Казват, че страхотните неща идват в малки пакети и може би малките езикови модели (SLM) са идеални примери за това.
Винаги, когато говорим за AI и езикови модели, имитиращи човешка комуникация и взаимодействие, веднага се сещаме за Големи езикови модели (LLM) като GPT3 или GPT4. В другия край на спектъра обаче се крие прекрасният свят на малки езикови модели, които са перфектни двойници на техните по-големи варианти, пристигащи като удобни спътници за овластяване на амбиции, които не изискват голям мащаб.
Днес сме развълнувани да хвърлим светлина върху това какво представляват SLM, как се справят в сравнение с LLM, техните случаи на употреба и техните ограничения.
Какво представляват малките езикови модели?
SLM са клон на AI модели, които са архитектурирани да откриват, разбират и реципрочно човешки езици. Префиксът (или прилагателното) малък тук се отнася до размера, който е сравнително по-малък, което им позволява да бъдат по-фокусирани и нишови.
Ако LLMs се обучават на милиарди или трилиони параметри, SLMs се обучават на стотици милиони параметри. Един от отличителните аспекти на по-малките модели е, че те осигуряват безупречни резултати, въпреки че са обучени на по-малък обем от параметри.
За да разберем по-добре SLM, нека разгледаме някои от основните им характеристики:
По-малък размер
Тъй като са обучени на по-малко параметри, те са лесни за обучение и минимизират интензивността на изчислителните възможности за функционалност.
Нишов, фокусиран и адаптивен
За разлика от LLM, те не са разработени за всеобхватни задачи. Вместо това те са изградени и проектирани за конкретни изявления на проблеми, проправяйки пътя за фокусирани разрешавания на конфликти.
Например среден бизнес може да разработи и внедри SLM само за да се погрижи за оплаквания от обслужване на клиенти. Или BFSI компания може да разполага с SLM само за извършване на автоматизирани проверки на миналото, кредитен скоринг или анализ на риска.
Минимална зависимост от хардуерните спецификации
SLM елиминират необходимостта от сложна и тежка цифрова инфраструктура и периферни изисквания за обучение и внедряване. Тъй като те са относително по-малки по размер и функционалност, те също така консумират по-малко памет, което ги прави идеални за внедряване в крайни устройства и среди, които са предимно ограничени по отношение на ресурсите.
По-устойчив
По-малките модели са сравнително щадящи околната среда, тъй като консумират по-малко енергия от LLM и генерират по-малко топлина поради намалените си изчислителни изисквания. Това също означава минимизиране на инвестициите в охладителни системи и разходи за поддръжка.
Гъвкавост и достъпност
SLMs са пригодени за амбициите на малки и средни предприятия, които са ограничени по отношение на инвестициите, но трябва да използват силата и потенциала на AI за своите бизнес визии. Тъй като по-малките модели са адаптивни и адаптивни, те позволяват гъвкавост на бизнеса да внедрява своите AI амбиции на етапи.
Примери за малки езикови модели от реалния свят
Работата на малък езиков модел
В основата си принципът на работа на малък езиков модел е много подобен на този на голям езиков модел в смисъл, че те се обучават върху големи обеми данни и код за обучение. Въпреки това се прилагат няколко техники за трансформирането им в ефективни, по-малки вариации на LLM. Нека да разгледаме кои са някои често срещани техники.
| Дестилация на знания | резитбата | Квантуване |
|---|---|---|
| Това е трансферът на знания, който се случва от учител на ученик. Всички знания от предварително обучен LLM се прехвърлят в SLM, дестилирайки същността на знанието минус сложността на LLM. | Във винопроизводството резитбата се отнася до премахването на клони, плодове и листа от виното. В SLM това е подобен процес, включващ премахването на ненужни аспекти и компоненти, които биха могли да направят модела тежък и интензивен. | Когато прецизността на модела при извършване на изчисления е сведена до минимум, той използва сравнително по-малко памет и работи значително по-бързо. Този процес се нарича квантуване и позволява на модела да работи точно в устройства и системи с намалени хардуерни възможности. |
Какви са ограниченията на малките езикови модели?
Като всеки модел на изкуствен интелект, SLM имат своя дял от тесни места и недостатъци. За начинаещи, нека проучим какво представляват:
- Тъй като SLM са нишови и усъвършенствани по своята цел и функционалност, за предприятията може да бъде трудно да мащабират значително своите по-малки модели.
- По-малките модели също са обучени за конкретни случаи на употреба, което ги прави невалидни за заявки и подкани извън техния домейн. Това означава, че предприятията ще бъдат принудени да разположат множество нишови SLM, вместо да имат един главен модел.
- Те могат да бъдат малко трудни за разработване и внедряване поради съществуващите пропуски в уменията в пространството на AI.
- Последователното и бързо развитие на моделите и технологиите като цяло също може да направи предизвикателство за заинтересованите страни да развиват непрекъснато своя SLM.
Изисквания за данни за обучение за малки езикови модели
Въпреки че интензивността, изчислителната способност и мащабът са по-малки в сравнение с големите модели, SLM не са леки в никакъв смисъл. Те все още са езикови модели, които са разработени за справяне със сложни изисквания и задачи.
Чувството, че езиковият модел е по-малък, не може да отнеме сериозността и въздействието, което може да предложи. Например в областта на здравеопазването SLM, разработен за откриване само на наследствени заболявания или заболявания, причинени от начина на живот, все още е от решаващо значение, тъй като стои между живота и смъртта на индивида.
Това се свързва с идеята, че изискванията за данни за обучение за по-малки модели все още са от решаващо значение за заинтересованите страни, за да разработят херметичен модел, който генерира резултати, които са точни, подходящи и прецизни. Точно тук е значението на получаването на данни от надеждни фирми.
At Сайп, ние винаги сме заемали позиция за етично снабдяване с висококачествени данни за обучение, за да допълним вашите визии за AI. Нашите строги протоколи за осигуряване на качеството и методологиите на човек в цикъла гарантират, че вашите модели са обучени в набори от данни с безупречно качество, които влияят положително върху резултатите и резултатите, генерирани от вашите модели.
Така че, свържете се с нас днес, за да обсъдим как можем да задвижим корпоративните ви амбиции с нашите набори от данни.
