Các mô hình ngôn ngữ lớn mở như LLaMA, LLaMA 2, và BLOOM đang thu hút sự chú ý từ cộng đồng NLP. Meta phát triển mô hình LLaMA, bao gồm LLaMA 2, với số lượng thông số từ 7 đến 65 tỷ. Trong khi đó, Hugging Face đã tạo ra mô hình BLOOM với 176 tỷ tham số, nhận được tài trợ từ Chính phủ Pháp. Các mô hình này đều là mở cho cộng đồng, mặc dù vẫn cần phần cứng tăng tốc để chạy mô hình. Mặc dù hiệu suất của các mô hình mở này chưa đạt được như các mô hình từ các công ty lớn nhưng chúng vẫn được đánh giá cao trong cộng đồng.
Các mô hình của Meta bao gồm LLaMA và LLaMA 2 với số lượng thông số từ 7 đến 65 tỷ. Mặc dù được làm mở cho cộng đồng nghiên cứu, chúng vẫn yêu cầu phần cứng tăng tốc đắt tiền để chạy mô hình, và hiệu suất vẫn thấp hơn so với các mô hình từ các công ty lớn như OpenAI. Mô hình BLOOM của Hugging Face với 176 tỷ tham số, dễ dàng tiếp cận cho nghiên cứu và thử nghiệm, nhưng vẫn cần sử dụng phần cứng tăng tốc để chạy mô hình, và hiệu suất chưa đạt được như mong đợi.
Ngoài ra, LLaMA 2 không hoàn toàn là mở, Meta không phát hành dữ liệu huấn luyện và yêu cầu các công ty lớn như Google phải xin phép trước khi sử dụng. Tuy nhiên, LLaMA 2 đã đạt được hiệu suất cao, so sánh được với các mô hình đóng, và độ tin cậy tăng lên.
Trong việc so sánh các mô hình, cần xem xét cả các yếu tố về số lượng thông số và hiệu suất để đánh giá đúng về ưu nhược điểm và tiềm năng của từng mô hình.
- Transformers trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
- Positional Encoding – Ưu điểm và nhược điểm
- Tìm hiểu về attention trong Transformers
- Encoder trong mô hình Transformers
- Decoder trong mô hình Transformers
- Huấn luyện và suy luận trong Transformers
- Sức mạnh và thách thức của mô hình Transformer
- Vai trò và ưu nhược điểm của Positional Encoding trong kiến trúc Transformer
- Khám phá sâu sắc về cơ chế chú ý trong Transformers
- Sức mạnh của Encoder trong kiến trúc Transformer
- Tiến bộ và ưu điểm của mô hình Transformer và cơ chế attention
- Nâng cao hiệu suất mô hình Transformer: Phân tích sâu sắc và ứng dụng
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là gì?
- Các kỹ thuật cơ bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Gán nhãn, Phân mã và Biểu diễn vector
- Khám phá sức mạnh của các phương pháp vector hóa trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
- Tiến triển từ Bag-of-Words đến Transformer trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
