Hulle sê groot dinge kom in klein pakkies en miskien is Small Language Models (SLM's) perfekte voorbeelde hiervan.
Wanneer ons praat oor KI en taalmodelle wat menslike kommunikasie en interaksie naboots, is ons dadelik geneig om aan te dink Groot taalmodelle (LLM's) soos GPT3 of GPT4. Aan die ander kant van die spektrum lê egter die wonderlike wêreld van klein taalmodelle, wat perfekte eweknieë tot hul groter variante is, wat as gerieflike metgeselle aankom om ambisies te bemagtig wat nie veel skaal verg nie.
Vandag is ons opgewonde om lig te werp op wat SLM's is, hoe hulle vaar in vergelyking met LLM's, hul gebruiksgevalle en hul beperkings.
Wat is kleintaalmodelle?
SLM's is 'n vertakking van KI-modelle wat gebou is om menslike tale op te spoor, te verstaan en te beantwoord. Die voorvoegsel (of die byvoeglike naamwoord) Small verwys hier na die grootte, wat relatief kleiner is, wat hulle in staat stel om meer gefokus en nis te wees.
As LLM's opgelei word op biljoene of triljoene parameters, word SLM's opgelei op honderde miljoene parameters. Een van die uitstaande aspekte van kleiner modelle is dat hulle onberispelike resultate lewer ten spyte daarvan dat hulle op 'n mindere hoeveelheid parameters opgelei is.
Om SLM's beter te verstaan, kom ons kyk na sommige van hul kernkenmerke:
Kleiner grootte
Omdat hulle op minder parameters opgelei word, is hulle maklik opleibaar en verminder die intensiteit van berekeningsvermoëns vir funksionaliteit.
Nis, gefokus en aanpasbaar
Anders as LLM's, is hulle nie ontwikkel vir allesomvattende take nie. In plaas daarvan word hulle gebou en ontwerp vir spesifieke probleemstellings, wat die weg baan vir gefokusde konflikoplossings.
Byvoorbeeld, 'n mediumgrootte besigheid kan 'n SLM ontwikkel en ontplooi kry net om na kliëntediensklagtes om te sien. Of 'n BFSI-maatskappy kan 'n SLM in plek hê slegs om outomatiese agtergrondkontroles, kredietpunte of risiko-analise uit te voer.
Minimale afhanklikheid van hardeware-spesifikasies
SLM's skakel die behoefte aan komplekse en swaar digitale infrastruktuur en perifere vereistes vir opleiding en ontplooiing uit. Aangesien hulle relatief kleiner in grootte en funksionaliteit is, verbruik hulle ook minder geheue, wat hulle ideaal maak vir implementering in randtoestelle en omgewings wat oorwegend hulpbronbeperk is.
Meer volhoubaar
Kleiner modelle is betreklik omgewingsvriendelik aangesien hulle minder energie as LLM's verbruik en minder hitte genereer as gevolg van hul verminderde berekeningsvereistes. Dit beteken ook minimale beleggings in verkoelingstelsels en onderhoudsuitgawes.
Veelsydigheid en bekostigbaar
SLM's is aangepas vir die ambisies van klein en mediumgrootte ondernemings wat in terme van beleggings vervat is, maar die krag en potensiaal van KI vir hul besigheidsvisies moet benut. Aangesien kleiner modelle aanpasbaar en aanpasbaar is, laat hulle buigsaamheid toe vir besighede om hul KI-ambisies in fases te ontplooi.
Werklike voorbeelde van kleintaalmodelle
Die werking van 'n klein taalmodel
Fundamenteel is die werkbeginsel van 'n kleintaalmodel baie soortgelyk aan dié van 'n groottaalmodel in die sin dat hulle opgelei word op groot volumes opleidingsdata en -kode. 'n Paar tegnieke word egter ontplooi om dit in doeltreffende, kleiner variasies van LLM's te omskep. Kom ons kyk wat 'n paar algemene tegnieke is.
| Kennisdistillasie | snoei | kwantisering |
|---|---|---|
| Dit is die kennisoordrag wat van 'n meester na 'n dissipel plaasvind. Al die kennis van 'n vooraf-opgeleide LLM word na 'n SLM oorgedra, wat die essensie van die kennis minus die kompleksiteite van die LLM distiller. | In wynmaak verwys snoei na die verwydering van takke, vrugte en blare uit wyn. In SLM's is dit 'n soortgelyke proses wat die verwydering van onnodige aspekte en komponente behels wat die model swaar en intens kan maak. | Wanneer die akkuraatheid van 'n model in die uitvoering van berekeninge tot die minimum beperk word, gebruik dit relatief minder geheue en loop dit aansienlik vinniger. Hierdie proses word kwantisering genoem en stel die model in staat om akkuraat te presteer in toestelle en stelsels met verminderde hardeware-vermoëns. |
Wat is die beperkings van kleintaalmodelle?
Soos enige KI-model, het SLM's hul billike deel van knelpunte en tekortkominge. Vir beginners, kom ons ondersoek wat hulle is:
- Aangesien SLM's nis en verfyn is in hul doel en funksionaliteit, kan dit moeilik wees vir ondernemings om hul kleiner modelle aansienlik te skaal.
- Kleiner modelle word ook opgelei vir spesifieke gebruiksgevalle, wat hulle ongeldig maak vir versoeke en opdragte buite hul domein. Dit beteken ondernemings sal gedwing word om veelvuldige nis-SLM's te ontplooi eerder as om een meestermodel te hê.
- Dit kan effens moeilik wees om te ontwikkel en te ontplooi as gevolg van bestaande vaardigheidsgapings in die KI-ruimte.
- Die konsekwente en vinnige vooruitgang van modelle en tegnologie, in die algemeen, kan dit ook vir belanghebbendes uitdagend maak om hul SLM voortdurend te ontwikkel.
Opleidingsdatavereistes vir kleintaalmodelle
Terwyl die intensiteit, berekeningsvermoë en skaal kleiner is in vergelyking met groot modelle, is SLM's in geen sin lig nie. Dit is steeds taalmodelle wat ontwikkel word om komplekse vereistes en take aan te pak.
Die sentiment dat 'n taalmodel kleiner is, kan nie die erns en impak wat dit bied, wegneem nie. Byvoorbeeld, op die gebied van gesondheidsorg, is 'n SLM wat ontwikkel is om slegs oorerflike of lewenstylgedrewe siektes op te spoor, steeds kritiek soos dit tussen die lewe en dood van 'n individu staan.
Dit sluit terug aan die idee dat opleidingsdatavereistes vir kleiner modelle steeds noodsaaklik is vir belanghebbendes om 'n lugdigte model te ontwikkel wat resultate genereer wat akkuraat, relevant en presies is. Dit is presies waar die belangrikheid van die verkryging van data van betroubare besighede inkom.
At Shaip, het ons nog altyd 'n standpunt ingeneem oor die verkryging van opleidingsdata van hoë gehalte eties om jou KI-visies aan te vul. Ons streng gehalteversekeringsprotokolle en mens-in-die-lus-metodologieë verseker dat jou modelle opgelei word in onberispelike kwaliteit datastelle wat die uitkomste en resultate wat deur jou modelle gegenereer word, positief beïnvloed.
So, kontak ons vandag om te bespreek hoe ons jou ondernemingsambisies met ons datastelle kan bevorder.
