Your guide to choosing an open source LLM - Knime

There's no denying that we're undergoing an AI revolution powered by large language models (LLMs). A class of deep neural networks, these systems are mostly used to understand and generate human language, and to mimic conversational behaviors. They are called “large” because of the size of their parameters, which range from hundreds of millions to even trillions.

Some of the best-known LLMs include OpenAI’s ChatGPT and Google’s Bard. These LLMs are proprietary solutions. That means there’s no transparency. Their source code, architecture, and inference strategy can’t be inspected, which raises concerns over data security and privacy.

Open source LLMs have gained traction as a result of these data security and privacy concerns. With an open source LLM, the source code, architecture, and inference strategy can be inspected, facilitating auditing and customization. Open source LLMs have the additional advantage of being free to use, even if there are sometimes licensing restrictions for commercial purposes.

In this article, we give you an overview of four popular open source LLMs – Llama 2, Bloom, Claude 2, and Falcon, a short list of criteria to consider to help you choose which one to use for your use case, and pointers to how you can apply them using the low-code data science tool, KNIME Analytics Platform.

Read more: https://www.knime.com/blog/a-guide-to-open-source-llms

Commenti

Posta un commento

Post popolari in questo blog

Dove trovare raccolte di dati (dataset) utilizzabili gratuitamente

Quando si entra nel fantastico mondo dell'analisi dei dati il primo ingrediente che serve sono... i dati. E le raccolte di dati diventano fondamentali anche in seguito quando, ad esempio, si vuole addestrare un modello di machine learning. In questa pagina annoto i siti dai quali è possibile scaricare gratuitamente e legalmente dataset curati di dati. Chiunque può contribuire segnalandone di nuovi nei commenti Meta Datasets . La pagina dei Datasets di Meta AI offre un'incredibile raccolta di dataset su larga scala e benchmark per l'addestramento, il test e la valutazione dei modelli di intelligenza artificiale. I dataset coprono vari ambiti come la segmentazione degli oggetti, modelli visione-linguaggio, ricostruzione 3D, equità algoritmica e traduzione automatica. Esempi includono il dataset SA-V per la segmentazione, FACET per valutare l'equità nei modelli visivi e Ego4D per la comprensione di video in prima persona. Tutti i dataset possono essere scaricati gratuita...
Continua a leggere

AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity. - IFM blog

 In a new analysis, IMF staff examine the potential impact of AI on the global labor market. Many studies have predicted the likelihood that jobs will be replaced by AI. Yet we know that in many cases AI is likely to complement human work. The IMF analysis captures both these forces. The findings are striking: almost 40 percent of global employment is exposed to AI. Historically, automation and information technology have tended to affect routine tasks, but one of the things that sets AI apart is its ability to impact high-skilled jobs. As a result, advanced economies face greater risks from AI—but also more opportunities to leverage its benefits—compared with emerging market and developing economies. In advanced economies, about 60 percent of jobs may be impacted by AI. Roughly half the exposed jobs may benefit from AI integration, enhancing productivity. For the other half, AI applications may execute key tasks currently performed by humans, which could lower labor demand, leadin...
Continua a leggere

Building a high-performance data and AI organization - MIT report 2023

«Gli Amministratori Delegati e i Consigli di Amministrazione riconoscono che la capacità della propria organizzazione di generare insight operativi dai dati, spesso in tempo reale, è di massima importanza strategica. Se ci fossero dubbi su questo punto, la corsa accelerata al digitale dei consumatori nell'anno di crisi appena trascorso li ha dissipati. Per aiutarle a diventare orientate ai dati, le aziende stanno sempre più implementando tecnologie avanzate basate su cloud, compresi strumenti analitici con capacità di apprendimento automatico (ML). Tuttavia, ciò che questi strumenti forniscono avrà un valore limitato senza dati abbondanti, di alta qualità e facilmente accessibili. In questo contesto, una gestione efficace dei dati è uno dei pilastri di un'organizzazione orientata ai dati. Ma gestire i dati in un'impresa è altamente complesso. Con l'introduzione di nuove tecnologie dei dati, il peso dei sistemi legacy e dei silos di dati cresce, a meno che non possano es...
Continua a leggere