جهان هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) در مدت‌زمانی بسیار کوتاه رشدی انفجاری داشته‌اند. این رشد چنان سریع بوده است که توسعه‌دهندگان ممکن است با تعداد گزینه‌های موجود کاملاً سردرگم شوند. از این رو، منطقی است که مدل‌های محبوب بازار و نحوه‌ی مقایسه‌ی آن‌ها را بررسی کنیم.
در ادامه، به برخی از برترین LLMهای سال ۲۰۲۴ می‌پردازیم. مزایا و معایب هر مدل را بررسی خواهیم کرد. و با توجه به هم‌افزایی میان هوش مصنوعی و APIها، نحوه‌ی کمک هر مدل به توسعه‌ی API را نیز مرور می‌کنیم.
BERT
اطلاعات کلیدی
Developer – Google
Website – BERT GitHub
بهترین کاربردهای BERT
BERT نتیجه‌ی تلاش گوگل برای ساخت یک LLM متمرکز بر پاسخ‌دهی به پرسش‌هاست. گوگل BERT را توسعه داد تا مدلی ایجاد کند که امکان آموزش با حجم عظیمی از متون را فراهم سازد. این شرکت به‌طور خاص در پی ساخت یک مدل آموزش بدون‌نظارت بود که بتواند متن خام موجود در فضای وب را پردازش کند. مدل نهایی یک مدل مبتنی بر Transformer بوده، روی بیش از ۳۴۰ میلیون پارامتر آموزش دیده و برای وظایف مختلفی نظیر تحلیل احساسات، پاسخ‌دهی به پرسش، و تحلیل بافت کاربرد دارد.
BERT چگونه می‌تواند به توسعه API کمک کند؟
BERT یک راهکار عالی برای آموزش‌های تخصصی LLM است، به‌ویژه زمانی که آموزش چندزبانه باشد یا داده‌های متنوع نیاز به پردازش داشته باشند. این مدل در کاربردهای مشخص که امکان Fine-tune دارند بسیار توانمند است. بنابراین در توسعه API برای وظایف خاص یا داده‌های تخصصی، BERT می‌تواند سود چشمگیری در پردازش و بازترکیب اطلاعات ایجاد کند.
مزایا
-
BERT یک مدل پیشرفته NLP است که روی حجم زیادی از داده‌های چندزبانه آموزش دیده است.
-
گوگل مدل‌های ازپیش‌آموزش‌داده‌شده ارائه می‌دهد که آموزش مجدد روی داده‌های سازمانی را ساده می‌سازد.
Claude 3.5
اطلاعات کلیدی
Developer – Anthropic
Website – Claude Website
بهترین کاربردهای Claude 3
Claude یک مدل بسیار قدرتمند با تمرکز بر استدلال پیشرفته است. این تمرکز قابلیت‌هایی همچون بینایی کامپیوتری و تحلیل اشیا، تولید کد، ترجمه زنده و موارد بیشتر را فعال می‌کند. این ویژگی‌ها باعث شده Claude برای راهکارهای گفت‌وگومحور مانند چت‌بات‌های خدمات مشتری، عامل‌های تعاملی، و دستیارهای هوشمند بسیار مناسب باشد. همچنین برای استفاده‌های چندزبانه با نیازهای پردازش بافتی پیچیده نیز عملکرد درخشانی دارد.
Claude 3 چگونه می‌تواند به توسعه API کمک کند؟
Claude بسیار محاوره‌ای است و در مسیریابی مکالمات پیچیده عملکرد فوق‌العاده دارد. بنابراین بزرگ‌ترین مزیت آن در توسعه API ممکن است در مرحله‌ی طراحی و برنامه‌ریزی باشد، جایی که می‌تواند در ایده‌پردازی، تولید خودکار کد، ایجاد Stub و تست API کمک‌کننده باشد.
مزایا
-
بسیار محاوره‌ای و سازگار با زمینه‌های گوناگون، مناسب برای تعاملات شبه‌انسانی.
-
به دلیل توانایی تعامل طبیعی، در مسیریابی پرسش‌های پیچیده یا منحرف‌شده از موضوع اصلی بسیار مؤثر است.
Coral
اطلاعات کلیدی
Developer – Cohere
Website – Cohere Blog Post
بهترین کاربردهای Coral
Coral مدلی است که عمدتاً بر رفتار مشابه دستیار تمرکز دارد. کارمندان می‌توانند به‌جای جست‌وجوی پاسخ در میان همکاران، از سیستم Coral پاسخ بگیرند و این موجب افزایش بهره‌وری می‌شود. Cohere این مدل را برای همین هدف توسعه داده است: مدلی خصوصی، قابل‌سفارشی‌سازی و با درک بافت سازمانی.
Coral چگونه می‌تواند به توسعه API کمک کند؟
Coral در ارائه‌ی پاسخ‌های مبتنی بر زمینه عملکرد خوبی دارد. بنابراین می‌تواند در توسعه API به‌عنوان ابزار کمکی برای ارائه دیدگاه‌های تحلیلی، پیشنهاد توسعه، و گسترش کد پایه استفاده شود. این قابلیت همچنین برای تست و اسکن آسیب‌پذیری‌ها بسیار مفید است.
مزایا
-
طراحی‌شده برای ارائه پاسخ‌های مبتنی بر بافت در محیط سازمانی، با قابلیت کنترل بهتر خطاهای مدل.
-
بسیار خصوصی و ایمن به‌دلیل تمرکز بر کاربردهای سازمانی.
DBRX
اطلاعات کلیدی
Developer – Databricks
Website – Blog Announcement
بهترین کاربردهای DBRX
DBRX یک مدل قدرتمند از Databricks است. این مدل باز بوده و رقیب مستقیم GPT و Gemini محسوب می‌شود، به‌طوری که در برخی حوزه‌ها از آن‌ها پیشی گرفته است. DBRX قابلیت‌های بالایی در تولید کد، پردازش استنتاج پیچیده و حل مسئله دارد. همچنین به‌دلیل معماری Mixture-of-Experts بسیار کارآمد است و امکان پردازش سریع و کم‌هزینه را فراهم می‌کند.
DBRX چگونه می‌تواند به توسعه API کمک کند؟
این مدل در استنتاج پیچیده بسیار ماهر است و می‌تواند برای کشف آسیب‌پذیری‌ها، تحلیل رفتار و پایش امنیت سیستم‌ها استفاده شود. بررسی کد و Logها با DBRX می‌تواند آسیب‌پذیری‌های مهم را با دقت بالا آشکار سازد.
مزایا
-
یک LLM همه‌منظوره با حوزه‌های دانش تخصصی.
-
مدل به صورت آزاد قابل دانلود است، هرچند API رسمی آن در Databricks قرار دارد.
Gemini
اطلاعات کلیدی
Developer – Google
Website – Gemini Landing Page
بهترین کاربردهای Gemini
Gemini یک هوش مصنوعی قدرتمند برای پردازش زبان طبیعی، محاسبات گفت‌وگومحور، پردازش بصری و موارد دیگر است. این مدل بسیار همه‌منظوره محسوب می‌شود، اما مانند سایر مدل‌های عمومی، احتمال خطا یا hallucination دارد. با این حال، بسیار قابل‌سفارشی‌سازی بوده و ابزار قدرتمندی است.
Gemini چگونه می‌تواند به توسعه API کمک کند؟
قدرت بالای پردازش بصری Gemini به آن اجازه می‌دهد تا با APIها برای شناسایی و کنترل کیفی یکپارچه شود. در APIهای سازمانی، می‌تواند نقش مهمی در تضمین کیفیت داشته باشد و عملکردهایی را ارائه دهد که به داده‌های پیچیده نیاز دارند.
مزایا
-
توسعه‌یافته توسط گوگل با تمرکز بر محاسبات محاوره‌ای.
-
تعادل مناسب میان کارایی و مصرف منابع.
Gemma
اطلاعات کلیدی
Developer – Google
Website – Gemma Landing Page
بهترین کاربردهای Gemma
Gemma مجموعه‌ای از مدل‌های متن‌باز مشتق‌شده از Gemini است. Gemma 2 یک مدل عمومی با اندازه‌های متغیر پارامتری است. Gemma 1 یک مدل سبک text-to-text برای خروجی ساده در وظایف پیچیده است. RecurrentGemma بر بهینه‌سازی حافظه تمرکز دارد. PaliGemma برای وظایف بینایی-زبانی ساخته شده و CodeGemma برای تولید و تکمیل کد طراحی شده است.
Gemma چگونه می‌تواند به توسعه API کمک کند؟
Gemma تقریباً برای تمام کاربردها یک گزینه مناسب دارد. اگرچه در هیچ حوزه‌ای بهترین نیست، اما یک پلتفرم یکپارچه و کم‌هزینه است که بهبود API را با حداقل پیچیدگی فراهم می‌کند.
مزایا
-
تنوع بالا در مدل‌ها برای پوشش طیف وسیع کاربردها.
GPT-4
اطلاعات کلیدی
Developer – OpenAI
Website – GPT-4 Landing Page
بهترین کاربردهای GPT-4
شناخته‌شده‌ترین مدل این فهرست، GPT-4 باعث پیشبرد توجه جهانی به LLMها شده است. این مدل در منطق و استدلال بسیار قوی است و طیف گسترده‌ای از کاربردها را پشتیبانی می‌کند. نسخه‌های قدیمی‌تر دچار خطای بیشتر بودند، اما GPT-4 پیشرفت چشمگیری داشته است.
GPT-4 چگونه می‌تواند به توسعه API کمک کند؟
GPT-4 یکی از پیشرفته‌ترین LLMها محسوب می‌شود و قابلیت سفارشی‌سازی عالی دارد. یکپارچه‌سازی آن ممکن است هزینه‌بر باشد، اما توان محاسباتی عظیمی را آزاد می‌کند و بسیاری از پردازش‌های سنگین را به عهده می‌گیرد.
مزایا
-
پیشرفته‌ترین مدل برای تولید محتوا و پردازش پیچیده.
-
شامل مدل‌های تخصصی و ابزارهای سفارشی‌سازی.
Llama 3.1
اطلاعات کلیدی
Website – Llama Landing Page
بهترین کاربردهای Llama 3.1
Llama به‌دلیل قابلیت سفارشی‌سازی بالا معروف است. این مدل توسط Meta توسعه یافت تا طیف وسیعی از وظایف از تولید ویدئو تا ایجاد متن را پشتیبانی کند. Llama کاملاً متن‌باز بوده و قابلیت سازگاری گسترده‌ای دارد.
Llama 3.1 چگونه می‌تواند به توسعه API کمک کند؟
Llama به سادگی قابل استقرار و اجرا روی انواع محیط‌هاست. با هزینه پایین و انعطاف بالا برای APIهای مبتنی بر فضای ابری گزینه‌ای عالی است.
مزایا
-
متن‌باز، قابل‌دسترسی و مقرون‌به‌صرفه.
-
عملکرد قوی در طیف گسترده استفاده‌ها.
Mistral
اطلاعات کلیدی
Developer – Mistral
Website – Mistral Models
بهترین کاربردهای Mistral
Mistral برای دو کاربرد ساخته شده است: مدل کوچک Nemo برای پردازش کارآمد و مدل Large 2 برای وظایف پیچیده و فنی. تمرکز این مدل روی قابلیت حمل و سفارشی‌سازی است.
Mistral چگونه می‌تواند به توسعه API کمک کند؟
Mistral Nemo یک گزینه عالی برای محیط‌های IoT یا سیستم‌های با منابع محدود است، زیرا مصرف سخت‌افزاری بسیار کمی دارد. این مزیت آن را برای APIهای کم‌منبع به‌شدت مناسب می‌کند.
مزایا
-
بهینه‌شده برای سرعت، کارایی و قابلیت حمل.
-
Mistral Large 2 برای وظایف سنگین ماشین، از جمله تبدیل داده و تولید کد مناسب است.
PaLM 2
اطلاعات کلیدی
Developer – Google
Website – PaLM 2 Website
بهترین کاربردهای PaLM 2
PaLM 2 بر داده‌های بافتی و استدلال تمرکز دارد. این مدل برای حل مسئله، تولید کد و یادگیری ماشین بسیار قدرتمند است. به دلیل آموزش روی مجموعه داده‌های غنی، توانایی خوبی در تولید کد و رفع اشکال دارد.
PaLM 2 چگونه می‌تواند به توسعه API کمک کند؟
PaLM 2 یکی از بهترین مدل‌ها برای تولید کد، ساخت سرور، کلاینت، Stub و Boilerplate است. این مدل برای بخش تولیدی چرخه API بسیار ارزشمند است.
مزایا
-
طراحی‌شده برای کدنویسی، حل مسائل و پرسش‌های پیچیده.
-
پشتیبانی از ورودی‌های متنوع داده.
Stable Beluga 1 & 2
اطلاعات کلیدی
Developer – Stability AI
Website – Stability AI Announcement
بهترین کاربردهای Stable Beluga 1 & 2
Beluga یک مدل متن‌باز ویژه‌ی وظایف پیچیده در حوزه‌هایی مانند حقوق یا ریاضیات است. هدف این مدل پیشبرد پژوهش LLM در موضوعات تخصصی است.
Stable Beluga چگونه می‌تواند به توسعه API کمک کند؟
بزرگ‌ترین مزیت Beluga در تضمین انطباق میان API و الزامات مقرراتی است. دانش تخصصی آن در متون قانونی برای شناسایی ریسک‌ها و آسیب‌پذیری‌ها بسیار کاربردی است.
مزایا
-
مناسب برای حوزه‌های تخصصی که مدل‌های عمومی در آن ضعف دارند.
Stable LM 2 1.6B
اطلاعات کلیدی
Website – Stability AI Blog Post
بهترین کاربردهای Stable LM 2 1.6B
Stable LM یک «مدل کوچک زبانی» است که برای سخت‌افزارهای بسیار کم‌منبع طراحی شده است. مدل پایه ازپیش‌آموزش‌داده‌شده است و توسعه‌دهندگان می‌توانند آن را برای کاربردهای خاص بهینه‌سازی کنند.
Stable LM 2 چگونه می‌تواند به توسعه API کمک کند؟
مانند Nemo، گزینه‌ای عالی برای APIهای IoT و محیط‌های کم‌منبع است.
مزایا
-
بسیار سبک‌وزن و کم‌مصرف.
-
مناسب برای محیط‌های محدود.
جمع‌بندی نهایی LLMهای برتر
تمام مدل‌های این فهرست ویژگی‌های منحصربه‌فردی دارند که آن‌ها را برای APIهای عمومی مناسب می‌سازد، اما هرکدام در برخی کاربردهای خاص بهترین هستند. بنابراین انتخاب LLM برای API باید بر اساس نیاز فنی، محیط، و کارکرد مدنظر انجام شود.
