დღევანდელ ციფრულ სამყაროში დიდი ენობრივი მოდელები (LLM) წარმოადგენენ ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთ უმნიშვნელოვანეს მიღწევას. ეს ტექნოლოგია, რომელიც ტექსტთან მუშაობის საფუძველს წარმოადგენს, დღეს პრაქტიკულად ყველა სფეროში გვხვდება.
რა არის დიდი ენობრივი მოდელი?
რა არის LLM სინამდვილეში? ეს არის რთული AI სისტემა, რომელიც შექმნილია ტექსტის გასაანალიზებლად და გენერირებისთვის. მისი უნიკალურობა მდგომარეობს იმაში, რომ ის არ ეყრდნობა წინასწარ განსაზღვრულ პასუხებს – ის ცდილობს გაიგოს მომხმარებლის მოთხოვნის არსი და შექმნას რელევანტური პასუხი.
LLM-ების განვითარების ისტორია
2010-იანი წლების ბოლოდან დაწყებული ლაბორატორიული კვლევებიდან, LLM-ებმა უდიდესი ნახტომი გააკეთეს ChatGPT-ის გამოჩენის შემდეგ. დღეს ისინი აქტიურად გამოიყენება ისეთი გიგანტების მიერ, როგორებიცაა Google და Apple. ამჟამად უკვე მეხუთე და მეექვსე თაობის მოდელებს ვხედავთ, რომლებიც გამოირჩევიან გაუმჯობესებული შესაძლებლობებით.
განსაკუთრებით აღსანიშნავია ორი მნიშვნელოვანი მიმართულება:
“მსჯელობის მოდელები” – რომლებიც რთულ ამოცანებზე მეტ დროს ხარჯავენ უკეთესი შედეგის მისაღებად
“დიდი მულტიმოდალური მოდელები (LMM)” – რომლებსაც შეუძლიათ ტექსტთან ერთად სურათებთან, აუდიოსთან და ვიდეოსთან მუშაობა
LLM-ების ტიპები
LLM-ები იყოფა სამ ძირითად კატეგორიად:
პროპრიეტარული მოდელები: მაგალითად, GPT-4 და Claude 3.5, რომლებიც კერძო კომპანიების საკუთრებაა და მათი კოდი დახურულია. მათთან წვდომა მხოლოდ სპეციალური ინტერფეისების მეშვეობითაა შესაძლებელი.
ღია მოდელები: როგორიცაა Llama 3 და Gemma 2, რომლებიც ხელმისაწვდომია გამოყენებისთვის, მაგრამ გარკვეული შეზღუდვებით.
ღია კოდის მოდელები: სრულიად თავისუფალი მოდელები, რომელთა გამოყენება, მოდიფიცირება და გავრცელება შესაძლებელია ყოველგვარი მნიშვნელოვანი შეზღუდვის გარეშე.
მომავლის პერსპექტივები
LLM-ების სწრაფი განვითარება გრძელდება. ყოველ რამდენიმე თვეში ჩნდება ახალი მოდელები და ვერსიები, რომლებიც კიდევ უფრო ფართო შესაძლებლობებს გვთავაზობენ. განსაკუთრებით საინტერესოა მულტიმოდალური მოდელების განვითარება, რომლებიც სხვადასხვა ტიპის მონაცემებთან მუშაობის საშუალებას იძლევიან.
ეს ტექნოლოგია უკვე ცვლის ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებას – დაწყებული მარტივი ტექსტების გენერირებით, დამთავრებული რთული ანალიტიკური ამოცანების გადაჭრით. მომავალში კი მოსალოდნელია მათი კიდევ უფრო მეტად ინტეგრირება სხვადასხვა სფეროში.
დიდი ენობრივი მოდელების გამოყენება
LLM-ების ძალა მდგომარეობს მათ უნივერსალურობაში – შესაძლებლობაში, მოერგონ სხვადასხვა სიტუაციას და გამოყენების სფეროს. ერთი და იგივე საბაზისო LLM-ს (ზოგჯერ მცირედი დახვეწით) შეუძლია ათობით განსხვავებული დავალების შესრულება. მიუხედავად იმისა, რომ მათი საქმიანობა ძირითადად ტექსტის გენერირებაზეა აგებული, კონკრეტული მითითებების საფუძველზე ისინი სხვადასხვა ფუნქციის შესრულებას ახერხებენ.
რამდენიმე გავრცელებული გამოყენების სფერო:
- ზოგადი დანიშნულების ჩატბოტები (როგორიცაა ChatGPT და Google Gemini)
- საძიებო შედეგებისა და ინტერნეტში არსებული სხვა ინფორმაციის შეჯამება
- მომხმარებელთა მომსახურების ჩატბოტები, რომლებიც თქვენი ბიზნესის დოკუმენტებსა და მონაცემებზეა გაწვრთნილი
- ტექსტის თარგმნა ერთი ენიდან მეორეზე
- ტექსტის კომპიუტერულ კოდად გარდაქმნა, ან ერთი პროგრამირების ენიდან მეორეზე გადაყვანა
- სოციალური მედიის პოსტების, ბლოგების და სხვა მარკეტინგული მასალების შექმნა
- სენტიმენტების ანალიზი
- კონტენტის მოდერაცია
- წერილობითი ნაშრომების კორექტირება და რედაქტირება
- მონაცემთა ანალიზი
და კიდევ ასობით სხვა რამ. ჩვენ მხოლოდ თანამედროვე AI რევოლუციის დასაწყისში ვართ.
თუმცა არსებობს ბევრი რამ, რისი გაკეთებაც LLM-ებს არ შეუძლიათ, მაგრამ სხვა ტიპის AI მოდელებს კი. მაგალითად:
- სურათების ინტერპრეტაცია
- სურათების გენერირება
- ფაილების კონვერტაცია სხვადასხვა ფორმატში
- დიაგრამებისა და გრაფიკების შექმნა
- მათემატიკური და სხვა ლოგიკური ოპერაციების შესრულება
რა თქმა უნდა, ზოგიერთი LLM და ჩატბოტი თითქოს ასრულებს ამ ფუნქციებს, მაგრამ უმეტეს შემთხვევაში, ამას სხვა AI სერვისი აკეთებს – ან რეალურად იყენებთ LMM-ს (მულტიმოდალურ მოდელს).
ამ კონტექსტის გათვალისწინებით, გადავიდეთ და შევეფასოთ ხელმისაწვდომი დიდი ენობრივი მოდელები
საუკეთესო დიდი ენობრივი მოდელები
GPT-4o
- შემქმნელი: OpenAI
- პარამეტრები: 175 მილიარდზე მეტი
- წვდომა: API
OpenAI-ის გენერაციული წინასწარ გაწვრთნილი ტრანსფორმერის (GPT) მოდელებმა დასაბამი მისცეს ხელოვნური ინტელექტის უახლეს ბუმს. ამჟამად ხელმისაწვდომია ორი ძირითადი მოდელი: GPT-4o და GPT-4o mini. ორივე მათგანი მულტიმოდალური მოდელია, რაც ნიშნავს, რომ მათ შეუძლიათ სურათებთან და აუდიოსთანაც მუშაობა.
GPT-ის სხვადასხვა ვერსიას მრავალი კომპანია იყენებს – მათ შორის Microsoft, Duolingo, Stripe, Descript, Dropbox და ა.შ. თუმცა, ChatGPT ალბათ მისი შესაძლებლობების ყველაზე პოპულარული დემონსტრაციაა.
OpenAI გეგმავს წელს გამოუშვას უფრო მძლავრი ვერსია, სახელწოდებით GPT-4.5.
o3 და o1
- შემქმნელი: OpenAI
- პარამეტრები: 175 მილიარდზე მეტი
- წვდომა: API
OpenAI-ის o1 მოდელი იყო პირველი მოდელი რომელსაც მსჯელობა შეეძლო. მისი გამოშვების შემდეგ, OpenAI-ის აღნიშნულმა მოდელებმა თითქმის ყველა ტესტში და პირდაპირ შედარებაში პირველი ადგილი დაიკავეს. ამჟამად ხელმისაწვდომია o3-mini, o1, o1-preview და o1-mini მოდელები, ხოლო o3 წელს გამოვა.
GPT-4o-ის მსგავსად, o1 და o3-mini ხელმისაწვდომია API-ის და ChatGPT-ის მეშვეობით. საბედნიეროდ, OpenAI-მ აღიარა, რომ ყველა ეს განსხვავებული AI მოდელი დამაბნეველი ხდება და სახელები გაურკვეველია. მომავალში ისინი გამოუშვებენ GPT-5-ს, რომელიც გააერთიანებს GPT და მსჯელობის მოდელებს ერთ მოდელში.
Gemini
- შემქმნელი: Google
- პარამეტრები: Nano ხელმისაწვდომია 1.8 მილიარდიან და 3.25 მილიარდიან ვერსიებში; სხვები უცნობია
- წვდომა: API
Google Gemini წარმოადგენს Google-ის AI მოდელების ოჯახს. ექვსი მოდელი – Gemini 1.0 Nano, Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Flash Thinking, Gemini 2.0 Flash-Lite, Gemini 2.0 Pro და Gemini 1.0 Ultra – შექმნილია სხვადასხვა მოწყობილობაზე სამუშაოდ, სმარტფონებიდან სპეციალიზებულ სერვერებამდე და მოიცავს გამოყენების ფართო სპექტრს. Gemini 2.0 Flash Thinking არის Google-ის პირველი მსჯელობის მოდელი (მოდელი რომელიც მსჯელობს).
მიუხედავად იმისა, რომ LLM-ის მსგავსად შეუძლია ტექსტის გენერირება, Gemini მოდელებს ასევე შეუძლიათ სურათების, აუდიოს, ვიდეოს, კოდის და სხვა ტიპის ინფორმაციის დამუშავება. ისინი ოპტიმიზებულია დიდი მოცულობის ტექსტების დასამუშვებლად.
Gemini 2.0 Pro და 2.0 Flash ასევე უზრუნველყოფს AI ფუნქციებს Google-ის აპლიკაციებში, როგორიცაა Docs და Gmail, ასევე Google-ის ჩატბოტში, რომელსაც Gemini-ს სახელითაა ცნობილი. Google-ის Gemini მოდელები დეველოპერებისთვის ხელმისაწვდომია Google AI Studio-ს ან Vertex AI-ის მეშვეობით.
Gemma
- შემქმნელი: Google
- პარამეტრები: 2 მილიარდი, 9 მილიარდი და 27 მილიარდი
- წვდომა: ღია
Google Gemma არის Google-ის ღია AI მოდელების ოჯახი, რომელიც დაფუძნებულია იმავე კვლევასა და ტექნოლოგიაზე, რაც გამოყენებული იყო Gemini-ის შესაქმნელად. უახლესი ვერსია, Gemma 2, ხელმისაწვდომია სამი ზომით: 2 მილიარდი, 9 მილიარდი და 27 მილიარდი პარამეტრით.
Llama
- Llama 2-ის გამოყენება Llama Chat-თან
- შემქმნელი: Meta
- პარამეტრები: 1 მილიარდი, 3 მილიარდი, 8 მილიარდი, 11 მილიარდი, 70 მილიარდი, 90 მილიარდი და 405 მილიარდი
- წვდომა: ღია
Llama 3 არის Meta-ს ღია LLM-ების ოჯახი, Facebook-ისა და Instagram-ის მშობელი კომპანიის პროდუქტი. ამჟამად არსებობს შვიდი მოდელი, რომლებიც განაწილებულია Llama 3.1, Llama 3.2 და Llama 3.3-ს შორის.
Llama არის ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული და ძლიერი ღია LLM მოდელი. თქვენ შეგიძლიათ თავად ჩამოტვირთოთ საწყისი კოდი GitHub-იდან. ის უფასოა კვლევითი და კომერციული მიზნებისთვის, ბევრი სხვა LLM იყენებს Llama მოდელს საფუძვლად.
ამჟამად, ხელმისაწვდომი მოდელებია მხოლოდ ტექსტური Llama 3.1 8B, Llama 3.1 405B და Llama 3.3 70B, და მულტიმოდალური Llama 3.2 1B, Llama 3.2 3B, Llama 3.2 11B და Llama 3.2 90B.
R1
- შემქმნელი: DeepSeek
- პარამეტრები: 671 მილიარდი
- წვდომა: ღია, ჩეთბოტი, API
DeepSeek R1-მა დიდი აჟიოტაჟი გამოიწვია გამოშვებისას. ეს არის მსჯელობის მოდელი, რომელიც ისეთივე შესაძლებლობების მქონეა, როგორც OpenAI o1, თუმცა ის შეიქმნა ჩინური ტექნოლოგიური კომპანიის მიერ უფრო შეზღუდული კომპიუტერული აპარატურის გამოყენებით, გაცილებით მცირე ბიუჯეტით და გამოშვებულია როგორც ღია მოდელი.
V3
- შემქმნელი: DeepSeek
- პარამეტრები: 671 მილიარდი
- წვდომა: ღია, ჩეთბოტი, API
DeepSeek V3 არის DeepSeek-ის GPT-4-ის ეკვივალენტი. R1-ის მსგავსად, ის შეიქმნა უფრო შეზღუდული კომპიუტერული აპარატურის გამოყენებით და ნაკლები ფინანსური ინვესტიციით, ვიდრე ტიპიური LLM-ები.
R1-ის მსგავსად, მიუხედავად იმისა, რომ V3 არის შთამბეჭდავი ტექნოლოგიური მიღწევა, ჯერ კიდევ გაურკვეველია, რამდენად პოპულარული გახდება ის მომდევნო ერთი-ორი წლის განმავლობაში.
Claude
- Claude, საუკეთესო AI ჩეთბოტი ჩეთბოტების შესაქმნელად Artifacts-თან ერთად
- შემქმნელი: Anthropic
- პარამეტრები: უცნობია
- წვდომა: API
Claude სავარაუდოდ არის GPT-ის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი კონკურენტი. მისი სამი მოდელი — Claude 3.5 Haiku, Claude 3.5 Sonnet და Claude 3 Opus — შექმნილია იყოს სასარგებლო, პატიოსანი, უვნებელი და, რაც მთავარია, უსაფრთხო კორპორატიული მომხმარებლებისთვის. შედეგად, ისეთმა კომპანიებმა, როგორებიცაა Slack, Notion და Zoom, ყველამ თანამშრომლობს Anthropic-თან.
სხვა LLM-ების მსგავსად, Claude ხელმისაწვდომია მხოლოდ API-ის სახით, თუმცა შესაძლებელია მისი შემდგომი დატრენინგება თქვენს მონაცემებზე და დახვეწა თქვენი საჭიროებების შესაბამისად.
Command
- შემქმნელი: Cohere
- პარამეტრები: Command R7B-ს აქვს 7 მილიარდი; სხვა მოდელები უცნობია
- წვდომა: API
Claude 3-ის მსგავსად, Cohere-ის Command მოდელები შექმნილია კორპორატიული მომხმარებლებისთვის. Command R7B, Command R და Command R+ გთავაზობთ API-ს და ოპტიმიზებულია Retrieval augmented generation (RAG)-ისთვის (ცალკე სტატიას მივუძღვნით), რათა ორგანიზაციებმა შეძლონ მოდელის მეშვეობით ზუსტი პასუხების გაცემა თანამშრომლებისა და მომხმარებლების კონკრეტულ შეკითხვებზე.
შედეგად, ისეთი კომპანიები, როგორებიცაა Oracle, Accenture, Notion და Salesforce იყენებენ Cohere-ის მოდელებს.
Nova
- შემქმნელი: Amazon
- პარამეტრები: უცნობია
- წვდომა: API
Amazon Nova არის მოწინავე მოდელების ოჯახი, რომელიც ხელმისაწვდომია Amazon Web Services-ზე. Amazon-ის ნელი სტარტის მიუხედავად, მიმდინარე მოდელები — მათ შორის Amazon Nova Micro, Amazon Nova Lite და Amazon Nova Pro — კონკურენტუნარიან შედეგებს აჩვენებენ სხვადასხვა ტესტირებებში. AWS-ის წამყვანი პოზიციის გათვალისწინებით ღრუბლოვან გამოთვლებში, Amazon Nova მოდელები შესაძლოა საბოლოოდ პოპულარული გახდეს.
Mistral Large 2
- შემქმნელი: Mistral
- პარამეტრები: 123 მილიარდი
- წვდომა: ღია წონები
Mistral არის ერთ-ერთი უმსხვილესი ევროპული AI კომპანია. მისი Mistral Large 2 მოდელი, Pixtral Large მულტიმოდალური მოდელი და Le Chat ჩეთბოტი ყველა პირდაპირი კონკურენტია GPT-4o-ის, Gemini-ის, ChatGPT-ის და სხვა თანამედროვე AI ინსტრუმენტების.
Mistral Large 2 ხელმისაწვდომია კვლევითი და კომერციული მიზნებისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ეს არ არის სრულად ღია ლიცენზია, ეს ნიშნავს, რომ შესაძლებელია მისი ტრენირება კონკრეტული მიზნებისთვის.
Qwen
- შემქმნელი: Alibaba Cloud
- პარამეტრები: 0.5 მილიარდი, 1.5 მილიარდი, 3 მილიარდი, 7 მილიარდი, 14 მილიარდი, 32 მილიარდი და 72 მილიარდი
- წვდომა: ღია, API, ჩეთბოტი
Qwen არის ჩინური ტექნოლოგიური გიგანტის Alibaba-ს AI მოდელების ოჯახი. არსებობს ათობით ღია მოდელი სხვადასხვა Qwen2.5 ოჯახებში, მათ შორის მოდელები, რომლებიც მორგებულია ვიზუალურ აღქმაზე, კოდირებაზე, მათემატიკაზე და მილიონი ტოკენის კონტექსტზე.
საუკეთესო შედეგების მქონე მოდელი, Qwen2.5 Max, უტოლდება ან აღემატება ისეთ მოდელებს, როგორებიცაა GPT-4o და Gemini 2.0 Pro სხვადასხვა ტესტირებებში. ამჟამად, ის ხელმისაწვდომია მხოლოდ Qwen ჩეთბოტისა და API-ის მეშვეობით.
Phi-3 და Phi-4
- შემქმნელი: Microsoft
- პარამეტრები: 3.8 მილიარდი, 7 მილიარდი და 14 მილიარდი
- წვდომა: ღია
Microsoft-ის Phi-3 მცირე ენობრივი მოდელების ოჯახი ოპტიმიზებულია მცირე ზომის წარმადობისთვის. 3.8 მილიარდი პარამეტრის მქონე Mini, 7 მილიარდი პარამეტრის მქონე Small, 14 მილიარდი პარამეტრის მქონე Medium და 14.7 მილიარდი პარამეტრის მქონე Phi-4 ყველა დიდ ენობრივ მოდელებს ჩამოუვარდება.
მოდელები ხელმისაწვდომია Azure AI Studio-ს, Hugging Face-ის და სხვა ღია მოდელების პლატფორმების მეშვეობით.
Grok
შემქმნელი: xAI- პარამეტრები: უცნობია
- წვდომა: ჩეთბოტი და ღია
Grok, AI მოდელი და ჩეთბოტი, რომელიც ტრენირებულია X-ის (ყოფილი Twitter) მონაცემებზე, თავდაპირველად ვერ უწევდა კონკურენციას სხვა მოდელებს. თუმცა, Grok 3 გვთავაზობს უახლეს წარმადობასა და მსჯელობის უნარებს. ერთ ტესტირებაში მან გაუსწრო ყველა სხვა მოდელს.
მიუხედავად იმისა, რომ მისი წარმადობა უტოლდება სხვა მოდელებს, მისი მთავრი უპირატესობა ისაა, რომ ის შეიქმნა xAI-ის მიერ, AI კომპანიის მიერ, რომელიც დააფუძნა ილონ მასკმა. მისი ლიდერობა ნებისმიერ ტესტირებაში სავარაუდოდ დიდხანს არ გაგრძელდება თუმცა ნამდვილად ღირს იცოდეთ მისი არსებობის შესახებ.
რას უნდა ველოდოთ დიდი ენობრივი მოდელებისგან მომავალში
ვფიქრობ, უახლოეს მომავალში კვლავ ვნახავთ ბევრ ინოვაციასა და ახალ LLM-ებს. DeepSeek-მა შეძლო ორი უახლესი მოდელის გაშვება მნიშვნელოვნად ნაკლები სიმძლავრის აპარატურის გამოყენებით. ამის შემდეგ, მიმაჩნია, რომ ძლიერი AI მოდელის შექმნის ბარიერი არასდროს ყოფილა ასეთი დაბალი. ასევე ვფიქრობ, რომ ვნახავთ უფრო ეფექტურ LLM-ების, რომლებიც მორგებულია სმარტფონებზე და სხვა მსუბუქ მოწყობილობებზე სამუშაოდ. Google-მა დაიწყო ეს Gemini Nano-თი და მიუხედავად იმისა, რომ Apple Intelligence-მა გარკვეული კრიტიკა დაიმსახურა, ის მაინც საკმაოდ კარგ სამუშოს ასრულებს.
გარდა ამისა, ვინ იცის? სამი წლის წინ ნამდვილად არ მეგონა, რომ გვექნებოდა ისეთი ძლიერი AI-ები, როგორიცაა ChatGPT უფასოდ ხელმისაწვდომი. იქნებ რამდენიმე წელიწადში გვქონდეს ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი (AGI).
