I migliori modelli AI generativa open source della categoria per uso commerciale gratuito
Databricks collabora con migliaia di clienti per creare applicazioni AI generative. Sebbene sia possibile utilizzare Databricks per lavorare con qualsiasi modello AI generativa, inclusi quelli commerciali e di ricerca, la tabella seguente elenca i nostri attuali consigli sui modelli* per i casi d'uso più diffusi. Tieni presente che la tabella elenca solo i modelli open source destinati all'uso commerciale gratuito.
Questa pagina verrà aggiornata frequentemente: ricontrolla presto!
Ultimo aggiornamento: 9 feb 2024
Caso d'uso | Qualità ottimizzata | Bilanciato | Ottimizzato per la velocità | Note |
---|---|---|---|---|
Generazione di testo seguendo le istruzioni | † Ottimizzazione supervisionata utilizzando il set di dati databricks-dolly-15k | |||
Incorporamenti di testo (solo in inglese) | ||||
Trascrizione (da voce a testo) | ||||
Generazione di immagini | ||||
Generazione di codice | Gli LLM di codice di solito devono essere messi a punto per seguire le istruzioni e lavorare su codice specifico dell'applicazione |
Nota: tutti i modelli sono soggetti alle rispettive licenze applicabili e a qualsiasi altro
restrizioni connesse. Questo elenco è esclusivamente a scopo informativo.
* La valutazione degli LLM è difficile e rimane un'area di ricerca attiva. Molti LLM non sono presenti in questo elenco e gli LLM in questo elenco potrebbero non essere perfetti per tutti i casi d'uso. Questi modelli sono quelli che abbiamo visto funzionare bene negli scenari elencati. Inoltre, ci sono alcuni altri modelli che sono i migliori della categoria ma non con licenza commerciale, come vicuna-13b e LLaMA.
In generale, lo spazio si sta evolvendo rapidamente. Il nostro consiglio è di progettare la tua architettura in modo da consentirti di Experiment rapidamente e sostituire facilmente modelli specifici.
Scopri di più: Utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni su Databricks
Esplora altri esempi per diversi modelli LLM: repository di esempio Databricks ML