Navegar na paisagem: Uma comparação exaustiva dos fornecedores de LLM

Introdução

No atual panorama dinâmico da IA generativa, surgiu uma infinidade de modelos de linguagem de grande dimensão (LLM), cada um oferecendo capacidades e aplicações únicas. Desde a série GPT da OpenAI até ao Gemini da Google e outros, a diversidade dos LLM reflecte a natureza dinâmica deste campo. Com o desenvolvimento contínuo de novos modelos e o aperfeiçoamento dos existentes, o espaço está em constante evolução, apresentando tanto oportunidades como desafios para os utilizadores que procuram aproveitar o poder destes modelos linguísticos avançados. No RapidCanvas, reconhecemos a importância de compreender o desempenho de cada LLM numa série de tarefas e cenários. Através de testes e avaliações rigorosos, pretendemos fornecer informações sobre os pontos fortes, as limitações e o desempenho comparativo de diferentes LLMs, permitindo que os utilizadores tomem decisões informadas e desbloqueiem todo o potencial das tecnologias de IA generativa.

Metodologia

Abordagem

A nossa abordagem envolveu a realização de testes exaustivos para avaliar o desempenho de diferentes Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) em duas tarefas-chave: resumo de dados e geração de código. Estas tarefas foram escolhidas para avaliar as capacidades dos LLMs no processamento e geração de informação textual, abrangendo tanto a compreensão da linguagem natural como as capacidades de geração.

1. Resumir os dados

• Recolha de dados: Selecionámos diversos conjuntos de dados que abrangem vários domínios e línguas.
• Técnica de Sumarização: Os LLMs foram utilizados para gerar resumos concisos do texto de entrada.
• Critérios de avaliação: A qualidade dos resumos gerados foi avaliada quanto à exatidão.

2. Geração do código

• Tarefa: Os LLMs foram incumbidos de gerar trechos de código sintaticamente corretos e semanticamente significativos.
• Critérios de avaliação: A qualidade do código foi avaliada com base na correção, eficiência e adesão às melhores práticas de programação.
• Avaliação comparativa: Foram concebidos testes fixos para comparar a exatidão e a consistência do código gerado por diferentes LLMs.

Principais conclusões

Nos últimos meses de testes regulares, observámos desenvolvimentos intrigantes no desempenho de diferentes Modelos de Linguagem de Grande Dimensão (LLMs). Enquanto o ChatGPT já dominou o panorama com a sua precisão superior, os testes recentes indicam uma mudança no panorama. Claude e Mistral mostraram melhorias significativas e estão agora a fechar a lacuna, demonstrando níveis comparáveis de precisão em tarefas como a sumarização de dados e a geração de código. Esta evolução realça a natureza dinâmica do espaço da IA generativa, onde os avanços nas arquitecturas de modelos, técnicas de treino e estratégias de afinação estão continuamente a moldar o panorama de desempenho dos LLMs.

Métricas de desempenho

Cada modelo é testado em 143 casos de teste. Um caso é considerado uma falha quando um LLM é incapaz de gerar qualquer código Python válido.

Desafios

Configuração 

Um dos principais desafios no trabalho com Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) reside na sua configuração e implementação. Embora a ligação a LLMs alojados tenha sido geralmente simples, graças a APIs de fácil utilização e documentação clara, a configuração de LLMs locais apresenta o seu próprio conjunto de obstáculos. Embora o processo de implementação de LLMs locais esteja a tornar-se mais simplificado, muitas vezes requer recursos de hardware significativos, tornando-o proibitivo para alguns utilizadores. No entanto, os recentes avanços na tecnologia de hardware e otimização de software tornaram a implementação local mais acessível do que nunca. Além disso, os serviços geridos em nuvem oferecem uma solução atraente, proporcionando o melhor de dois mundos, oferecendo a conveniência de soluções alojadas com a flexibilidade e o controlo da implementação local.

Validação de resultados

A validação dos resultados obtidos a partir de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM) colocou vários desafios, especialmente quando se avaliavam as respostas a perguntas de texto. Embora a validação do código quanto à correção da sintaxe e a verificação dos resultados do código sob a forma de dados estruturados fosse relativamente simples, garantir a exatidão e a pertinência das respostas aos pedidos de texto revelou-se mais complexo. Ao contrário dos resultados de código estruturado, as respostas de texto requerem uma avaliação diferenciada, considerando factores como a coerência, a relevância e a adequação ao contexto. Para ultrapassar este desafio, desenvolvemos um processo de validação que envolveu a pesquisa de palavras-chave e a inspeção manual. Ao aproveitar as técnicas de correspondência de palavras-chave e o julgamento humano, conseguimos avaliar efetivamente a qualidade e a fidelidade das respostas de texto, embora com um investimento adicional de tempo e esforço.
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Conclusão

O panorama dos modelos de grandes línguas (LLM) é inegavelmente vibrante e ativo, com a inovação a ocorrer a um ritmo acelerado. A cada dia que passa, novos avanços, actualizações e iterações impulsionam o campo, apresentando novas oportunidades e desafios. Neste momento, observamos uma competição intrigante entre o ChatGPT e o Claude, com ambos os LLMs a emergirem como pioneiros, lado a lado em termos de desempenho e capacidades. No entanto, a jornada de exploração e descoberta está longe de terminar. Esperamos ansiosamente testar novas versões de LLMs e testemunhar como eles continuam a ultrapassar os limites da inovação, impulsionando o progresso e a mudança transformadora no campo da IA generativa.