Ei spun că lucrurile grozave vin în pachete mici și, poate, modelele de limbă mică (SLM) sunt exemple perfecte în acest sens.
Ori de câte ori vorbim despre modele de inteligență artificială și de limbaj care imită comunicarea și interacțiunea umană, avem tendința de a ne gândi imediat Modele de limbaj mari (LLM) cum ar fi GPT3 sau GPT4. Cu toate acestea, la celălalt capăt al spectrului se află lumea minunată a modelelor lingvistice mici, care sunt omologii perfecti cu variantele lor mai mari, ajungând ca însoțitori convenabil pentru a împuternici ambițiile care nu necesită multă amploare.
Astăzi, suntem încântați să facem lumină asupra a ceea ce sunt SLM-urile, cum se descurcă în comparație cu LLM-urile, cazurile de utilizare și limitările lor.
Ce sunt modelele lingvistice mici?
SLM-urile sunt o ramură a modelelor AI care sunt arhitecturate pentru a detecta, înțelege și reciproc limbajele umane. Prefixul (sau adjectivul) Mic se referă aici la dimensiunea, care este comparativ mai mică, permițându-le să fie mai concentrate și mai de nișă.
Dacă LLM-urile sunt antrenate pe miliarde sau trilioane de parametri, SLM-urile sunt antrenate pe sute de milioane de parametri. Unul dintre aspectele remarcabile ale modelelor mai mici este că oferă rezultate impecabile, în ciuda faptului că sunt antrenate pe un volum mai mic de parametri.
Pentru a înțelege mai bine SLM-urile, să ne uităm la câteva dintre caracteristicile lor de bază:
Dimensiune mai mică
Deoarece sunt antrenați pe mai puțini parametri, sunt ușor de antrenat și reduc la minimum intensitatea capacităților de calcul pentru funcționalitate.
Nișă, concentrat și personalizabil
Spre deosebire de LLM, acestea nu sunt dezvoltate pentru sarcini atotcuprinzătoare. În schimb, ele sunt construite și proiectate pentru enunțuri specifice de problemă, deschizând calea pentru soluții concentrate a conflictelor.
De exemplu, o întreprindere mijlocie poate obține un SLM dezvoltat și implementat doar pentru a se ocupa de plângerile serviciului clienți. Sau, o companie BFSI poate avea un SLM în vigoare doar pentru a efectua verificări automate ale antecedentelor, evaluarea creditului sau analiza riscului.
Dependență minimă de specificațiile hardware
SLM-urile elimină necesitatea unei infrastructuri digitale complexe și grele și a cerințelor periferice pentru instruire și implementare. Deoarece sunt relativ mai mici ca dimensiune și funcționalitate, consumă, de asemenea, mai puțină memorie, făcându-le ideale pentru implementare în dispozitive de vârf și medii care sunt predominant limitate de resurse.
Mai durabil
Modelele mai mici sunt relativ ecologice, deoarece consumă mai puțină energie decât LLM-urile și generează mai puțină căldură datorită cerințelor lor de calcul reduse. Aceasta înseamnă, de asemenea, investiții minime în sistemele de răcire și cheltuieli de întreținere.
Versatilitate și accesibilitate
SLM-urile sunt adaptate pentru ambițiile întreprinderilor mici și mijlocii, care sunt limitate în termeni de investiții, dar trebuie să valorifice puterea și potențialul AI pentru viziunile lor de afaceri. Deoarece modelele mai mici sunt adaptabile și personalizabile, ele permit întreprinderilor flexibilitate pentru a-și implementa ambițiile AI în etape.
Exemple reale de modele lingvistice mici
Funcționarea unui model de limbaj mic
În mod fundamental, principiul de lucru al unui model de limbaj mic este foarte asemănător cu cel al unui model de limbaj mare, în sensul că sunt antrenați pe volume mari de date și cod de antrenament. Cu toate acestea, câteva tehnici sunt implementate pentru a le transforma în variații eficiente și mai mici ale LLM-urilor. Să vedem care sunt câteva tehnici comune.
| Distilarea cunoștințelor | Tunderea | Eºantionare |
|---|---|---|
| Acesta este transferul de cunoștințe care se întâmplă de la un maestru la un discipol. Toate cunoștințele de la un LLM pre-instruit sunt transferate într-un SLM, distilând esența cunoștințelor minus complexitățile LLM. | În vinificație, tăierea se referă la îndepărtarea ramurilor, fructelor și frunzelor din vin. În SLM, acesta este un proces similar care implică eliminarea aspectelor și componentelor inutile care ar putea face modelul greu și intens. | Atunci când precizia unui model în efectuarea calculelor este redusă la minimum, acesta utilizează comparativ mai puțină memorie și rulează semnificativ mai rapid. Acest proces se numește cuantizare și permite modelului să funcționeze cu acuratețe în dispozitive și sisteme cu capacități hardware reduse. |
Care sunt limitările modelelor lingvistice mici?
Ca orice model AI, SLM-urile au o parte echitabilă de blocaje și deficiențe. Pentru începători, haideți să explorăm care sunt acestea:
- Deoarece SLM-urile sunt de nișă și sunt rafinate în scopul și funcționalitatea lor, poate fi dificil pentru întreprinderi să-și scaleze semnificativ modelele mai mici.
- Modelele mai mici sunt, de asemenea, instruite pentru cazuri de utilizare specifice, ceea ce le face invalide pentru solicitări și solicitări din afara domeniului lor. Aceasta înseamnă că întreprinderile vor fi forțate să implementeze mai multe SLM-uri de nișă, în loc să aibă un singur model principal.
- Pot fi ușor dificil de dezvoltat și implementat din cauza lipsurilor de competențe existente în spațiul AI.
- Avansarea consecventă și rapidă a modelelor și a tehnologiei, în general, poate face, de asemenea, o provocare pentru părțile interesate să își evolueze permanent SLM.
Cerințe de date de instruire pentru modelele lingvistice mici
În timp ce intensitatea, capacitatea de calcul și scara sunt mai mici în comparație cu modelele mari, SLM-urile nu sunt ușoare în niciun sens. Sunt încă modele lingvistice care sunt dezvoltate pentru a aborda cerințe și sarcini complexe.
Sentimentul că un model de limbă este mai mic nu poate elimina seriozitatea și impactul pe care le poate oferi. De exemplu, în domeniul asistenței medicale, un SLM dezvoltat pentru a detecta numai bolile ereditare sau determinate de stilul de viață este încă critic, deoarece se află între viața și moartea unui individ.
Acest lucru se leagă de ideea că cerințele de date de instruire pentru modele mai mici sunt încă cruciale pentru părțile interesate pentru a dezvolta un model etanș care generează rezultate care sunt precise, relevante și precise. Exact aici intervine importanța aprovizionării cu date de la companii de încredere.
At Shaip, am luat întotdeauna o poziție cu privire la aprovizionarea etic cu date de antrenament de înaltă calitate pentru a vă completa viziunile AI. Protocoalele noastre stricte de asigurare a calității și metodologiile umane în buclă asigură că modelele dumneavoastră sunt antrenate în seturi de date de calitate impecabilă care influențează pozitiv rezultatele și rezultatele generate de modelele dumneavoastră.
Așadar, contactați-ne astăzi pentru a discuta cum vă putem propulsa ambițiile întreprinderii cu seturile noastre de date.
