Los 10 mejores modelos de lenguaje grandes en Hugging Face

Los 10 modelos de lenguaje más destacados en Hugging Face

Introducción

Hugging Face se ha convertido en un tesoro para los entusiastas y desarrolladores de procesamiento de lenguaje natural, ofreciendo una diversa colección de modelos de lenguaje preentrenados que pueden integrarse fácilmente en diversas aplicaciones. En el mundo de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs, por sus siglas en inglés), Hugging Face se destaca como una plataforma indispensable. Este artículo explora los 10 principales modelos de LLM disponibles en Hugging Face, cada uno contribuyendo al paisaje en evolución de la comprensión y generación del lenguaje.

¡Comencemos!

Mistral-7B-v0.1

El Mistral-7B-v0.1 es un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) con impresionantes 7 mil millones de parámetros. Está diseñado como un modelo de texto generativo preentrenado y es notable por superar los puntos de referencia establecidos por Llama 2 13B en varios dominios probados. El modelo se basa en una arquitectura de transformador con elecciones específicas en los mecanismos de atención, como Atención Agrupada de Consulta y Atención de Ventana Deslizante. El Mistral-7B-v0.1 también incorpora un tokenizador BPE de respaldo de bytes.

• Dominando la generación de datos sintéticos aplicaciones y mejores prácticas
• ¿Cómo las bases de datos vectoriales dan forma al futuro de las soluciones de IA generativa?
• Microsoft se une a sindicatos laborales estadounidenses para discutir sobre la fuerza laboral de IA

Casos de uso y aplicaciones

• Generación de texto: El Mistral-7B-v0.1 es ideal para aplicaciones que requieren generación de texto de alta calidad, como creación de contenido, escritura creativa o narración automatizada.
• Comprensión del lenguaje natural: Con su avanzada arquitectura de transformador y mecanismos de atención, el modelo se puede aplicar a tareas que involucran comprensión del lenguaje natural, incluyendo análisis de sentimiento y clasificación de texto.
• Traducción de idiomas: Dadas sus capacidades generativas y su gran tamaño de parámetros, el modelo puede destacarse en tareas de traducción de idiomas, donde son cruciales las traducciones contextualmente precisas y matizadas.
• Investigación y desarrollo: Los investigadores y desarrolladores pueden aprovechar el Mistral-7B-v0.1 como un modelo base para experimentación y ajuste fino en una amplia gama de proyectos de procesamiento de lenguaje natural.

Puede acceder a este LLM aquí.

Starling-LM-11B-alpha

Este modelo de lenguaje grande (LLM) tiene 11 mil millones de parámetros y proviene de NurtureAI. Utiliza el modelo OpenChat 3.5 como base y se somete a ajuste fino a través del aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación de IA (RLAIF), un nuevo proceso de entrenamiento de recompensas y ajuste de políticas. Enfoque que se basa en un conjunto de datos de clasificación etiquetados por humanos para dirigir el proceso de entrenamiento.

Casos de uso y aplicaciones

Starling-LM-11B-alpha es un prometedor modelo de lenguaje grande con el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con las máquinas. Su naturaleza de código abierto, su rendimiento sólido y sus diversas capacidades lo convierten en una herramienta valiosa tanto para investigadores, desarrolladores como para profesionales creativos.

• Aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP): Generar diálogos realistas para chatbots y asistentes virtuales, escribir formatos de texto creativos, traducción de idiomas y resumen de texto.
• Investigación en aprendizaje automático: Contribuir al desarrollo de nuevos algoritmos y técnicas de procesamiento de lenguaje natural.
• Educación y capacitación: Ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas y generar contenido interactivo.
• Industrias creativas: Generar guiones, poemas, letras de canciones y otros contenidos creativos.

Haz clic aquí para explorar este modelo de Hugging Face.

¡Eleva tu experiencia en Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) con el programa GenAI Pinnacle de Analytics Vidhya!

Con un total de 34 mil millones de parámetros, Yi-34B-Llama demuestra una mayor capacidad de aprendizaje en comparación con modelos más pequeños. Excel en capacidades multi-modales, procesando eficientemente texto, código e imágenes para una versatilidad más allá de los modelos de modalidad única. Mediante el aprendizaje sin datos de entrenamiento, Yi-34B-Llama se adapta a tareas en las que no ha sido entrenado explícitamente, mostrando su flexibilidad en nuevos escenarios. Además, su naturaleza persistente le permite recordar conversaciones e interacciones pasadas, contribuyendo a una experiencia de usuario más atractiva y personalizada.

Casos de Uso de Yi-34B-Llama

• Generación de texto: Yi-34B-Llama puede generar diferentes formatos de texto creativo, como poemas, código, guiones, piezas musicales, correos electrónicos, cartas, etc.
• Traducción automática: Yi-34B-Llama puede traducir idiomas de manera precisa y fluida.
• Respuesta a preguntas: Yi-34B-Llama puede responder tus preguntas de manera informativa, incluso si son abiertas, desafiantes o extrañas.
• Diálogo: Yi-34B-Llama puede mantener conversaciones interesantes e informativas sobre una amplia gama de temas.
• Generación de código: Yi-34B-Llama puede generar código para una variedad de lenguajes de programación.
• Descripción de imágenes: Yi-34B-Llama puede describir con precisión el contenido de una imagen.

Puedes acceder a este LLM aquí.

DeepSeek LLM 67B Base

DeepSeek LLM 67B Base, un modelo de lenguaje grande (LLM) de 67 mil millones de parámetros, ha captado la atención por su rendimiento excepcional en razonamiento, codificación y matemáticas. Superando a contrapartes como Llama2 70B Base, el modelo alcanza una puntuación de HumanEval Pass@1 de 73.78, destacando en la comprensión y generación de código. Sus notables habilidades matemáticas se evidencian en puntuaciones en referencias como GSM8K 0-shot (84.1) y Matemáticas 0-shot (32.6). Además, superando a GPT-3.5 en capacidades de idioma chino, DeepSeek LLM 67B Base es de código abierto bajo la licencia MIT, lo que permite exploración y experimentación gratuita por parte de investigadores y desarrolladores.

Casos de Uso y Aplicación

• Programación: Utiliza DeepSeek LLM 67B Base para tareas como generación de código, completado de código y corrección de errores.
• Educación: Aprovecha el modelo para desarrollar sistemas de tutoría inteligentes y herramientas de aprendizaje personalizadas.
• Investigación: Emplea DeepSeek LLM 67B Base para explorar diversas áreas de investigación en procesamiento de lenguaje natural.
• Creación de contenido: Aprovecha las capacidades del modelo para generar formatos de texto creativo como poemas, guiones, piezas musicales, etc.
• Traducción: Confía en DeepSeek LLM 67B Base para traducción de idiomas altamente precisa.
• Respuesta a preguntas: El modelo aborda de manera comprensiva e informativa preguntas, incluso si son abiertas, desafiantes o inusuales.

Puedes acceder a este LLM aquí.

MiniChat-1.5-3B

MiniChat-1.5-3B, un modelo de lenguaje adaptado de LLaMA2-7B, destaca en tareas de inteligencia artificial conversacional. Compitiendo con modelos más grandes, ofrece un alto rendimiento, superando a competidores de 3B en la evaluación de GPT4 y compitiendo con modelos de chat de 7B. Destilado para una eficiencia de datos, mantiene un tamaño más pequeño y una velocidad de inferencia más rápida. Aplicando técnicas NEFTune y DPO se logra mejorar la fluidez del diálogo. Entrenado con un vasto conjunto de datos de texto y código, posee una amplia base de conocimiento. MiniChat-1.5-3B es multi-modal, permitiendo interacciones diversas y dinámicas que incluyen texto, imágenes y audio en varias aplicaciones.

Casos de Uso y Aplicación

• Chatbots y Asistentes Virtuales: Desarrolla chatbots atractivos e informativos para servicio al cliente, educación y entretenimiento.
• Sistemas de Diálogo: Crea interfaces de chat para aplicaciones como plataformas de redes sociales, juegos y dispositivos para el hogar inteligente.
• Creación de Historias y Escritura Creativa: Genera historias atractivas, guiones, poemas y otros formatos de texto creativos.
• Respuesta a Preguntas y Recuperación de Información: Responde a las consultas de los usuarios de manera precisa y eficiente, proporcionando información relevante de manera conversacional.
• Generación y Traducción de Código: Genera fragmentos de código y traduce entre lenguajes de programación.
• Aprendizaje Interactivo y Educación: Desarrolla experiencias de aprendizaje personalizadas e interactivas para estudiantes de todas las edades.

Puedes acceder a este modelo de lenguaje grande aquí.

Marcoroni-7B-v3

Marcoroni-7B-v3, un modelo generativo multilingüe de 7 mil millones de parámetros, muestra diversas capacidades que abarcan la generación de texto, la traducción de idiomas, la creación de contenido creativo y la respuesta a preguntas informativas. Con un enfoque en la eficiencia y la versatilidad, Marcoroni-7B-v3 procesa tanto texto como código, lo que lo convierte en una herramienta dinámica para diversas tareas. Con 7 mil millones de parámetros, sobresale en el aprendizaje de patrones de lenguaje complejos, produciendo resultados realistas y matizados. Aprovechando el aprendizaje sin ejemplos, el modelo realiza tareas hábilmente sin entrenamiento previo o ajuste fino, ideal para prototipado rápido y experimentación. Marcoroni-7B-v3 democratiza aún más el acceso al ser de código abierto y disponible bajo una licencia permisiva, facilitando su amplia utilización y experimentación por parte de usuarios de todo el mundo.

Casos de uso y aplicaciones

• Generación de texto: Marcoroni-7B-v3 se puede utilizar para generar formatos de texto realistas y creativos, incluyendo poemas, código, guiones, piezas musicales, correos electrónicos y cartas.
• Traducción automática: Marcoroni-7B-v3 sobresale en la traducción entre idiomas con alta precisión y fluidez.
• Chatbots: Crea chatbots atractivos con habilidades de conversación natural utilizando Marcoroni-7B-v3.
• Generación de código: Utiliza Marcoroni-7B-v3 para generar código a partir de descripciones en lenguaje natural.
• Respuesta a preguntas: Marcoroni-7B-v3 responde de manera completa a preguntas, incluso si son abiertas, desafiantes o inusuales.
• Resumen: Emplea Marcoroni-7B-v3 para resumir textos extensos en resúmenes más cortos y concisos.
• Paráfrasis: Marcoroni-7B-v3 parafrasea eficazmente el texto preservando su significado original.
• Análisis de sentimientos: Utiliza Marcoroni-7B-v3 para analizar el sentimiento de un texto.

Puedes acceder a este modelo de Hugging Face aquí!

Nyxene-v2-11B

Desarrollado por Hugging Face, Nyxene-v2-11B se presenta como un poderoso modelo de lenguaje grande (LLM) con impresionantes 11 mil millones de parámetros. Este tamaño de parámetro extenso equipa a Nyxene-v2-11B para manejar hábilmente tareas complejas y diversas. Sobresale en el procesamiento de información y la generación de texto con mayor precisión y fluidez en comparación con modelos más pequeños. Además, Nyxene-v2-11B está disponible en el formato BF16 eficiente, garantizando una inferencia más rápida y un uso de memoria reducido para un rendimiento optimizado. Cabe destacar que elimina la necesidad de un 1% adicional de tokens, simplificando su uso en comparación con su predecesor sin comprometer el rendimiento.

Casos de uso y aplicaciones

• Generación de texto: Utiliza Nyxene-v2-11B para crear diversos formatos de texto creativo, como poemas, guiones, piezas musicales, correos electrónicos, cartas y más.
• Respuesta a preguntas: El modelo aborda de manera completa e informativa tus preguntas, incluso si son abiertas, desafiantes o inusuales.
• Completado de código: Aprovecha Nyxene-v2-11B para completar eficientemente el código, ayudando a los desarrolladores a escribir código de manera más rápida y efectiva.
• Traducción: Traduce con precisión y fluidez entre idiomas utilizando las capacidades del modelo.
• Resumen de datos: Nyxene-v2-11B sobresale en resumir grandes cantidades de texto en resúmenes concisos e informativos, ahorrando tiempo y esfuerzo.
• Chatbots: Emplea el modelo para crear chatbots atractivos e informativos capaces de responder preguntas y brindar asistencia.

Puedes acceder a este LLM aquí!

Una Xaberius 34B v1Beta

Este es un modelo experimental de gran tamaño basado en la arquitectura LLaMa-Yi-34B, creado por FBL y lanzado en diciembre de 2023. Con 34 mil millones de parámetros, se encuentra entre los LLM más grandes, prometiendo un rendimiento y versatilidad sólidos.

Entrenado en múltiples conjuntos de datos utilizando técnicas innovadoras como SFT, DPO y UNA (Alineación Neural Unificada), este modelo ha asegurado el primer lugar en el Hugging Face LeaderBoard en LLM de código abierto, logrando puntuaciones impresionantes en varias evaluaciones.

Una Xaberius 34B v1Beta destaca en la comprensión y respuesta a diversas solicitudes, especialmente en formato ChatML y Sistema Alpaca. Sus capacidades abarcan desde responder preguntas, generar formatos de texto creativos hasta ejecutar tareas como poesía, generación de código, escritura de correos electrónicos y más. En el panorama en evolución de los grandes modelos de lenguaje, Una Xaberius 34B v1Beta emerge como un competidor sólido, empujando los límites de la comprensión y generación del lenguaje.

Casos de uso y aplicación

• Chatbots y asistentes virtuales: La capacidad de Una Xaberius para mantener conversaciones interesantes lo convierte en un modelo ideal para aplicaciones de chatbot y asistente virtual.
• Creación de contenido: Desde escribir historias y poemas hasta generar guiones y piezas musicales, Una Xaberius puede ser una herramienta valiosa para los creadores.
• Generación y análisis de código: Con su comprensión del código, Una Xaberius puede ayudar a los programadores a generar fragmentos de código y analizar el código existente.
• Educación y entrenamiento: Una Xaberius puede ser utilizada para crear experiencias de aprendizaje personalizadas y proporcionar materiales de entrenamiento interactivos.
• Investigación y desarrollo: Como un potente modelo de lenguaje, Una Xaberius puede ser utilizado para investigación en procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial y otros campos relacionados.

¡Puedes acceder a este modelo de Hugging Face aquí!

ShiningValiant

Valiant Labs presenta ShiningValiant, un modelo de lenguaje grande (LLM) construido sobre la arquitectura de Llama 2 y meticulosamente ajustado en diversos conjuntos de datos para incorporar conocimientos, creatividad, pasión y amabilidad.

Con 70 mil millones de parámetros, ShiningValiant se encuentra entre los LLM más grandes disponibles, lo que le permite generar un texto completo y matizado, superando las capacidades de los modelos más pequeños.

Incorporando salvaguardias innovadoras, utiliza “safetensors”, un filtro de seguridad diseñado para evitar la generación de contenido dañino u ofensivo, asegurando un uso responsable y ético. Este modelo versátil va más allá de la simple generación de texto; ShiningValiant puede ser ajustado para tareas específicas, desde responder preguntas hasta generación de código y escritura creativa.

Además, sus capacidades multimodales se extienden al procesamiento y generación de texto, código e imágenes, lo que convierte a ShiningValiant en un activo valioso en diversas aplicaciones.

Casos de uso y aplicación

• Educación: Facilita el aprendizaje personalizado, responde a las preguntas de los estudiantes y proporciona retroalimentación con modelos de lenguaje avanzados.
• Generación de contenido creativo: Genera contenido diverso, incluyendo poemas, código, guiones, piezas musicales, correos electrónicos y cartas utilizando modelos de lenguaje innovadores.
• Servicio al cliente: Mejora el servicio al cliente al responder preguntas, ofrecer recomendaciones de productos personalizadas y resolver problemas de manera eficiente.
• Investigación: Utiliza modelos de lenguaje para generar hipótesis, analizar datos y ayudar en la redacción de artículos de investigación.
• Entretenimiento: Crea historias interactivas, ofrece recomendaciones personalizadas y proporciona compañía a través de modelos de lenguaje avanzados.

Haz clic aquí para explorar este LLM en Hugging Face.

Falcon-RW-1B-INSTRUCT-OpenOrca

Falcon-RW-1B-Instruct-OpenOrca es un potente modelo de lenguaje grande (LLM) con 1 mil millones de parámetros. Entrenado en el conjunto de datos Open-Orca/SlimOrca y basado en el modelo de Falcon-RW-1B, este LLM pasa por un proceso de ajuste fino que mejora significativamente su habilidad para seguir instrucciones, razonar y realizar tareas de lenguaje factual.

Las características clave incluyen un mecanismo de decodificador-causal, que le permite generar texto de manera eficiente, traducir idiomas y proporcionar respuestas informativas a preguntas. Este modelo también demuestra una excelencia superior en su dominio, asegurando el primer lugar como el modelo clasificado número 1 en el Open LLM Leaderboard dentro de la categoría de ~1.5 mil millones de parámetros.

Casos de uso y aplicación

• Preguntas y respuestas: Proporciona respuestas completas e informativas a preguntas abiertas, desafiantes o extrañas.
• Generación de texto creativo: Genera varios formatos de texto creativo, como poemas, código, guiones, piezas musicales, correos electrónicos, cartas, etc.
• Seguimiento de instrucciones: Completa solicitudes siguiendo las instrucciones de manera precisa.
• Tareas de lenguaje factual: Demuestra una gran capacidad en tareas que requieren conocimiento y razonamiento factual.
• Traducción: Traduce con precisión los idiomas, facilitando la comunicación y el acceso a la información entre idiomas.

Puedes acceder a este modelo de lenguaje grande en Hugging Face utilizando este enlace.

Conclusión

El repositorio de modelos de lenguaje grande de Hugging Face abre un mundo de posibilidades para desarrolladores, investigadores y entusiastas. Estos modelos contribuyen significativamente al avance de la comprensión y generación del lenguaje natural con sus diversas arquitecturas y capacidades. A medida que la tecnología continúa evolucionando, las aplicaciones potenciales de estos modelos y su impacto en diversos campos son ilimitados. El viaje de exploración e innovación en el ámbito de los modelos de lenguaje grande continúa, prometiendo emocionantes avances en el futuro.

Si estás ansioso por adentrarte en el mundo de los modelos de lenguaje y la inteligencia artificial, considera explorar el programa GenAI Pinnacle de Analytics Vidhya, donde puedes adquirir experiencia práctica y desbloquear todo el potencial de estas tecnologías transformadoras. ¡Comienza tu viaje con genAI y descubre las infinitas posibilidades de los modelos de lenguaje grande hoy mismo!

Preguntas frecuentes

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!