فالکون در مقابل LLaMA: مقایسه دو مدل زبان بزرگ

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نوعی هوش مصنوعی هستند که می‌توانند متن تولید کنند، زبان‌ها را ترجمه کنند، انواع مختلفی از مطالب خلاقانه بنویسند، و پاسخ‌های مفیدی به سؤالات شما ارائه دهند. Falcon و LLaMA دو مورد از رایج ترین LLM ها هستند و برخی از خصوصیات مشترک دارند.

Falcon-7B چیست؟

مدل‌های زبان بزرگ فالکون (LLM) مجموعه‌ای از مدل‌های زبان چندزبانه و متن باز هستند که توسط موسسه نوآوری فناوری (TII) در ابوظبی، امارات متحده عربی ایجاد شده‌اند. این مدل‌ها بر روی مجموعه داده‌های متنی و کد وسیعی آموزش داده شده‌اند و می‌توانند برای تعدادی از کارها استفاده شوند، از جمله:

• تولید متن: Falcon LLM می‌تواند متنی مانند شعر، کد، اسکریپت، آثار موسیقی، ایمیل، نامه‌ها و غیره تولید کند.
• ترجمه زبان: Falcon LLM می تواند برای ترجمه زبان هایی مانند انگلیسی به فرانسوی، اسپانیایی به آلمانی و غیره استفاده شود.
• پاسخ به سؤالات: از Falcon LLM می‌توان برای ارائه پاسخ‌های آموزنده به سؤالات شما استفاده کرد، حتی اگر باز، دشوار یا غیرعادی باشند.
• نوشتن انواع محتوای خلاقانه: از Falcon LLM می توان برای نوشتن انواع محتوای خلاقانه مانند داستان، شعر، فیلمنامه، آثار موسیقی، ایمیل، نامه و غیره استفاده کرد.

اگرچه Falcon LLM هنوز در حال توسعه هستند. این مدل‌ها به‌طور رایگان در وب‌سایت TII در دسترس هستند و همه می‌توانند از آن‌ها استفاده کنند.

ویژگی های Falcon:

• اندازه: Falcon LLM مدل‌های زبان بزرگ با میلیاردها پارامتر هستند. این بدان معناست که آنها حجم زیادی از داده ها دارند و می توانند طیف وسیعی از وظایف را انجام دهند.
• چند زبانه: فالکون LLM چند زبانه است، به این معنی که می‌تواند زبان‌ها را ترجمه کرده و متن را به چندین زبان تولید کند.
• منبع باز: Falcon LLMs متن باز است، به این معنی که استفاده و تغییر آن رایگان است. در نتیجه، آنها منبع قابل توجهی برای دانشگاهیان و توسعه دهندگان هستند.

LLaMA LLM چیست؟

LLaMA (Large Language Model Meta AI)، که توسط Meta AI در فوریه 2023 راه اندازی شد، مجموعه ای از مدل های زبان بزرگ (LLM) است که اندازه آنها از 7 میلیارد تا 65 میلیارد پارامتر متغیر است. LLaMA از معماری ترانسفورماتور استفاده می‌کند، که استاندارد صنعتی برای مدل‌سازی زبان از سال 2018 بوده است. توسعه‌دهندگان LLaMA تلاش خود را بر مقیاس‌سازی عملکرد مدل با افزایش حجم داده‌های آموزشی به جای تعداد پارامترها متمرکز کردند، با این استدلال که هزینه غالب برای LLM ها به جای هزینه محاسباتی آموزش، استنتاج بر روی مدل آموزش دیده است. LLaMA با استفاده از 1.4 تریلیون توکن به دست آمده از منابع داده در دسترس عموم مانند:

آموزش داده شد.

• صفحات وب توسط CommonCrawl خراشیده شده اند.
• مخزن های منبع باز کد منبع از GitHub.
• ویکی پدیا به 20 زبان مختلف.

نشان داده شده است که LLaMA روی معیارهای مختلف، از جمله معیار GLUE، که ظرفیت یک مدل زبان را برای اجرای وظایف پردازش زبان طبیعی مانند پاسخ به سؤال، تجزیه و تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن آزمایش می‌کند، خوب عمل می‌کند.

LLaMA (مدل زبان بزرگ متا هوش مصنوعی)، که توسط هوش مصنوعی متا در فوریه 2023 منتشر شد، مجموعه ای از مدل های زبان بزرگ (LLM) با اندازه های بین 7 تا 65 میلیارد است.

ویژگی های LLaMA LLM

• اندازه: با میلیاردها پارامتر، LLaMA یک مدل زبان بزرگ است. این بدان معناست که مقدار زیادی دانش دارد و می‌تواند طیف وسیعی از فعالیت‌ها را انجام دهد.
• چند زبانه: LLaMA چند زبانه است، به این معنی که ممکن است برای ترجمه زبان ها و تولید متن به زبان های مختلف استفاده شود.
• منبع باز: LLaMA منبع باز است، به این معنی که استفاده و تغییر آن رایگان است. در نتیجه، منبعی ارزشمند برای دانشگاهیان و توسعه دهندگان است.

Falcon در مقابل LLaMA

این مقایسه فالکون و LLaMA

است

اندازه

Falcon دارای 7B پارامتر است، در حالی که LLaMA دارای 40B پارامتر است. Falcon دارای پارامترهای کمتری نسبت به LLaMA است، که باعث می شود آموزش و استفاده از آن کوچکتر و از نظر محاسباتی هزینه کمتری داشته باشد.

داده های آموزش

Falcon بر روی یک مجموعه داده متن و کد آموزش داده می شود، در حالی که LLaMA بر روی داده های گفتگو آموزش داده می شود. این بدان معناست که Falcon در تولید متن، ترجمه زبان‌ها و ایجاد انواع محتوای خلاقانه بهتر است، در حالی که LLaMA در ارائه پاسخ‌های آگاهانه به سؤالات شما بهتر است.

LLaMA یک مدل قدیمی است که برای مدت زمان طولانی تری وجود داشته است. این نشان می دهد که LLaMA به خوبی آزمایش شده است و پایگاه کاربر گسترده تری دارد. LLaMA همچنین نسبت به Falcon قابل تنظیم تر است و برای برنامه های خاص مناسب تر است.

قابلیت‌ها

هم Falcon و هم LLaMA دارای قابلیت‌های مختلفی هستند، از جمله:

• در حال تولید متن
• ترجمه زبان ها
• نوشتن انواع مختلف محتوای خلاقانه
• پاسخ آموزنده به سوالات شما

از طرف دیگر، فالکون و LLaMA استعدادهای منحصر به فردی دارند. به عنوان مثال، Falcon می تواند برای کدنویسی استفاده شود، در حالی که LLaMA می تواند برای تولید گفتگو استفاده شود.

عملکرد

Falcon و LLaMA هر دو عملکرد عالی را در معیارهای مختلف نشان داده‌اند. از سوی دیگر، نشان داده شده است که Falcon در معیارهای مختلف، مانند تست GLUE، بهتر از LLaMA عمل می کند.

مزایا و معایب Falcon و LLaMA

مزایای فالکون

در اینجا برخی از مزایای Falcon LLM آورده شده است:

• اندازه کوچکتر و از نظر محاسباتی کم هزینه تر برای آموزش و استفاده.
• در ایجاد متن، ترجمه زبان‌ها و ایجاد بسیاری از انواع محتوای خلاقانه بهتر است.
• امکان استفاده از آن برای کدنویسی وجود دارد.

معایب فالکون

در اینجا برخی از اشکالات Falcon LLM وجود دارد:

• در ارائه پاسخ های آموزنده به سوالات شما به خوبی LLaMA نیست.
• برای تولید دیالوگ چندان مناسب نیست.

مزایای LLaMA

در اینجا برخی از مزایای LLaMA LLM آورده شده است:

• در ارائه پاسخ‌های آموزنده به سوالات شما بهتر است.
• مناسب برای تولید دیالوگ.

معایب LLaMA

در اینجا برخی از اشکالات LLaMA LLM وجود دارد:

• اندازه بزرگ‌تر و از نظر محاسباتی گران‌تر برای آموزش و استفاده.
• در تولید متن، ترجمه زبان‌ها و ایجاد بسیاری از انواع محتوای خلاقانه به خوبی فالکون نیست.
• برای نوشتن کد قابل استفاده نیست.

به طور کلی، Falcon راه حل بهتری برای کاربردهای همه منظوره نسبت به LLaMA برای برنامه های تخصصی است.

تفاوتهای کلیدی فالکون و LLaMA

جدول زیر تفاوت های کلیدی بین Falcon و LLaMA را تعریف می کند:

ویژگی	Falcon	LLaMA
اندازه مجموعه داده	1.5600000000000 کلمه	1.5600000000000 کلمه>tdd0>	Falcon	LLaMA اندازه	500000 کلمه	300000 کلمه
سرعت	سریع‌تر	آهسته‌تر
قابلیت سفارشی‌سازی		قابل سفارشی‌سازی کمتر	جامعه کوچکتر	جامعه بزرگتر
مناسب برای	برنامه‌های عمومی	برنامه‌های تخصصی