De siger, at store ting kommer i små pakker, og måske er Small Language Models (SLM'er) perfekte eksempler på dette.
Når vi taler om kunstig intelligens og sprogmodeller, der efterligner menneskelig kommunikation og interaktion, har vi straks en tendens til at tænke på Store sprogmodeller (LLM'er) som GPT3 eller GPT4. Men i den anden ende af spektret ligger den vidunderlige verden af små sprogmodeller, som er perfekte modstykker til deres større varianter, og ankommer som praktiske ledsagere for at styrke ambitioner, der ikke kræver meget skala.
I dag er vi spændte på at kaste lys over, hvad SLM'er er, hvordan de klarer sig sammenlignet med LLM'er, deres anvendelsestilfælde og deres begrænsninger.
Hvad er små sprogmodeller?
SLM'er er en gren af AI-modeller, der er bygget til at detektere, forstå og gengælde menneskelige sprog. Præfikset (eller adjektivet) Small refererer her til størrelsen, som er forholdsvis mindre, hvilket giver dem mulighed for at være mere fokuserede og niche.
Hvis LLM'er trænes på milliarder eller billioner af parametre, trænes SLM'er på hundreder af millioner af parametre. Et af de iøjnefaldende aspekter ved mindre modeller er, at de leverer upåklagelige resultater på trods af at de er trænet på et mindre antal parametre.
For at forstå SLM'er bedre, lad os se på nogle af deres kerneegenskaber:
Mindre størrelse
Fordi de trænes på færre parametre, er de lette at træne og minimerer intensiteten af beregningsmuligheder for funktionalitet.
Niche, fokuseret og tilpasselig
I modsætning til LLM'er er de ikke udviklet til altomfattende opgaver. I stedet er de bygget og konstrueret til specifikke problemformuleringer, hvilket baner vejen for fokuserede konfliktløsninger.
For eksempel kan en mellemstor virksomhed få udviklet og implementeret en SLM kun for at tage sig af kundeserviceklager. Eller en BFSI-virksomhed kan kun have en SLM på plads for at udføre automatiske baggrundstjek, kreditvurdering eller risikoanalyse.
Minimal afhængighed af hardwarespecifikationer
SLM'er eliminerer behovet for kompleks og tung digital infrastruktur og perifere krav til træning og implementering. Da de er relativt mindre i størrelse og funktionalitet, bruger de også mindre hukommelse, hvilket gør dem ideelle til implementering i edge-enheder og miljøer, der overvejende er ressourcebegrænsede.
Mere bæredygtigt
Mindre modeller er forholdsvis miljøvenlige, da de bruger mindre energi end LLM'er og genererer mindre varme på grund af deres reducerede beregningskrav. Det betyder også minimerede investeringer i kølesystemer og vedligeholdelsesudgifter.
Alsidighed og overkommelig
SLM'er er skræddersyet til små og mellemstore virksomheders ambitioner, som er indeholdt i form af investeringer, men som skal udnytte AI's kraft og potentiale til deres forretningsvisioner. Da mindre modeller kan tilpasses og tilpasses, giver de virksomheder fleksibilitet til at implementere deres AI-ambitioner i faser.
Eksempler fra den virkelige verden på små sprogmodeller
En lille sprogmodels virkemåde
Grundlæggende er arbejdsprincippet for en lille sprogmodel meget lig det for en stor sprogmodel i den forstand, at de trænes på store mængder træningsdata og kode. Men nogle få teknikker er implementeret for at omdanne dem til effektive, mindre variationer af LLM'er. Lad os se på, hvad nogle almindelige teknikker er.
| Vidensdestillation | Beskæring | kvantisering |
|---|---|---|
| Dette er den vidensoverførsel, der sker fra en mester til en discipel. Al viden fra en præ-trænet LLM overføres til en SLM, der destillerer essensen af viden minus kompleksiteten af LLM. | I vinfremstilling refererer beskæring til fjernelse af grene, frugt og løv fra vin. I SLM'er er dette en lignende proces, der involverer fjernelse af unødvendige aspekter og komponenter, der kan gøre modellen tung og intens. | Når præcisionen af en model til at udføre beregninger er minimeret, bruger den forholdsvis mindre hukommelse og kører betydeligt hurtigere. Denne proces kaldes kvantisering og gør det muligt for modellen at udføre nøjagtigt i enheder og systemer med reducerede hardwarekapaciteter. |
Hvad er begrænsningerne ved små sprogmodeller?
Som enhver AI-model har SLM'er deres rimelige andel af flaskehalse og mangler. For begyndere, lad os udforske, hvad de er:
- Da SLM'er er nichemæssige og raffinerede i deres formål og funktionalitet, kan det være svært for virksomheder at skalere deres mindre modeller markant.
- Mindre modeller er også uddannet til specifikke brugstilfælde, hvilket gør dem ugyldige for anmodninger og prompter uden for deres domæne. Det betyder, at virksomheder vil blive tvunget til at implementere flere niche-SLM'er i stedet for at have én mastermodel.
- De kan være lidt svære at udvikle og implementere på grund af eksisterende kvalifikationshuller i AI-rummet.
- Den konsekvente og hurtige udvikling af modeller og teknologi kan generelt også gøre det udfordrende for interessenter at udvikle deres SLM konstant.
Træningsdatakrav for små sprogmodeller
Mens intensiteten, beregningsevnen og skalaen er mindre sammenlignet med store modeller, er SLM'er ikke lette på nogen måde. De er stadig sprogmodeller, der er udviklet til at tackle komplekse krav og opgaver.
Følelsen af, at en sprogmodel er mindre, kan ikke fratage den seriøsitet og virkning, den kan give. For eksempel inden for sundhedsområdet er en SLM udviklet til kun at påvise arvelige eller livsstilsdrevne sygdomme stadig kritisk, da den står mellem et individs liv og død.
Dette knytter sig tilbage til forestillingen om, at træningsdatakrav til mindre modeller stadig er afgørende for, at interessenter kan udvikle en lufttæt model, der genererer resultater, der er nøjagtige, relevante og præcise. Det er præcis her, hvor vigtigt det er at hente data fra pålidelige virksomheder.
At Saip, har vi altid taget en holdning til at indkøbe træningsdata af høj kvalitet etisk for at komplementere dine AI-visioner. Vores strenge kvalitetssikringsprotokoller og human-in-the-loop-metoder sikrer, at dine modeller trænes i upåklagelige kvalitetsdatasæt, der positivt påvirker resultater og resultater, der genereres af dine modeller.
Så kontakt os i dag for at diskutere, hvordan vi kan fremme dine virksomhedsambitioner med vores datasæt.
