Store eller små sprogmodeller? Hvad er det ideelle valg

Den hurtige udvikling inden for naturlig sprogbehandling kan ses i diskussionerne om sprogmodellernes typer, dvs. mellem de store sprogmodeller (LLM) og de små sprogmodeller (SLM). Efterhånden som organisationer og forskere dykker dybere ned i at udnytte kraften i naturlig sprogbehandling til forskellige formål, bliver de konfronteret med spørgsmålet: Hvilken skal man overveje? Store sprogmodeller eller små sprogmodeller? Fokus er ikke kun på modellens størrelse eller ydeevne, det omfatter også robusthed og tilskrives det etiske. Derfor diskuterer vi i denne artikel sprogmodellerne for kunstig intelligens, der spænder fra store sprogmodeller til små sprogmodeller, og hvilke der passer til dit formål med deres ydeevne.

Hvad er store sprogmodeller?

Store sprogmodeller er de sprogmodeller for kunstig intelligens, der kan prale af omfattende mangfoldige parametre, som foreløbigt tælles i milliarder eller billioner. Disse værdier gør knudepunkterne til en numerisk repræsentation af den algoritme, der skal implementere input og producere output. Når antallet af parametre udvides, bliver en model mere kompleks og nøjagtig. I de fleste tilfælde er store sprogmodeller blevet trænet på omfattende databaser med tekstinformation, som ofte kommer fra internettet, hvor modellerne har fundet det muligt at assimilere de komplicerede grammatiske og leksikalske strukturer i det naturlige sprog. Et af de revolutionerende træk ved disse sprogmodeller er deres størrelse. Modeller som GPT-3, BERT og T5 er dem, der er bedst kendt for deres fordybende natur.

Hvad er små sprogmodeller?

Små sprogmodeller er ofte kendetegnet ved et lavt antal parametre, typisk mellem et par millioner og et par titusinde millioner. Disse parametre er de tal, der ligger til grund for modellens interne sprog og holder den sammen i processen med at behandle input og generere output. At mindske modellens udtryksevne og kompleksitet ved lavere parametre er den vigtigste funktion ved små sprogmodeller. Generelt trænes små sprogmodeller på begrænsede tekstdatasæt med mere fokuseret indhold vedrørende specifikke områder eller opgaver, der hjælper med at lære kontekstuelle associationer og sprogmønstre hurtigt. Casestudier af sådanne sprog med rumkompakte modeller er ALBERT, DistilBERT og TinyBERT.

Nu hvor vi kender til både store og små sprogmodeller, skal vi dykke ned i fordele og ulemper ved både store og små sprogmodeller for at få en forståelse af, hvad der passer bedst.

Fordele ved store sprogmodeller

Store sprogmodeller bruger store mængder data til at lære mere grundigt, og de bliver meget bedre til at generere flydende, sammenhængende og alligevel varierede tekster. Det skyldes deres uovertrufne forståelse af sproglige mønstre og strukturer fra store datamængder.

De neurale netværk klarer sig fremragende, når de skal udføre de udfordrende og nye opgaver, herunder detaljerede udsagn og nøjagtig klassificering, som de små neurale netværk ikke er i stand til.

Store sprogmodeller udnytter på glimrende vis transfer learning og few-shot learning-mekanismer – deres allerede eksisterende viden hjælper dem til automatisk at tilpasse sig helt nye opgaver og områder med lidt eller ingen yderligere coaching.

Ulemper ved store sprogmodeller

Store sprogmodeller adskiller sig fra små sprogmodeller ved at kræve højere omkostninger og mere kompleksitet til både træning og implementering, hvilket igen kan øge omkostningerne til mere hardware, software og menneskelige ressourcer.

Derudover kan store sprogmodeller højst sandsynligt begå flere fejl og bruge forudindtagede regler, hvilket igen fører til ufuldstændig tekst, at man rammer ved siden af eller endda ender et sted, der kan være farligt, især i tilfælde af mangel på data eller overfladisk overvågning. Store sprogmodeller udviser på den anden side meget mere stabilitet.

I modsætning til små sprogmodeller er store sprogmodeller med deres mange skjulte lag og parametre gennemsigtige og vanskelige at forstå, selv for eksperter eller brugere, hvilket skaber reelle udfordringer i forhold til at forstå deres funktion og træffe beslutninger om deres output.

Fordele ved små sprogmodeller

De små sprogmodeller er udviklet til en relativt billig og ligetil løsning i modsætning til de dyre og komplicerede processer i de store modeller, hvilket gør kravene til hardware, software og mennesker ret lave.

Små sprogmodeller står også alene med deres udviklede og mere forbedrede pålidelighed og modstandsdygtighed ved at skabe tekst, der er mere klar, præcis og sikker, især når der er store mængder data og overvågning, hvilket ikke kan være tilfældet med store sprogmodeller.

I modsætning til store modeller, der bruger mange skjulte lag og parametre til forskellige problemer, holder små modeller tingene enkle ved at destillere til det grundlæggende og dermed blive mere gennemsigtige for at lette en bedre forståelse. I sidste ende er det med til at gøre dem mere forståelige i modsætning til de mere komplicerede store modeller.

Ulemper ved små sprogmodeller

Små sprogmodeller har den ulempe, at de producerer tekst, der mangler mere flyt, sammenhæng og mangfoldighed sammenlignet med de store sprogmodeller, da de udnytter meget få sproglige mønstre og strukturer fra datastykker.

De er ringere end store sprogmodeller med hensyn til alsidighed i brugen, evnen til at håndtere sekvenser med mindre variation og en mindre generaliseringsekspertise som følge af deres lille udtrykskapacitet.

Deres potentiale for at udnytte transfer learning og few-shot learning er forholdsvis begrænset, hvilket nødvendiggør en større afhængighed af yderligere data og finjustering for at lette tilpasningen til nye opgaver og områder.

Det ideelle valg mellem de fremtrædende sprogmodeller inden for kunstig intelligens

At vælge den operationelle sprogmodel, der passer bedst til dine anvendelsesbehov, indebærer også nogle variabler, der skal tages i betragtning. Da oprettelsen af modellen er dit første skridt, bør du specifikt angive de opgaver, du vil have modellen til at udføre. Hvis din primære interesse er at analysere følelser eller give svar på spørgsmål eller udføre tekstresuméer, som alle er krav, der kræver dyb forståelse af naturligt sprog, så vil en stor sprogmodel være den rigtige platform for dig. I modsætning hertil kan du vælge at implementere en lille sprogmodel i et klart tilfælde med forskellige mål som tekstklassificering eller sproggenerering.

Data har en afgørende indflydelse på, hvor tilgængelig en sprogmodel er. Store sprogdesigns kræver til gengæld enorme mængder data i træningsfasen for at opnå topkvalitet. Hvis du har begrænsede datamængder, vil du hellere have en lille sprogmodel, der er trænet med færre data, så den passer optimalt til opgaven.

Beregningsressourcer og infrastruktur er også blandt de største problemer, der skal løses. Store sprogmodeller er de mest sofistikerede og bruger store mængder computerkraft og processer. Hvis manglen på computerressourcer er lidt af et problem for dig, kan en lille sprogmodel også være et godt alternativ.

Afvejningen mellem præcision og effektivitet er en vigtig ting at tænke på, når dette emne tages i betragtning. En lille sprogmodel giver mulighed for hurtige og billigere operationer, da disse normalt har lavere teknologisk overhead. Til gengæld opnår de måske ikke samme grad af nøjagtighed som store sprogmodeller. Hvis nøjagtighed er det allervigtigste, er en stor sprogmodel det oplagte valg.

Da kunstig intelligens revolutionerer hele verden med sine daglige fremskridt, kan det være en udfordring at vælge den specifikke sprogmodel. Men ved at overveje de faktorer, vi nævnte, kan det være en nem opgave at gøre, da alle sprogmodeller for kunstig intelligens har deres egne fordele og ulemper, der får dem til at passe ind i brugen baseret på brugerens krav.