De bedste små sprogmodeller, som du har brug for at kende
I det hurtigt udviklende miljø inden for kunstig intelligens og naturlig sprogbehandling, hvor skabelsen af små sprogmodeller har fået opmærksomhed på grund af deres høje hastighed og anvendelighed til forskellige opgaver, er dette felt blevet genstand for stor interesse. Mens GPT-3 er de større versioner, der er dukket op i medierne, er de små modeller tiltrækkende, fordi de er meget økonomiske med hensyn til de beregninger, de kræver, og de arbejder også hurtigt. I det følgende forklarer vi den mest indflydelsesrige minisprogmodel, der har bidraget til at ændre landskabet for kunstig intelligens og naturlig sprogbehandling
DistilBERT
DistilBERT, en af modellerne i Hugging Face, symboliserer en nedskåret BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), som er en reduceret model i sin natur. Selv om den er mindre, er DistilBERT i stand til at bevare de fleste af BERT’s evner. Det gør den velegnet til brug i miljøer med begrænsede ressourcer. Med en stærk præstation i almindelige opgaver som tekstklassificering, besvarelse af spørgsmål og genkendelse af navngivne enheder skiller modellen sig ud.
MobileBERT
MobileBERT er specielt designet til mobile enheder og edge-enheder, og den repræsenterer typisk den mindste og mindst krævende model af BERT-modellen. Den holder en høj præcisionsstandard, selv når den tænker på det specialiserede formål, hvilket sikrer, at den naturlige sprogbehandling på enheden optimeres, når beregningsressourcerne er begrænsede. Derfor er MobileBERT den bedste løsning under omstændigheder, hvor feedback i realtid er et krav.
RoBERTa
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) er den forbedrede version af BERT skabt af afdelingen for kunstig intelligens hos Facebook. Det vigtigste ved RoBERTa er, at den er mere tolerant (robust) over for sekvenslængde, og den har opnået samme eller endda højere nøjagtighed. Den er god til opgaver som sætningsanalyse, tekstklassificering og sprogforståelse. Det er dens mest kraftfulde funktioner. RoBERTa bruges ikke kun i forskning og nogle applikationer, men bruges på mange områder.
DistillGPT
DistillGPT, som er en mindre variant af OpenAI’s GPT-model (Generative Pre-trained Transformer), er bygget til edge-enheder med det formål at udføre inferens mere hensigtsmæssigt. På trods af sin lille størrelse er DistillGPT i stand til at generere kohæsionstekst samt frisk og relevant kontekst, og dermed kan den anvendes inden for chatbot-felter såvel som tekstresumé.
MiniLM
MiniLM, den lette model, er meget kompakt og er specielt designet til brug på smartphones, små enheder og IoT-platforme. Selvom processorkraften bevares sammenlignet med større modeller, rapporterer den fremragende resultater på flere datasæt. MiniLM finder f.eks. anvendelse, hvor ressourcer er dyre, og hvor der er behov for effektiv og samtidig skalerbar sprogforståelse.
TinyBERT
TinyBERT er netop fokuseret på edge-enheder og bærbare enheder, der fungerer godt, i stedet for at gå på kompromis med størrelse og kvalitet. Det er en multi-task naturlig sprogbehandlingsløsning, der kan udføre mange naturlige sprogbehandlingsopgaver såsom sentimentanalyse, semantisk lighed, generel sprogmodellering osv. TinyBERT er god med hensyn til ressourceoptimering, og den kan bruges i tilfælde af ressourcebegrænsede scenarier.
ALBERT
ALBERT (kort version af BERT) foreslået af Google Research er en lite-type model af BERT, der opnår størrelsesreduktion ved at fjerne nogle af de ekstra parametre i BERT-modellen uden at ofre modellens ydeevne. På trods af at den ikke er den mest usædvanlige med hensyn til udvikling og effektivitet, formår ALBERT at vise gode resultater på de forskellige naturlige sprogbehandlingsopgaver, den deltager i, og er også hyppig i trænings- og inferensprocesserne.
Electra
Electra-modellen fra Google Research adskiller sig fra andre tidligere modeller, da dens førtræningstilstand muliggør hurtigere slutningshastighed. Den strømlinede arkitektur er specielt designet til at passe til kravet om at bruge denne teknologi til naturlig sprogbehandling i realtid ved hjælp af edge-enheder og IoT-platforme. Når testen kræver lynhurtige svar, er det Electra, der skiller sig ud.
FlauBERT
FlauBERT er en fransk sprogorienteret model, der skubber grænserne for naturlig sprogbehandling ved at mestre forståelsen og genereringen af tekster på fransk. Den kan bruges til at understøtte forskellige anvendelsesopgaver – f.eks. tekstklassificering, genkendelse af navngivne enheder eller maskinoversættelse.
DistilRoBERTa
DistilRoBERTa er den komprimerede version af Facebooks RoBERTa-model, hvorefter inferens er hurtigere, og der er en reduktion i hukommelsespladsen. På trods af den mindre struktur er DistilRoBERTa stadig i stand til at udføre naturlige sprogbehandlingsopgaver på et højere niveau og giver operationel støtte i små virksomhedsmiljøer.
Disse avancerede små sprogmodeller demonstrerer potentialet i kunstig intelligens og teknologier til behandling af naturligt sprog, som udviklere og forskere inden for alle områder bruger til at imødekomme tidens behov. Disse løsninger spænder fra mobile enheder til edge computing use cases og tilbydes på en skalerbar og effektiv måde til at tackle udfordringer i den virkelige verden. Dette stigende behov for kunstig intelligens-teknologi, der både er praktisk og nyttig, er ganske betydeligt. Derfor er små sprogmodeller afgørende for udviklingen af intelligente systemer i fremtiden.
Kort sagt vil disse sprogmodellers tilpasningsevne og omkostningseffektivitet helt sikkert åbne op for store muligheder for at bruge dem på mange områder i livet, f.eks. inden for sundhedspleje, finans og andre typer industrier. Implementering af disse typer modeller kan gøre processen med at programmere applikationer med kunstig intelligens hurtigere og spare på computerens ressourcer, men samtidig fremme bæredygtigheden af økosystemet for kunstig intelligens. Dyk ned i de muligheder, som sprogmodellerne giver, og udnyt dem til kraftfulde gennembrud inden for kunstig intelligens, naturlig sprogbehandling og andre områder.
