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Error rate and GPU

1. Llama 2

  • Fehlerrate:
    • Höhere Rate an "false refusals" im Vergleich zu neueren Modellen wie Llama 3. Es lehnt manchmal Anfragen ab, die es eigentlich beantworten könnte.
  • GPU-Anforderungen:
    • Empfohlen: NVIDIA GPUs mit mindestens 12 GB VRAM (z. B. RTX 3060 oder besser).
    • Funktioniert auch auf AMD GPUs, wenn kompatible Bibliotheken wie ROCm verwendet werden.
    • Für kleinere Modelle (7B) ist CPU-basierte Nutzung möglich, aber langsamer.

2. Llama 3 (Ollama)

  • Fehlerrate:
    • Reduziert die Fehlerrate um mehr als ein Drittel im Vergleich zu Llama 2, was zuverlässigere Antworten liefert.
  • GPU-Anforderungen:
    • Ollama ist für CPU- und GPU-basierte Nutzung optimiert.
    • Empfohlen: NVIDIA GPUs mit mindestens 12 GB VRAM (RTX 3060 oder besser).
    • Dank Quantisierung (z. B. 4-Bit) funktioniert Llama 3 auch auf Geräten mit eingeschränktem Speicher effizient.

3. GPT-J

  • Fehlerrate:
    • Moderat, niedriger als bei Llama 2, aber weniger leistungsfähig bei komplexen Anfragen.
  • GPU-Anforderungen:
    • Empfohlen: NVIDIA GPUs mit 12 GB VRAM oder mehr.
    • Unterstützt AMD GPUs mit ROCm, jedoch eingeschränkt.
    • Für kleinere Aufgaben kann auch eine CPU genutzt werden, ist aber deutlich langsamer.

4. GPT-NeoX

  • Fehlerrate:
    • Ähnlich wie GPT-J, aber bessere Ergebnisse bei komplexen Anfragen.
  • GPU-Anforderungen:
    • Mindestens: NVIDIA GPUs mit 20 GB VRAM (z. B. RTX A5000 oder besser).
    • Für große Modelle (20B) ist Multi-GPU-Support erforderlich.
    • Unterstützung für AMD GPUs ist experimentell.

5. ChatGPT (GPT-4 API)

  • Fehlerrate:
    • Sehr niedrig, bietet präzise und zuverlässige Antworten.
  • GPU-Anforderungen:
    • Keine lokalen GPU-Anforderungen, da die Verarbeitung vollständig in der Cloud erfolgt.
    • Hardware auf Nutzerseite ist minimal (jedes internetfähige Gerät reicht aus).

Lösungsvorschläge für die Fehlerrate

  1. Feintuning:

    • Besonders bei Llama 2 oder GPT-J sinnvoll, um die Fehlerrate zu reduzieren. Erfordert jedoch NVIDIA GPUs mit mindestens 12 GB VRAM. Aufwand: Hoch.

    • Fallback-Logik im Spiel:

    • Abfangen von Ablehnungen durch alternative Anfragen oder Standardantworten. Aufwand: Mittel.

    • Wechsel zu Llama 3 (Ollama):

    • Reduziert die Fehlerrate ohne zusätzlichen Entwicklungsaufwand. Ollama optimiert die Modelle für NVIDIA GPUs und bietet effiziente Lösungen für kleinere Geräte. Aufwand: Niedrig.