Най-добрите малки езикови модели, които трябва да знаете

В бързо развиващата се среда на изкуствения интелект и обработката на естествен език, където създаването на малки езикови модели привлече вниманието поради високата им скорост и приложимост за различни задачи, тази област стана обект на значителен интерес. Макар че GPT-3 са по-големите версии, които се появиха в медиите, малките модели са привлекателни, защото са много икономични по отношение на изчисленията, които изискват, а също така работят бързо. По-долу ще обясним най-влиятелния мини модел на езика, който допринесе за промяната на пейзажа на изкуствения интелект и обработката на естествен език

DistilBERT

DistilBERT, един от моделите на Hugging Face, символизира съкратен BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), който по своята същност е редуциран модел. Въпреки че размерът му е по-малък, DistilBERT е в състояние да запази повечето способности, които притежава BERT. Това го прави подходящ за използване в среди с ограничени ресурси. Със силното си представяне в обикновени задачи като класификация на текст, отговор на въпроси и разпознаване на назовани същности моделът се отличава.

MobileBERT

MobileBERT е проектиран специално за мобилни и крайни устройства и обикновено представлява най-малкият и най-малко взискателен модел на модела BERT. Той запазва висок стандарт за точност, дори когато се мисли за специализирано предназначение, което гарантира, че обработката на естествен език на устройството ще бъде оптимизирана, когато изчислителните ресурси са ограничени. Следователно MobileBERT е най-добрият вариант при обстоятелства, при които се изисква обратна връзка в реално време.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) е подобрената версия на BERT, създадена от отдела за изкуствен интелект във Facebook. Основната характеристика на RoBERTa е, че е по-толерантен (устойчив) към дължината на последователността и постига същото или дори по-високо ниво на точност. Тя е добра в задачи като анализ на изречения, класификация на текст и разбиране на езика. Това са най-мощните му функции. RoBERTa не се използва само в кажи-речи научни изследвания и някои приложения, а се използва в много области.

DistillGPT

DistillGPT, който е по-малка вариация на модела GPT (Generative Pre-trained Transformer) на OpenAI, е създаден за крайни устройства с цел по-бързо извършване на изводи. Въпреки малкия си размер DistillGPT е в състояние да генерира кохерентен текст, както и свеж и релевантен контекст, и по този начин може да бъде приложим в областите на чатботовете, както и при резюмирането на текст.

MiniLM

MiniLM, лекият модел, е този, който е много компактен и е специално проектиран за използване в смартфони, малки устройства и IoT платформи. Въпреки че обработващата мощност е запазена в сравнение с по-големите модели, той отчита изключителна производителност върху няколко набора от данни. Например MiniLM намира приложение там, където ресурсите са скъпи и има изискване за ефективно и в същото време мащабируемо разбиране на езика.

TinyBERT

TinyBERT е насочен именно към крайни устройства и преносими устройства, които се представят добре, вместо да правят компромис с размера и качеството. Той е многозадачно решение за обработка на естествен език, което може да изпълнява много задачи за обработка на естествен език, като анализ на настроения, семантично сходство, общо езиково моделиране и др. TinyBERT е добър по отношение на оптимизацията на ресурсите и може да се използва в случай на сценарии с ограничени ресурси.

ALBERT

ALBERT (кратка версия на BERT), предложен от Google Research, е модел на BERT от типа lite, който постига намаляване на размера чрез премахване на някои от допълнителните параметри на модела BERT, без да се жертва производителността на модела. Въпреки че не е най-изключителният по отношение на разработката и ефективността, ALBERT успява да демонстрира отлични резултати при различните задачи за обработка на естествен език, в които участва, а също така често се използва в процесите на обучение и извод.

Electra

Моделът Electra от Google Research, който се отличава от другите предходни модели, тъй като неговият режим на предварително обучение позволява по-бърза скорост на изводите. Оптимизираната архитектура е специално разработена по начин, който да отговаря на изискването за използване на тази технология за приложения за обработка на естествен език в реално време чрез използване на крайни устройства и платформи на IoT. Винаги, когато тестът изисква светкавични отговори, Electra е този, който се отличава.

FlauBERT

FlauBERT е френски езиково ориентиран модел, който разширява границите на производителността на обработката на естествен език, като овладява разбирането и генерирането на текстове на френски език. Той може да се използва за подпомагане на различни приложни задачи – например класификация на текстове, разпознаване на именувани същности или машинен превод.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa е компресивна версия на модела RoBERTa на Facebook, след която изводът е по-бърз и има намаляване на пространството в паметта. Въпреки по-малката си структура DistilRoBERTa все още е способен да изпълнява задачи за обработка на естествен език на по-високо ниво и осигурява оперативна поддръжка в условията на малкия бизнес.

Тези усъвършенствани малки езикови модели демонстрират потенциала на технологиите за изкуствен интелект и обработка на естествен език, които разработчиците и изследователите във всяка област използват, за да се справят с нуждите на времето. Тези решения варират от мобилни устройства до случаи на използване на крайни изчисления и се предлагат по мащабируем и ефективен начин за справяне с реални предизвикателства. Тази нарастваща нужда от технологии за изкуствен интелект, които са едновременно практични и полезни, е доста значителна. Ето защо малките езикови модели са от решаващо значение в развитието към интелигентни системи в бъдеще.

В обобщение, адаптивността и рентабилността на тези езикови модели със сигурност ще открие големи възможности за използването им в много сфери на живота, като например в здравеопазването, финансите и за други видове индустрии. Прилагането на тези видове модели може да позволи процесът на програмиране на приложения за изкуствен интелект да бъде по-бърз и да се спестят ресурсите на компютъра, но същевременно да се насърчи устойчивостта на екосистемата на изкуствения интелект. Вникнете във възможностите, предоставяни от езиковите модели, и ги използвайте за силни пробиви в областта на изкуствения интелект, обработката на естествен език и други области.