Mereka mengatakan perkara yang hebat datang dalam pakej kecil dan mungkin, Model Bahasa Kecil (SLM) adalah contoh yang sempurna untuk ini.
Setiap kali kita bercakap tentang AI dan model bahasa yang meniru komunikasi dan interaksi manusia, kita akan terus memikirkannya Model Bahasa Besar (LLM) seperti GPT3 atau GPT4. Walau bagaimanapun, di hujung spektrum yang lain terletak dunia model bahasa kecil yang indah, yang merupakan rakan yang sempurna untuk varian mereka yang lebih besar, tiba sebagai teman yang sesuai untuk memperkasakan cita-cita yang tidak memerlukan skala yang besar.
Hari ini, kami teruja untuk memberi penerangan tentang apa itu SLM, cara ia berbanding LLM, kes penggunaannya dan batasannya.
Apakah Model Bahasa Kecil?
SLM ialah cabang model AI yang direka bentuk untuk mengesan, memahami dan membalas bahasa manusia. Awalan (atau kata sifat) Kecil di sini merujuk kepada saiz, yang secara perbandingan lebih kecil, membolehkan mereka lebih fokus dan khusus.
Jika LLM dilatih pada berbilion atau trilion parameter, SLM dilatih pada ratusan juta parameter. Salah satu aspek yang menonjol bagi model yang lebih kecil ialah ia memberikan hasil yang sempurna walaupun dilatih pada volum parameter yang lebih rendah.
Untuk memahami SLM dengan lebih baik, mari lihat beberapa ciri terasnya:
Saiz Lebih Kecil
Kerana mereka dilatih pada parameter yang lebih sedikit, mereka mudah dilatih dan meminimumkan keamatan keupayaan pengiraan untuk kefungsian.
Niche, Fokus, & Boleh Disesuaikan
Tidak seperti LLM, mereka tidak dibangunkan untuk tugas yang merangkumi semua. Sebaliknya, ia dibina dan direka bentuk untuk penyataan masalah khusus, membuka jalan untuk penyelesaian konflik terfokus.
Sebagai contoh, perniagaan bersaiz sederhana boleh membangunkan SLM dan digunakan hanya untuk mengurus aduan perkhidmatan pelanggan. Atau, syarikat BFSI boleh mempunyai SLM hanya untuk melakukan semakan latar belakang automatik, pemarkahan kredit atau analisis risiko.
Kebergantungan Minimum Pada Spesifikasi Perkakasan
SLM menghapuskan keperluan untuk infrastruktur digital yang kompleks dan berat serta keperluan persisian untuk latihan dan penggunaan. Oleh kerana saiz dan kefungsian yang agak kecil, ia juga menggunakan lebih sedikit memori, menjadikannya ideal untuk pelaksanaan dalam peranti tepi dan persekitaran yang kebanyakannya terhad sumber.
Lebih Mampan
Model yang lebih kecil adalah agak mesra alam kerana mereka menggunakan lebih sedikit tenaga daripada LLM dan menghasilkan kurang haba kerana keperluan pengiraan yang dikurangkan. Ini juga bermakna pelaburan yang diminimumkan dalam sistem penyejukan dan perbelanjaan penyelenggaraan.
Serbaguna & Mampu Milik
SLM disesuaikan untuk cita-cita perniagaan kecil dan sederhana yang terkandung dari segi pelaburan tetapi perlu memanfaatkan kuasa dan potensi AI untuk visi perniagaan mereka. Memandangkan model yang lebih kecil boleh disesuaikan dan disesuaikan, mereka membenarkan fleksibiliti untuk perniagaan menggunakan cita-cita AI mereka secara berperingkat.
Contoh Model Bahasa Kecil Dunia Nyata
Cara Kerja Model Bahasa Kecil
Pada asasnya, prinsip kerja model bahasa kecil sangat serupa dengan model bahasa besar dalam erti kata bahawa mereka dilatih dalam jumlah besar data latihan dan kod. Walau bagaimanapun, beberapa teknik digunakan untuk mengubahnya menjadi variasi LLM yang cekap dan lebih kecil. Mari kita lihat apakah beberapa teknik biasa.
| Penyulingan Pengetahuan | Pemangkasan | Pengkuantuman |
|---|---|---|
| Ini adalah pemindahan pengetahuan yang berlaku daripada seorang guru kepada seorang murid. Semua pengetahuan daripada LLM pra-latihan dipindahkan ke SLM, menyuling intipati pengetahuan tolak kerumitan LLM. | Dalam pembuatan wain, pemangkasan merujuk kepada penyingkiran dahan, buah, dan dedaun daripada wain. Dalam SLM, ini adalah proses serupa yang melibatkan penyingkiran aspek dan komponen yang tidak perlu yang boleh menjadikan model berat dan sengit. | Apabila ketepatan model dalam melaksanakan pengiraan diminimumkan, ia menggunakan memori yang agak kurang dan berjalan dengan lebih pantas. Proses ini dipanggil pengkuantitian dan membolehkan model berfungsi dengan tepat dalam peranti dan sistem dengan keupayaan perkakasan yang dikurangkan. |
Apakah Had Model Bahasa Kecil?
Seperti mana-mana model AI, SLM mempunyai bahagian yang saksama dalam kesesakan dan kekurangan. Untuk pemula, mari kita terokai apa itu:
- Memandangkan SLM adalah khusus dan diperhalusi dalam tujuan dan fungsinya, mungkin sukar bagi perusahaan untuk menskalakan model mereka yang lebih kecil dengan ketara.
- Model yang lebih kecil juga dilatih untuk kes penggunaan tertentu, menjadikannya tidak sah untuk permintaan dan gesaan di luar domain mereka. Ini bermakna perusahaan akan dipaksa untuk menggunakan berbilang SLM khusus dan bukannya mempunyai satu model induk.
- Mereka mungkin agak sukar untuk dibangunkan dan digunakan kerana jurang kemahiran sedia ada dalam ruang AI.
- Kemajuan model dan teknologi yang konsisten dan pesat, secara amnya, juga boleh menyebabkan pihak berkepentingan mencabar untuk mengembangkan SLM mereka secara berterusan.
Keperluan Data Latihan Untuk Model Bahasa Kecil
Walaupun keamatan, keupayaan pengiraan dan skala adalah lebih kecil jika dibandingkan dengan model besar, SLM tidak ringan dalam apa-apa pengertian. Ia masih merupakan model bahasa yang dibangunkan untuk menangani keperluan dan tugas yang kompleks.
Sentimen model bahasa yang lebih kecil tidak dapat menghilangkan keseriusan dan impak yang boleh ditawarkannya. Sebagai contoh, dalam bidang penjagaan kesihatan, SLM yang dibangunkan untuk mengesan hanya penyakit keturunan atau yang didorong oleh gaya hidup masih kritikal kerana ia berdiri di antara hidup dan mati seseorang individu.
Ini berkaitan dengan tanggapan bahawa keperluan data latihan untuk model yang lebih kecil masih penting bagi pihak berkepentingan untuk membangunkan model kedap udara yang menjana hasil yang tepat, relevan dan tepat. Di sinilah pentingnya mendapatkan data daripada perniagaan yang boleh dipercayai.
At Saip, kami sentiasa mengambil pendirian untuk mendapatkan data latihan berkualiti tinggi secara beretika untuk melengkapkan visi AI anda. Protokol jaminan kualiti kami yang ketat dan metodologi manusia dalam gelung memastikan model anda dilatih dalam set data kualiti sempurna yang mempengaruhi hasil dan hasil yang dijana oleh model anda secara positif.
Jadi, hubungi kami hari ini untuk membincangkan cara kami boleh mendorong cita-cita perusahaan anda dengan set data kami.
