicações de chat e compreensão e geração de código.
• Como um modelo base, o Mistral não possui mecanismos de moderação integrados.

Mistral oferece uma alternativa acessível para aqueles que desejam ajustar modelos de linguagem para suas necessidades específicas.

Seu licenciamento aberto sob a Apache 2.0 permite uso irrestrito, incluindo aplicações comerciais, desde que respeitadas as condições da licença.

• É ideal para tarefas de compreensão e geração de linguagem natural, aplicações de chatbot e geração de código.
• Seu design eficiente o torna uma boa escolha para ambientes com recursos limitados, e seu desempenho superior o torna um forte concorrente para tarefas exigentes de PNL.

Falcon Open Source

Falcon é um modelo de linguagem de código aberto desenvolvido pela TII UAE. Ele se destaca por sua capacidade multilíngue e por ser otimizado para uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (PLN).

Este modelo vem em várias versões, incluindo o Falcon-180B, que é um dos maiores e mais potentes disponíveis para acesso público.

Os modelos Falcon são licenciados sob a Apache 2.0 para as versões 7B e 40B, enquanto o Falcon-180B segue a licença da TII.

• O Falcon LLM é treinado em vários idiomas, incluindo inglês, alemão e espanhol.
• Ele utiliza o conjunto de dados RefinedWeb, que passa por rigorosa filtragem e deduplicação.
• As versões menores do Falcon também são multilíngues e oferecem alta performance para suas escalas.

Com o Falcon, pesquisadores podem aprimorar o modelo base para especializações e aplicações prontas para uso, como chatbots.

Para começar a usar o Falcon em seus projetos, é possível integrá-lo em fluxos de trabalho usando ferramentas como o n8n, que oferece suporte através de nós LangChain.

É importante avaliar os riscos e desenvolver salvaguardas para garantir uma utilização responsável dos modelos Falcon em aplicações produtivas.

MPT Open Source

MPT Open Source representa uma família de modelos de linguagem de código aberto desenvolvidos pela MosaicML. Eles são conhecidos por sua eficiência e habilidade de lidar com tarefas de linguagem em grande escala.

• Os modelos MPT, como o MPT-30B, são projetados para treinamento e inferência rápidos e eficientes.
• Utilizam uma arquitetura de transformador e são treinados em um conjunto de dados extenso.
• Destacam-se pela capacidade de serem implantados em uma única GPU, facilitando o uso por pesquisadores e desenvolvedores.

Características notáveis do MPT:

• Arquitetura otimizada para lidar com um grande número de tokens.
• Capacidade de extensão do comprimento do contexto através de ajustes finos.
• Possui uma licença que permite o uso comercial potencial.

Usos comuns do MPT:

• Variante MPT-7B-storywriter-65k+ é ideal para escrita de histórias longas.
• O modelo Instruct é eficaz para seguir instruções e responder perguntas.
• O MPT-7B-Chat-8k é adequado para conversas semelhantes a chatbots.

A MosaicML oferece documentação detalhada e suporte para ajudar os usuários a começar a trabalhar com os modelos MPT. Eles são uma excelente opção para quem procura modelos de linguagem poderosos e flexíveis para uso em pesquisa ou aplicações comerciais.

BLOOM Open Source

BLOOM é uma sigla para BigScience Language Open-science Open-access Multilingual. É um modelo de linguagem autoregressivo de grande escala, desenvolvido por uma colaboração internacional de pesquisadores chamada BigScience.

Este modelo se destaca por sua habilidade em gerar texto coerente em 46 idiomas naturais e 13 linguagens de programação. Além disso, pode realizar tarefas sem treinamento específico, apresentando-as como tarefas de geração de texto.

Características principais do BLOOM:

• Arquitetura somente de decodificação, baseada no Megatron-LM GPT2.
• O modelo principal tem 176 bilhões de parâmetros, 70 camadas e 112 cabeças de atenção.
• Dados de treinamento incluem 46 idiomas naturais e 13 linguagens de programação, totalizando 1,6TB de texto pré-processado.

Usos do BLOOM:

• Destinado à pesquisa pública em modelos de linguagem de grande escala.
• Útil para geração de texto, exploração de características linguísticas, extração de informações, resposta a perguntas e sumarização.
• Um dos poucos modelos capazes de geração de texto multilíngue.
• Várias versões do BLOOMz são capazes de seguir instruções humanas com zero-shot prompting.

Para começar a usar o BLOOM, é possível acessá-lo através da plataforma Hugging Face, onde está hospedado gratuitamente para uso não comercial por pesquisadores, educadores, estudantes, engenheiros, desenvolvedores e organizações sem fins lucrativos.

É importante observar que o uso do BLOOM está sujeito à licença BigScience RAIL, uma versão modificada da licença Apache 2.0.

Como começar com um LLM open source?

Para iniciar com um LLM (Large Language Model) de código aberto, siga estas etapas:

• Escolha um modelo: Selecione um LLM baseado em suas necessidades e limitações de hardware.
• Estude a documentação: Leia a documentação do modelo para entender como implementá-lo e como ele funciona.
• Configure o ambiente: Prepare seu ambiente de desenvolvimento instalando as dependências necessárias.
• Execute o modelo: Inicie o LLM em sua máquina ou servidor e faça os testes iniciais.
• Integre com suas aplicações: Utilize APIs ou SDKs para integrar o LLM em suas aplicações existentes.
• Contribua: Se possível, contribua para o projeto com melhorias ou correções.

Esses passos ajudarão você a começar a trabalhar com um LLM de código aberto e explorar suas possibilidades.

Como criar seu próprio LLM com integração LangChain no n8n

Integrar um LLM (Large Language Model) ao n8n com LangChain pode parecer complexo, mas é mais acessível do que você imagina. Vamos explorar o processo passo a passo.

• Passo 1: Comece com a configuração do n8n, uma plataforma de automação de código baixo. Certifique-se de ter a versão mais recente, que suporta integração com LangChain.
• Passo 2: Instale o LangChain, uma biblioteca que facilita a interação com modelos de linguagem, como LLMs, através de APIs.
• Passo 3: No n8n, procure por nós que permitem a integração com LangChain. Eles serão a ponte entre o n8n e seu LLM.
• Passo 4: Configure seu LLM no n8n. Isso pode envolver a inserção de chaves API e outros parâmetros necessários para a comunicação com o modelo.
• Passo 5: Teste a integração. Crie um fluxo de trabalho simples no n8n que envie uma solicitação ao seu LLM e verifique a resposta.
• Passo 6: Personalize o fluxo de trabalho. Com base na resposta do LLM, você pode adicionar mais nós e lógica para processar e agir de acordo com a saída do modelo.
• Passo 7: Automatize e itere. Continue ajustando seu fluxo de trabalho com base nos resultados obtidos e nas necessidades do seu projeto.

Embora o processo possa ser técnico, a comunidade n8n e a documentação do LangChain podem ajudar a esclarecer dúvidas e aprimorar sua implementação.