Големи или малки езикови модели? Какъв е идеалният избор

Бързата еволюция на областта на обработката на естествен език може да се види в дискусиите около видовете езикови модели, т.е. между големите езикови модели (ГМО) и малките езикови модели (ММО). Тъй като организациите и изследователите навлизат все по-дълбоко в използването на силата на обработката на естествен език за различни приложения, те се сблъскват с въпроса: Кой от тях да разгледаме? Големи езикови модели или малки езикови модели? Фокусът не е само върху размера или производителността на модела, той се разпростира и върху устойчивостта и се приписва на етиката. Ето защо в тази статия обсъждаме езиковите модели на изкуствения интелект, вариращи от големи езикови модели и малки езикови модели, и кои от тях отговарят на вашата цел с тяхната производителност.

Какво представляват големите езикови модели?

Големите езикови модели са тези езикови модели на изкуствения интелект, които се отличават с обширни многобройни параметри, които условно се изчисляват на милиарди или трилиони. Тези стойности превръщат възлите в цифрово представяне на алгоритъма за реализиране на входа и получаване на изхода. Когато броят на параметрите се разширява, моделът придобива по-голяма сложност и точност. В повечето случаи големите езикови модели ще бъдат обучени върху обширни бази данни с текстова информация, често идващи от интернет, по цялата дължина и ширина на които моделите ще са намерили за възможно да усвоят сложните граматични и лексикални структури на естествения език. Една такава революционна характеристика на тези езикови модели е техният размер. Модели като GPT-3, BERT и T5 са тези, които са най-известни със своя поглъщащ характер.

Какво представляват малките езикови модели?

Малките акценти на езиковите модели често се характеризират с малък брой параметри, обикновено между няколко милиона и няколко десетки милиона. Тези параметри са числата, които са в основата на вътрешния език на модела и го държат заедно в процеса на обработка на входните данни и генериране на изхода. Намаляването на изразителността и сложността на модела при по-ниски параметри е основната функционалност на малките езикови модели. Обикновено малките езикови модели се обучават върху ограничени набори от текстови данни с по-фокусирано съдържание, отнасящо се до конкретна област или задачи, което помага за бързото научаване на контекстуални асоциации и езикови модели. Пример за такива компактни езикови модели са ALBERT, DistilBERT и TinyBERT.

След като вече сме наясно с моделите с голям и малък език, нека се потопим в плюсовете и минусите на моделите с голям и малък език, за да разберем кои са най-подходящите.

Предимства на големите езикови модели

Големите езикови модели използват големи количества данни, за да се учат по-задълбочено, и стават много по-добри в генерирането на плавни, последователни и същевременно разнообразни текстове. Това се дължи на несравнимото им разбиране на езиковите модели и структури, получени от огромни количества данни

Невронните мрежи се справят изключително добре с изпълнението на предизвикателни и нови задачи, включително сложни изречения и точна класификация, на които малките невронни мрежи не са способни.

Големите езикови модели брилянтно използват механизмите за трансферно учене и учене с няколко изстрела – техните предварително съществуващи знания им помагат автоматично да се адаптират адекватно към изцяло нови задачи и области с малко или никакво допълнително обучение.

Недостатъци на големите езикови модели

Големите езикови модели се различават от малките езикови модели по това, че изискват по-високи разходи и сложност както за обучение, така и за внедряване, което от своя страна може да увеличи разходите за повече хардуер, софтуер и човешки ресурси.

Освен това големите езикови модели най-вероятно могат да допуснат повече грешки и да използват необективни правила, което от своя страна води до непълен текст, пропускане на целта или дори попадане на място, което може да бъде опасно, особено в случай на недостиг на данни или повърхностен надзор. Големите езикови модели, от друга страна, се отличават с много по-голяма стабилност.

За разлика от малките езикови модели, големите езикови модели заради многобройните си скрити слоеве и параметри са прозрачни и трудни за разбиране дори от експертите или потребителите, което създава истински предизвикателства за осмисляне на тяхната функция и за вземане на решения по отношение на техните резултати.

Плюсове на малките езикови модели

Малките езикови модели са разработени като сравнително евтино и просто решение в противовес на скъпите и сложни процеси при големите модели, което прави хардуерните, софтуерните и човешките изисквания доста ниски.

Малките езикови модели се отличават и с разработената си и по-засилена надеждност и устойчивост, като създават текст, който е по-ясен, точен и сигурен, особено когато има голямо количество данни и наблюдение, което не може да се случи при големите езикови модели.

За разлика от големите модели, които използват много скрити слоеве и параметри за различни проблеми, малките модели опростяват нещата, като ги свеждат до основните елементи и по този начин стават по-прозрачни, за да улеснят по-доброто разбиране. В крайна сметка това спомага за тяхната по-голяма разбираемост за разлика от по-сложните големи модели.

Недостатъци на малките езикови модели

Малките езикови модели имат недостатъка да създават текст, на който липсва повече плавност, съгласуваност и разнообразие в сравнение с големите езикови модели, тъй като те използват много малко езикови модели и структури от парчетата данни.

В сравнение с големите езикови модели те показват недостатъци по отношение на гъвкавостта на използване, способността да се справят с последователности с по-малко разнообразие и по-малък опит в обобщаването, като следствие от малкия им капацитет на изразяване.

Потенциалът им за използване на трансферното обучение и обучението с няколко избора е сравнително ограничен, което налага по-голяма зависимост от допълнителни данни и фина настройка, за да се улесни адаптирането към нови задачи и области.

Идеалният избор между известните езикови модели на изкуствения интелект

Изборът на оперативен езиков модел, който най-добре отговаря на нуждите ви за използване, включва и някои променливи, които трябва да се вземат предвид. Тъй като създаването на модела е вашата начална стъпка, трябва конкретно да посочите задачите, които искате моделът да изпълнява. Ако основният ви интерес е да анализирате настроения или да предоставяте отговори на въпроси, или да извършвате обобщаване на текстове, което са все изисквания, изискващи дълбоко разбиране на естествения език, тогава един голям езиков модел ще бъде подходящата платформа за вас. За разлика от това, за ясно очертан случай на различни цели като класификация на текст или генериране на език, малък езиков модел може да бъде вашият избор за реализация.

Данните оказват първостепенно влияние при определянето на достъпността на даден езиков модел. Големите езикови модели от своя страна изискват огромни количества данни по време на фазата на обучение, за да се постигне най-високо качество. Ако сте на страната на ограничените данни, предпочитате малък езиков модел, обучен с по-малко данни, за да се съобрази оптимално със задачата.

Изчислителните ресурси заедно с инфраструктурата също са сред основните проблеми, които трябва да се решат. Големите езикови модели са най-сложни и консумират големи количества изчислителна мощност и процеси. Ако недостигът на изчислителни ресурси е малък проблем за вас, един малък езиков модел също може да бъде добра алтернатива.

Компромисът между прецизност и ефективност е едно от важните неща, за които трябва да се помисли, когато се взема предвид тази тема. Малките езикови модели биха позволили бързи и по-евтини операции, тъй като те обикновено имат по-ниски технологични режийни разходи. От друга страна, те може да не постигат същото ниво на точност в сравнение с големите езикови модели. Ако точността е най-важна, големият езиков модел би бил очевидният избор.

Тъй като изкуственият интелект революционизира целия свят с ежедневните си постижения, изборът на конкретен езиков модел може да се окаже предизвикателство, което да се постави. Но като се вземат предвид факторите, които споменахме, това може да се окаже лесна задача, тъй като всички езикови модели на изкуствения интелект имат своите предимства и недостатъци, които ги правят подходящи за използване въз основа на изискванията на потребителя.