Říká se, že skvělé věci přicházejí v malých balíčcích a možná, Small Language Models (SLM) jsou toho dokonalým příkladem.
Kdykoli mluvíme o umělé inteligenci a jazykových modelech napodobujících lidskou komunikaci a interakci, okamžitě máme tendenci myslet na to Velké jazykové modely (LLM) jako GPT3 nebo GPT4. Na druhém konci spektra však leží úžasný svět malých jazykových modelů, které jsou dokonalými protějšky jejich větších variant a přicházejí jako pohodlní společníci pro posílení ambicí, které nevyžadují velké měřítko.
Dnes jsme nadšeni, že můžeme osvětlit, co jsou SLM, jak si vedou ve srovnání s LLM, jejich případy použití a jejich omezení.
Co jsou malé jazykové modely?
SLM jsou odvětvím modelů umělé inteligence, které jsou navrženy tak, aby detekovaly, rozuměly a opakovaly lidské jazyky. Předpona (nebo přídavné jméno) Small zde odkazuje na velikost, která je poměrně menší, což jim umožňuje být více zaměřené a úzce vymezené.
Pokud jsou LLM trénovány na miliardách nebo bilionech parametrů, jsou SLM trénovány na stovkách milionů parametrů. Jedním z výjimečných aspektů menších modelů je to, že poskytují dokonalé výsledky, přestože jsou trénovány na menším množství parametrů.
Abychom lépe porozuměli SLM, podívejme se na některé z jejich základních charakteristik:
Menší velikost
Protože jsou trénovány na méně parametrech, jsou snadno trénovatelné a minimalizují intenzitu výpočetních schopností pro funkčnost.
Niche, zaměřené a přizpůsobitelné
Na rozdíl od LLM nejsou vyvinuty pro všezahrnující úkoly. Místo toho jsou vytvořeny a navrženy pro konkrétní problémová prohlášení, čímž dláždí cestu pro cílené řešení konfliktů.
Středně velký podnik může například vyvinout a nasadit SLM pouze za účelem vyřízení stížností na služby zákazníkům. Nebo společnost BFSI může mít SLM zaveden pouze za účelem provádění automatických prověrek, kreditního hodnocení nebo analýzy rizik.
Minimální závislost na specifikacích hardwaru
SLM eliminují potřebu složité a náročné digitální infrastruktury a periferních požadavků na školení a nasazení. Vzhledem k tomu, že jsou relativně menší co do velikosti a funkčnosti, spotřebovávají také méně paměti, takže jsou ideální pro implementaci v okrajových zařízeních a prostředích, která jsou převážně omezena na zdroje.
Udržitelnější
Menší modely jsou poměrně šetrné k životnímu prostředí, protože spotřebovávají méně energie než LLM a generují méně tepla, protože mají snížené výpočetní požadavky. To také znamená minimální investice do chladicích systémů a náklady na údržbu.
Všestrannost a dostupnost
SLM jsou přizpůsobeny ambicím malých a středních podniků, které jsou omezené z hlediska investic, ale musí využít sílu a potenciál AI pro své obchodní vize. Vzhledem k tomu, že menší modely jsou adaptabilní a přizpůsobitelné, umožňují podnikům flexibilitu při nasazování jejich ambicí v oblasti AI ve fázích.
Příklady malých jazykových modelů v reálném světě
Fungování malého jazykového modelu
Princip fungování malého jazykového modelu je v zásadě velmi podobný principu velkého jazykového modelu v tom smyslu, že jsou trénovány na velkých objemech trénovacích dat a kódu. Je však nasazeno několik technik k jejich transformaci na účinné, menší varianty LLM. Podívejme se, jaké jsou některé běžné techniky.
| Destilace znalostí | Prořezávání | Kvantizace |
|---|---|---|
| Toto je přenos znalostí, který se děje z mistra na žáka. Všechny znalosti z předem vyškoleného LLM jsou přeneseny do SLM, čímž se destiluje podstata znalostí minus složitost LLM. | Ve vinařství se prořezávání týká odstranění větví, ovoce a listů z vína. V SLM se jedná o podobný proces zahrnující odstranění nepotřebných aspektů a komponent, které by mohly způsobit, že model bude těžký a intenzivní. | Když je přesnost modelu při provádění výpočtů minimalizována, používá srovnatelně méně paměti a běží výrazně rychleji. Tento proces se nazývá kvantizace a umožňuje modelu pracovat přesně v zařízeních a systémech se sníženými hardwarovými schopnostmi. |
Jaká jsou omezení malých jazykových modelů?
Jako každý model umělé inteligence mají i SLM svůj podíl na úzkých hrdlech a nedostatcích. Pro začátečníky pojďme prozkoumat, co to je:
- Vzhledem k tomu, že SLM jsou úzce specializované a vytříbené ve svém účelu a funkčnosti, může být pro podniky obtížné výrazně škálovat své menší modely.
- Menší modely jsou také trénovány pro konkrétní případy použití, takže jsou neplatné pro požadavky a výzvy mimo jejich doménu. To znamená, že podniky budou nuceny nasadit více specializovaných SLM místo toho, aby měly jeden hlavní model.
- Jejich vývoj a nasazení může být trochu obtížné kvůli existujícím mezerám v dovednostech v prostoru AI.
- Důsledný a rychlý vývoj modelů a technologií obecně může také ztížit zúčastněné strany neustálý vývoj jejich SLM.
Požadavky na školicí data pro malé jazykové modely
Zatímco intenzita, výpočetní schopnost a měřítko jsou ve srovnání s velkými modely menší, SLM nejsou v žádném smyslu lehké. Stále se jedná o jazykové modely, které jsou vyvíjeny pro řešení složitých požadavků a úkolů.
Pocit menšího jazykového modelu nemůže sebrat vážnost a dopad, který může nabídnout. Například v oblasti zdravotnictví je SLM vyvinutá k detekci pouze dědičných chorob nebo chorob způsobených životním stylem stále kritická, protože stojí mezi životem a smrtí jednotlivce.
To se váže k představě, že požadavky na trénovací data pro menší modely jsou pro zúčastněné strany stále zásadní pro vývoj vzduchotěsného modelu, který generuje výsledky, které jsou přesné, relevantní a přesné. To je přesně to, kde je důležité získávat data od spolehlivých podniků.
At Saip, jsme vždy zastávali postoj k získávání vysoce kvalitních školicích dat eticky, abychom doplnili vaše vize AI. Naše přísné protokoly zajišťování kvality a metodiky „člověk ve smyčce“ zajišťují, že vaše modely budou trénovány v bezvadných kvalitních souborech dat, které pozitivně ovlivňují výsledky a výsledky generované vašimi modely.
Kontaktujte nás tedy ještě dnes a prodiskutujte, jak můžeme pomocí našich datových sad podpořit vaše podnikové ambice.
