Estrellas de código abierto brillan: Comparación profunda de las ventajas y desventajas de los modelos de código abierto convencionales como Mistral, LLaMA y Mixtral

En los últimos años, la comunidad de código abierto ha logrado avances notables en el campo de los modelos de lenguaje grandes (LLM), surgiendo una serie de modelos de excelente rendimiento y características distintivas, como Mistral y Mixtral lanzados por Mistral AI, y la serie LLaMA de código abierto de Meta Platforms. La aparición de estos modelos ha democratizado enormemente la tecnología de la IA, lo que permite a los investigadores, desarrolladores e incluso a las empresas explorar y aplicar de manera más conveniente las capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural. Este artículo realizará una comparación profunda de las ventajas y desventajas de los LLM de código abierto convencionales como Mistral, LLaMA y sus modelos derivados Mixtral, con el objetivo de ayudar a los lectores a comprender mejor sus características y escenarios de aplicación.

I. Serie LLaMA: La base abierta y la prosperidad ecológica de Meta

La serie de modelos LLaMA (Large Language Model Meta AI) de código abierto de Meta Platforms, que incluye LLaMA 1 y LLaMA 2, es una piedra angular importante en el campo de los LLM de código abierto. Sus principales características y desventajas son las siguientes:

Ventajas:

• Amplia influencia y prosperidad ecológica: El código abierto de LLaMA ha provocado una gran cantidad de trabajo de investigación y desarrollo secundario, dando lugar a un enorme ecosistema de modelos derivados y herramientas. Por ejemplo, muchos modelos excelentes como Alpaca, Vicuna y Koala se obtienen ajustando LLaMA y optimizando para tareas específicas o capacidades de seguimiento de instrucciones. Esto le da a LLaMA un amplio soporte comunitario y abundantes casos de aplicación.
• Opciones de tamaño de modelo relativamente pequeñas: La serie LLaMA ofrece modelos de varios tamaños, que van desde miles de millones hasta cientos de miles de millones de parámetros, lo que facilita la implementación y la experimentación en diferentes condiciones de recursos informáticos. Esto permite a los investigadores y desarrolladores elegir el modelo apropiado según su entorno de hardware.
• Sólidas capacidades básicas de lenguaje: LLaMA se ha preentrenado con datos de texto a gran escala y tiene una sólida comprensión y capacidad de generación de lenguaje, lo que proporciona una buena base para el ajuste fino de tareas posteriores.

Desventajas:

• Restricciones de licencia del modelo original: La licencia de LLaMA 1 inicialmente restringió su uso comercial, y aunque LLaMA 2 relajó las restricciones comerciales, aún debe cumplir con ciertos términos. Esto afecta en cierta medida su amplia aplicación en el campo comercial.
• Rendimiento inestable de algunos modelos derivados: Aunque existen muchos modelos derivados de LLaMA, no todos han sido evaluados y verificados por completo, y algunos modelos pueden tener un rendimiento inestable o sesgado hacia tareas específicas.
• Limitaciones de longitud del contexto: Las primeras versiones de LLaMA tenían una longitud de contexto relativamente corta, lo que limitaba su capacidad para procesar textos largos. LLaMA 2 ha ampliado la longitud del contexto hasta cierto punto, pero todavía hay una brecha en comparación con algunos modelos posteriores.

Caso: Alpaca es un modelo obtenido por la Universidad de Stanford ajustando el modelo LLaMA 7B con instrucciones, que muestra que incluso un modelo pequeño puede tener buenas capacidades de seguimiento de instrucciones con una pequeña cantidad de datos de instrucciones de alta calidad. Vicuna, por otro lado, es ajustado por LMSYS Org basándose en datos de diálogo de usuarios en ShareGPT, y tiene un excelente rendimiento en capacidades de diálogo de múltiples rondas. Estos casos demuestran el potencial de LLaMA como un poderoso modelo base.

II. Serie Mistral: Pequeña y refinada con arquitectura innovadora

Los modelos Mistral 7B y Mixtral 8x7B lanzados por Mistral AI han ganado rápidamente prominencia en la comunidad de código abierto con su excelente rendimiento y arquitectura innovadora.

Ventajas de Mistral 7B:

• Excelente rendimiento y eficiencia: Mistral 7B ha superado al modelo LLaMA 2 13B con más parámetros en muchos puntos de referencia, lo que demuestra una impresionante relación rendimiento-consumo de energía. Esto lo hace muy valioso en entornos con recursos limitados.
• Licencia Apache 2.0: Mistral 7B adopta una licencia Apache 2.0 permisiva, que permite el uso comercial y no comercial libremente, promoviendo enormemente su adopción en la industria.
• Soporte de contexto largo: Mistral 7B admite de forma nativa una longitud de contexto de 8K, que puede procesar secuencias de texto más largas, lo cual es crucial para las aplicaciones que necesitan comprender documentos largos o realizar conversaciones largas.
• Atención de consulta agrupada (GQA): Esta arquitectura optimiza la eficiencia computacional del mecanismo de atención, mejorando la velocidad de inferencia del modelo y reduciendo la ocupación de la memoria de video.

Desventajas de Mistral 7B:

• Modelo relativamente nuevo: En comparación con LLaMA, que tiene una historia de desarrollo más larga y una comunidad más grande, el ecosistema de Mistral 7B aún está en construcción y los recursos relacionados con herramientas y ajuste fino pueden ser relativamente escasos.

Ventajas de Mixtral 8x7B:

• Arquitectura de mezcla de expertos dispersa (Mixture of Experts - MoE): Mixtral 8x7B adopta una arquitectura MoE, que consta de 8 expertos independientes de parámetros 7B, pero solo activa los dos expertos más relevantes durante la inferencia de cada token. Esto permite que el modelo tenga una mayor capacidad del modelo y una mayor capacidad de expresión mientras mantiene una cantidad relativamente baja de parámetros activos.
• Excelente rendimiento: Mixtral 8x7B ha logrado resultados muy buenos en múltiples puntos de referencia, incluso acercándose o superando modelos cerrados más grandes en algunos aspectos.
• Velocidad de inferencia eficiente: Dado que solo se activan algunos parámetros durante la inferencia, la velocidad de inferencia de Mixtral 8x7B es relativamente rápida, especialmente en escenarios de inferencia por lotes.
• Soporte de contexto largo y licencia permisiva: Al igual que Mistral 7B, Mixtral 8x7B también admite una longitud de contexto de 8K y adopta una licencia Apache 2.0.

Desventajas de Mixtral 8x7B:

• Mayor demanda de memoria de video: Aunque hay menos parámetros activos, debido a que el modelo en sí contiene 8 expertos, su cantidad total de parámetros y requisitos de almacenamiento siguen siendo altos.
• Complejidad de la arquitectura MoE: La implementación y el ajuste fino de la arquitectura MoE pueden ser más complicados que los modelos densos.

Caso: Mistral 7B, debido a su excelente rendimiento y eficiencia, se usa ampliamente en varios escenarios que requieren LLM de alto rendimiento pero recursos informáticos limitados, como asistentes inteligentes en dispositivos perimetrales. Mixtral 8x7B, debido a su poderosa capacidad, se ha convertido en el modelo de código abierto preferido para muchos investigadores y desarrolladores para explorar tareas de IA más complejas, como construir una generación de texto de mayor calidad, sistemas de preguntas y respuestas más precisos, etc.

III. Otros modelos de código abierto que vale la pena seguir

Además de las series LLaMA y Mistral, han surgido otros modelos en la comunidad de código abierto que vale la pena seguir, como:

• BLOOM (BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model): Un modelo de código abierto grande diseñado para admitir varios idiomas. Su principal ventaja es el soporte para múltiples idiomas, pero su rendimiento en algunas tareas en inglés puede no ser tan bueno como el de los modelos optimizados específicamente para el inglés.
• Falcon (Technology Innovation Institute): De código abierto por el Instituto de Innovación Tecnológica (TII) de los Emiratos Árabes Unidos, ha atraído la atención por su innovación en la escala de datos de entrenamiento y la arquitectura del modelo. Falcon se ha desempeñado bien en algunos puntos de referencia, pero su ecosistema y soporte comunitario pueden no ser tan buenos como LLaMA y Mistral.

IV. Elegir el modelo de código abierto adecuado: sopesar las consideraciones

La elección de qué modelo de código abierto depende de los escenarios de aplicación específicos, las limitaciones de recursos y los requisitos de rendimiento. Estos son algunos de los factores que deben sopesarse:

• Rendimiento: Los diferentes modelos se desempeñan de manera diferente en diferentes puntos de referencia y tareas. La selección debe basarse en los resultados de la evaluación de tareas específicas.
• Eficiencia: El tamaño y la arquitectura del modelo afectan directamente su velocidad de inferencia y el consumo de recursos. La eficiencia es crucial para las aplicaciones que requieren baja latencia o que se ejecutan en dispositivos con recursos limitados.
• Licencia: Los diferentes modelos de código abierto adoptan diferentes acuerdos de licencia, y los términos relevantes deben leerse y cumplirse cuidadosamente, especialmente para las aplicaciones comerciales.
• Soporte comunitario y ecosistema: Una comunidad activa y abundantes recursos de herramientas pueden facilitar enormemente el proceso de desarrollo e implementación.
• Longitud del contexto: Para las aplicaciones que necesitan procesar texto largo, es fundamental elegir un modelo que admita una longitud de contexto suficientemente larga.
• Soporte multilingüe: Si la aplicación necesita procesar varios idiomas, debe tenerse en cuenta la capacidad de cobertura de idiomas del modelo.

V. Conclusión: La fuerza del código abierto impulsa la popularización y la innovación de LLM

La aparición de modelos de código abierto como Mistral, LLaMA y Mixtral ha promovido enormemente el desarrollo y la popularización de la tecnología LLM. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas únicas, mostrando diferentes valores en diferentes escenarios de aplicación. Los desarrolladores e investigadores pueden elegir y utilizar de forma flexible estas poderosas herramientas en función de sus propias necesidades y recursos para crear varias aplicaciones de IA innovadoras. Con el crecimiento continuo de la comunidad de código abierto y el progreso continuo de la tecnología, tenemos razones para esperar que surjan más y más potentes y fáciles de usar LLM de código abierto en el futuro, acelerando aún más la implementación y el desarrollo de la inteligencia artificial en varios campos.