Startschot voor commercieel gebruik van Meta's opensource AI-model
Het Large Language Model (LLM) LLaMa van Meta was al enkele maanden beschikbaar als opensourceplatform voor wetenschappelijke toepassingen. Maar Meta is nu van plan het model ook voor commerciële toepassingen beschikbaar te maken, meldt The Financial Times.
OpenAI voert de kopgroep aan
LLaMa is een van de grootste opensourcetaalmodellen die beschikbaar zijn. Er zijn zelfs vier varianten met respectievelijk 7, 13, 33 en 65 miljard parameters. Die getallen zijn een indicatie voor het kaliber van de mogelijke output. Simpel gezegd: hoe meer parameters in een model, hoe beter het model in staat is goede antwoorden te geven op vragen en opdrachten van gebruikers.
De aantallen parameters van LLaMa lijken indrukwekkend, maar ze steken wat magertjes af tegen die van GPT, het AI-taalmodel van OpenAI, GPT-3.5 beschikt al over 175 miljard parameters en OpenAI kondigde onlangs aan al zijn API's over te zetten op GPT 4. Het aantal parameters daarvan is nog niet officieel bekend gemaakt maar komt naar verwachting boven de biljoen (duizend miljard) uit.
Kracht van open source
GPT-4 is al enige tijd in gebruik bij OpenAI-partner en -investeerder Microsoft die er zijn diensten als BingGPT - de tekstrobot in de zoekmachine Bing - op heeft gebaseerd. Microsoft is ook bezig is de AI-aangedreven chatfunctie in te bouwen in diverse andere producten en diensten. Betalende klanten van ChatGPT hadden ook al enige tijd toegang tot GPT-4, maar ook de gratis versie van de tekstrobot wordt nu overgezet op het krachtigste taalmodel van OpenAI.
Ondanks die relatieve achterstand op GPT is het beschikbaar komen van LLaMa wel interessant. In tegenstelling tot de GPT-varianten van OpenAI en Google's taalmodel PaLM - waarop de chatbot Bard is gebaseerd - is LLaMa open source. Dat betekent dat iedereen die dat wil, kan meehelpen om het taalmodel te verbeteren. Ook claimt Meta dat LLaMa veel energiezuiniger is dan GPT.
Reacties
Om een reactie achter te laten is een account vereist.
Inloggen Word abonnee