De sier at store ting kommer i små pakker, og kanskje er Small Language Models (SLM) perfekte eksempler på dette.
Når vi snakker om AI og språkmodeller som etterligner menneskelig kommunikasjon og interaksjon, tenker vi umiddelbart på store språkmodeller (LLM-er) som GPT3 eller GPT4. I den andre enden av spekteret ligger imidlertid den fantastiske verdenen av små språkmodeller, som er perfekte motstykker til sine større varianter, og kommer som praktiske følgesvenner for å styrke ambisjoner som ikke krever mye skalering.
I dag er vi glade for å belyse hva SLM-er er, hvordan de klarer seg sammenlignet med LLM-er, deres brukstilfeller og deres begrensninger.
Hva er små språkmodeller?
SLM-er er en gren av AI-modeller som er bygd opp for å oppdage, forstå og gjengjelde menneskelige språk. Prefikset (eller adjektivet) Small refererer her til størrelsen, som er relativt mindre, slik at de kan være mer fokuserte og nisje.
Hvis LLM-er trenes på milliarder eller billioner av parametere, trenes SLM-er på hundrevis av millioner av parametere. En av de fremtredende aspektene ved mindre modeller er at de leverer upåklagelige resultater til tross for at de er trent på et mindre volum av parametere.
For å forstå SLM-er bedre, la oss se på noen av kjerneegenskapene deres:
Mindre størrelse
Fordi de er trent på færre parametere, er de lett trenbare og minimerer intensiteten av beregningsevner for funksjonalitet.
Nisje, fokusert og tilpassbar
I motsetning til LLM-er, er de ikke utviklet for altomfattende oppgaver. I stedet er de bygget og konstruert for spesifikke problemformuleringer, og baner vei for fokuserte konfliktløsninger.
For eksempel kan en mellomstor bedrift få en SLM utviklet og distribuert kun for å ta seg av kundeserviceklager. Eller et BFSI-selskap kan ha en SLM på plass kun for å utføre automatiserte bakgrunnssjekker, kredittscoring eller risikoanalyse.
[Les også: Multimodal AI: Den komplette guiden til treningsdata og forretningsapplikasjoner ]
Minimal avhengighet av maskinvarespesifikasjoner
SLM-er eliminerer behovet for kompleks og tung digital infrastruktur og perifere krav for opplæring og distribusjon. Siden de er relativt mindre i størrelse og funksjonalitet, bruker de også mindre minne, noe som gjør dem ideelle for implementering i avanserte enheter og miljøer som hovedsakelig er ressursbegrensede.
Mer bærekraftig
Mindre modeller er relativt miljøvennlige ettersom de bruker mindre energi enn LLM-er og genererer mindre varme på grunn av deres reduserte beregningskrav. Dette betyr også minimaliserte investeringer i kjølesystemer og vedlikeholdsutgifter.
Allsidighet og rimelig
SLM-er er skreddersydd for ambisjonene til små og mellomstore bedrifter som er innesluttet når det gjelder investeringer, men som må utnytte kraften og potensialet til AI for deres forretningsvisjoner. Siden mindre modeller kan tilpasses og tilpasses, gir de fleksibilitet for bedrifter til å distribuere sine AI-ambisjoner i faser.
Eksempler fra den virkelige verden på små språkmodeller
Arbeidet med en liten språkmodell
Grunnleggende er arbeidsprinsippet for en liten språkmodell veldig lik det til en stor språkmodell i den forstand at de trenes på store mengder treningsdata og kode. Imidlertid brukes noen få teknikker for å transformere dem til effektive, mindre varianter av LLM-er. La oss se på noen vanlige teknikker.
| Kunnskapsdestillasjon | beskjæring | kvantisering |
|---|---|---|
| Dette er kunnskapsoverføringen som skjer fra en mester til en disippel. All kunnskap fra en forhåndsutdannet LLM overføres til en SLM, og destillerer essensen av kunnskapen minus kompleksiteten til LLM. | I vinproduksjon refererer beskjæring til fjerning av grener, frukt og løvverk fra vin. I SLM-er er dette en lignende prosess som involverer fjerning av unødvendige aspekter og komponenter som kan gjøre modellen tung og intens. | Når presisjonen til en modell i å utføre beregninger er minimert, bruker den relativt mindre minne og kjører betydelig raskere. Denne prosessen kalles kvantisering og gjør at modellen kan yte nøyaktig i enheter og systemer med reduserte maskinvareegenskaper. |
Hva er begrensningene til små språkmodeller?
Som enhver AI-modell har SLM-er sin rimelige andel av flaskehalser og mangler. For nybegynnere, la oss utforske hva de er:
- Siden SLM er nisje og raffinerte i sin hensikt og funksjonalitet, kan det være vanskelig for bedrifter å skalere sine mindre modeller betydelig.
- Mindre modeller er også opplært for spesifikke brukstilfeller, noe som gjør dem ugyldige for forespørsler og forespørsler utenfor domenet. Dette betyr at bedrifter vil bli tvunget til å distribuere flere nisje-SLM-er i stedet for å ha én hovedmodell.
- De kan være litt vanskelige å utvikle og distribuere på grunn av eksisterende ferdighetshull i AI-området.
- Den konsekvente og raske utviklingen av modeller og teknologi, generelt, kan også gjøre det utfordrende for interessenter å utvikle sin SLM kontinuerlig.
[Les også: En nybegynnerguide til evaluering av store språkmodeller ]
Opplæringsdatakrav for små språkmodeller
Mens intensiteten, beregningsevnen og skalaen er mindre sammenlignet med store modeller, er ikke SLM-er lette på noen måte. De er fortsatt språkmodeller som er utviklet for å takle komplekse krav og oppgaver.
Følelsen av at en språkmodell er mindre kan ikke ta bort alvoret og virkningen den kan tilby. For eksempel, innen helsevesenet, er en SLM utviklet for å oppdage bare arvelige eller livsstilsdrevne sykdommer fortsatt kritisk når den står mellom liv og død til et individ.
Dette knytter seg tilbake til forestillingen om at opplæringsdatakrav for mindre modeller fortsatt er avgjørende for at interessenter skal utvikle en lufttett modell som genererer resultater som er nøyaktige, relevante og presise. Det er akkurat her viktigheten av å hente data fra pålitelige virksomheter kommer inn.
Hos Shaip har vi alltid hatt et standpunkt om å innhente treningsdata av høy kvalitet på en etisk måte for å utfylle dine AI-visjoner. Våre strenge kvalitetssikringsprotokoller og «human-in-the-loop»-metoder sikrer at modellene dine trenes i datasett av upåklagelig kvalitet som positivt påvirker utfall og resultater generert av modellene dine.
Så ta kontakt med oss i dag for å diskutere hvordan vi kan fremme bedriftsambisjonene dine med våre datasett.
