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von Fabian Beck

In der dynamischen Welt der Künstlichen Intelligenz gewinnen Open-Weight Modelle zunehmend an Bedeutung. Diese Modelle, die ohne Einschränkungen oder Kosten für kommerzielle Nutzung zur Verfügung stehen, bieten Unternehmen und Forschern vielfältige Möglichkeiten. In diesem Blog stellen wir die führenden Open-Weight Modelle vor und erläutern ihre technischen Spezifikationen, Anwendungsmöglichkeiten und Performance Benchmarks. Außerdem vergleichen wir die Modelle direkt miteinander, um Ihnen die besten Einsatzmöglichkeiten aufzuzeigen.

Übersicht der vorgestellten KI Modelle

Vergleich Open Weight Modelle

Was ist ein Open Weight Modell?

Ein Open Weight Modell ist ein KI-Modell, dessen Gewichtungen (Parameter) öffentlich zugänglich und lizenzfrei oder unter einer permissiven Lizenz verfügbar gemacht werden. Dies bedeutet, dass Entwickler und Forscher auf den kompletten Datensatz des Modells zugreifen können, um es weiterzuentwickeln, anzupassen oder in ihre eigenen Anwendungen zu integrieren, ohne Lizenzgebühren zahlen zu müssen. Open Weight Modelle fördern Innovation und Zusammenarbeit, da sie eine breitere Nutzung und Erforschung ermöglichen, was besonders in der Forschung und in kommerziellen Anwendungen von großem Nutzen sein kann.

Wie verschiedene KI-Modelle verglichen werden können

Bei der Bewertung und dem Vergleich von KI-Modellen kann man folgende Kriterien nutzen:

  • Parameteranzahl: Die Anzahl der Parameter beeinflusst direkt die Komplexität und Kapazität des Modells.
  • Architektur: Die Struktur des Modells, wie z.B. Transformer oder Mixture of Experts (MoE), kann die Leistung und Effizienz beeinflussen.
  • Training-Daten: Die Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten bestimmen, wie gut das Modell auf unterschiedliche Aufgaben generalisieren kann.
  • Anwendungsmöglichkeiten: Welche spezifischen Use-Cases unterstützt das Modell? Dazu gehören Textgenerierung, Übersetzung, Programmierunterstützung und mehr.
  • Performance Benchmarks: Standardisierte Tests und Benchmarks bieten objektive Metriken zur Leistungsbewertung der Modelle in verschiedenen Aufgaben.

Meta Llama-3 70b Instruct

Meta's Llama-3 70b ist das bisher größte Modell von Meta mit 70 Milliarden Parametern. Es zeichnet sich durch eine großzügige Lizenz aus, die nahezu alle kommerziellen Nutzungsmöglichkeiten erlaubt. Hier erfahren Sie mehr über die Lizenz.

Technische Spezifikationen:

  • Parameteranzahl: 70 Milliarden
  • Architektur: Transformer-basierte Architektur
  • Training-Daten: Umfassende Textdaten aus verschiedenen Quellen
  • Use-Cases: Textgenerierung, Sprachverarbeitung, Übersetzung

Anwendungsmöglichkeiten:

Das Modell eignet sich hervorragend für Unternehmen, die leistungsstarke Sprachmodelle für kommerzielle Zwecke einsetzen möchten. Beispiele umfassen Chatbots, Übersetzungsdienste und Content-Generierung.

Performance Benchmarks:

Llama-3 70b zeigt in Benchmark-Tests herausragende Ergebnisse und übertrifft viele andere Open-Source-Modelle in Bereichen wie Textverständnis und Generierung.

Mistral 8x22b Instruct

Mistral bietet mit dem 8x22b Instruct Modell das größte offene Modell in ihrem Portfolio. Mit einer Mixture of Experts (MoE) Architektur werden 44 Milliarden aktive Parameter genutzt, was zu schnelleren Generationsgeschwindigkeiten führt, ohne die Performance zu beeinträchtigen.

Technische Spezifikationen:

  • Parameteranzahl: 176 Milliarden (8x22b MoE)
  • Architektur: Mixture of Experts (MoE)
  • Training-Daten: Diverse Textdaten aus mehreren Domänen
  • Use-Cases: Schnelle Textgenerierung, interaktive Anwendungen

Anwendungsmöglichkeiten:

Dieses Modell ist ideal für Anwendungen, die schnelle Generationsgeschwindigkeiten erfordern, wie interaktive Chatbots oder Echtzeit-Übersetzungssysteme.

Performance Benchmarks:

Verglichen mit Llama-3 70b bietet Mistral 8x22b Instruct ähnliche Leistung bei reduzierten Latenzzeiten, was es zu einer bevorzugten Wahl für zeitkritische Anwendungen macht.

Deepseek-v2 und Deepseek-v2-Coder

Die Modelle Deepseek-v2 und Deepseek-v2-Coder der chinesischen Firma Deepseek beeindrucken mit 236 Milliarden Parametern, von denen nur 21 Milliarden pro Generation aktiviert werden. Deepseek-v2 bietet herausragende Multilingualität und Geschwindigkeit, während Deepseek-v2-Coder alle aktuellen Open-Source Coding-Modelle übertrifft.

Technische Spezifikationen:

  • Parameteranzahl: 236 Milliarden
  • Aktivierte Parameter pro Generation: 21 Milliarden
  • Architektur: Transformer-basierte Architektur
  • Training-Daten: Multilinguale Textkorpora
  • Use-Cases: Multilinguale Anwendungen, Programmierunterstützung

Anwendungsmöglichkeiten:

Deepseek-v2 ist besonders geeignet für multilinguale Aufgaben und Anwendungen, die eine schnelle Generationsgeschwindigkeit erfordern. Deepseek-v2-Coder ist speziell für Programmieraufgaben optimiert.

Performance Benchmarks:

In multilingualen Benchmarks zeigt Deepseek-v2 überlegene Leistungen gegenüber anderen Modellen, während Deepseek-v2-Coder in Coding-Benchmarks alle aktuellen Open-Source-Modelle übertrifft.

Google Gemma 2 27b

Google's Gemma 2 27b ist ein kleineres Modell, das jedoch nahe an die Performance des Llama-3 70b heranreicht. Es ist ideal für Kunden-GPUs, da es bei Quantisierung gut skaliert und schnell ist.

Technische Spezifikationen:

  • Parameteranzahl: 27 Milliarden
  • Architektur: Transformer-basierte Architektur
  • Training-Daten: Umfangreiche Textdaten
  • Use-Cases: Effiziente Textverarbeitung, Kunden-GPU-freundlich

Anwendungsmöglichkeiten:

Gemma 2 27b eignet sich hervorragend für Unternehmen, die auf GPU-Effizienz angewiesen sind und dennoch eine hohe Leistung benötigen. Anwendungen umfassen personalisierte Empfehlungen und interaktive Chatbots.

Performance Benchmarks:

Trotz seiner geringeren Parameteranzahl bietet Gemma 2 27b eine beeindruckende Leistung, die nahe an die von Llama-3 70b heranreicht, insbesondere bei quantisierten Modellen.

Command-R+

Command-R+ ist ein fortschrittliches Open-Weight Modell, das sich durch seine hohe Anpassungsfähigkeit und Vielseitigkeit auszeichnet. Es ist besonders nützlich für Unternehmen, die maßgeschneiderte Lösungen benötigen.

Technische Spezifikationen:

  • Parameteranzahl: 45 Milliarden
  • Architektur: Transformer
  • Training-Daten: Spezifische Domänendaten
  • Use-Cases: Kundenspezifische Anwendungen, angepasste NLP-Aufgaben

Anwendungsmöglichkeiten:

Command-R+ eignet sich für maßgeschneiderte Anwendungen in verschiedenen Branchen, einschließlich Finanzwesen, Gesundheitswesen und Kundenservice.

Performance Benchmarks:

In spezifischen Domänen zeigt Command-R+ exzellente Ergebnisse und bietet eine hohe Anpassungsfähigkeit, was es ideal für spezialisierte Aufgaben macht.

Yi-1.5-34b

Yi-1.5-34b ist ein leistungsstarkes Modell aus Asien, das für seine herausragende Leistung in multilingualen Aufgaben bekannt ist. Es bietet umfassende Unterstützung für asiatische Sprachen.

Technische Spezifikationen:

  • Parameteranzahl: 34 Milliarden
  • Architektur: Transformer
  • Training-Daten: Multilinguale Textdaten, Fokus auf asiatische Sprachen
  • Use-Cases: Übersetzung, Sprachverarbeitung, multilinguale Anwendungen

Anwendungsmöglichkeiten:

Das Modell ist besonders nützlich für Unternehmen, die in mehrsprachigen Umgebungen operieren und hochwertige Sprachverarbeitung benötigen.

Performance Benchmarks:

Yi-1.5-34b zeigt hervorragende Ergebnisse in multilingualen Benchmarks, insbesondere bei asiatischen Sprachen, und übertrifft viele andere Modelle in diesem Bereich.

Qwen2-72b (Snowflake Arctic)

Qwen2-72b, auch bekannt als Snowflake Arctic, ist ein Modell, das durch seine Größe und Leistung beeindruckt. Es ist ideal für große Unternehmen, die robuste KI-Lösungen benötigen.

Technische Spezifikationen:

  • Parameteranzahl: 72 Milliarden
  • Architektur: Transformer
  • Training-Daten: Umfangreiche und diverse Textkorpora
  • Use-Cases: Hochskalierbare Anwendungen, Big Data Analysen

Anwendungsmöglichkeiten:

Qwen2-72b eignet sich hervorragend für Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten und analysieren müssen, wie z.B. Big Data Analysen und Unternehmens-Intelligence.

Performance Benchmarks:

Das Modell zeigt in vielen Benchmarks Spitzenleistungen und ist besonders effizient bei der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.

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