Parhaat pienet kielimallit, jotka sinun on tiedettävä

Nopeasti kehittyvässä tekoälyn ja luonnollisen kielen käsittelyn ympäristössä, jossa pienten kielimallien luominen on saanut huomiota niiden suuren nopeuden ja sovellettavuuden vuoksi erilaisiin tehtäviin, tästä alasta on tullut huomattavan kiinnostuksen kohde. Vaikka GPT-3:n suuremmat versiot ovatkin esiintyneet mediassa, pienet mallit ovat houkuttelevia, koska ne ovat erittäin taloudellisia niiden vaatimien laskutoimitusten suhteen ja ne toimivat myös nopeasti. Seuraavassa selostetaan vaikuttavimmat minikielimallit, jotka ovat vaikuttaneet tekoälyn ja luonnollisen kielen käsittelyn maiseman muuttumiseen.

DistilBERT

DistilBERT, yksi Hugging Facen malleista, symboloi pelkistettyä BERTiä (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), joka on luonteeltaan pelkistetty malli. Vaikka sen koko on pienempi, DistilBERT pystyy säilyttämään useimmat BERT:n kyvyt. Näin se soveltuu käytettäväksi resurssirajoitteisissa ympäristöissä. Malli erottuu edukseen vahvalla suorituskyvyllään tavanomaisissa tehtävissä, kuten tekstiluokittelussa, kysymysten vastaamisessa ja nimettyjen entiteettien tunnistamisessa.

MobileBERT

MobileBERT on suunniteltu erityisesti mobiililaitteita ja reunalaitteita varten, ja tyypillisesti se edustaa BERT-mallin pienintä ja vähiten vaativaa mallia. Se pitää korkean tarkkuusstandardin myös erikoistarkoitusta ajatellen, mikä varmistaa, että laitteessa tapahtuva luonnollisen kielen käsittely optimoidaan, kun laskennalliset resurssit ovat rajalliset. Näin ollen MobileBERT on paras vaihtoehto tilanteissa, joissa reaaliaikainen palaute on vaatimuksena.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) on Facebookin tekoälyosaston luoma parannettu versio BERTistä. RoBERTan tärkein ominaisuus on se, että se on sietokykyisempi (robustimpi) sekvenssin pituuden suhteen, ja sillä on saavutettu sama tai jopa korkeampi tarkkuus. Se on hyvä esimerkiksi lauseanalyysissä, tekstin luokittelussa ja kielen ymmärtämisessä. Nämä ovat sen tehokkaimpia toimintoja. RoBERTa ei käytetä vain sanatutkimuksessa ja joissakin sovelluksissa, vaan sitä käytetään monilla aloilla.

DistillGPT

DistillGPT, joka on pienempi muunnelma OpenAI:n GPT (Generative Pre-trained Transformer) -mallista, on rakennettu reunalaitteille, ja sen tarkoituksena on tehdä päättelyä nopeammin. Pienestä koostaan huolimatta DistillGPT pystyy tuottamaan koheesiotekstiä sekä tuoretta ja relevanttia kontekstia, joten sitä voidaan soveltaa niin chatbottien aloilla kuin tekstin tiivistämisessä.

MiniLM

MiniLM eli kevyt malli on erittäin kompakti ja se on suunniteltu erityisesti käytettäväksi älypuhelimissa, pienissä laitteissa ja IoT-alustoilla. Vaikka prosessointiteho säilyy isompiin malleihin verrattuna, se raportoi erinomaisesta suorituskyvystä useissa tietokokonaisuuksissa. MiniLM:lle löytyy esimerkiksi sovellus, jossa resurssit ovat kalliita ja tarvitaan tehokasta ja samalla skaalautuvaa kielen ymmärtämistä.

TinyBERT

TinyBERT on keskittynyt nimenomaan reunalaitteisiin ja kannettaviin laitteisiin, jotka ovat suorituskykyisiä, eikä niiden koosta ja laadusta tarvitse tinkiä. Se on monitehtäväinen luonnollisen kielen käsittelyratkaisu, joka voi suorittaa monia luonnollisen kielen käsittelytehtäviä, kuten tunneanalyysin, semanttisen samankaltaisuuden, yleisen kielen mallintamisen jne. TinyBERT on hyvä resurssioptimoinnin kannalta, ja sitä voidaan käyttää resurssien rajallisissa skenaarioissa.

ALBERT

Google Researchin ehdottama ALBERT (Short version of BERT) on BERTin lite-tyyppinen malli, jolla saavutetaan koon pienentäminen poistamalla osa BERT-mallin ylimääräisistä parametreista ilman, että mallin suorituskyky kärsii. Huolimatta siitä, että ALBERT ei ole kehityksen ja tehokkuuden kannalta kaikkein poikkeuksellisin, se onnistuu osoittamaan hyviä tuloksia erilaisissa luonnollisen kielen käsittelytehtävissä, joihin se osallistuu, ja se on myös usein mukana koulutus- ja päättelyprosesseissa.

Electra

Google Researchin Electra-malli eroaa muista edeltävistä malleista, sillä sen esivalmennustila mahdollistaa nopeamman päättelynopeuden. Virtaviivainen arkkitehtuuri on suunniteltu erityisesti siten, että se sopii tähän vaatimukseen, joka koskee tämän teknologian hyödyntämistä reaaliaikaisissa luonnollisen kielen käsittelysovelluksissa reunalaitteiden ja IoT-alustojen avulla. Aina kun testissä vaaditaan salamannopeita vastauksia, Electra erottuu edukseen.

FlauBERT

FlauBERT on ranskankielinen malli, joka ylittää luonnollisen kielen käsittelyn suorituskyvyn rajat hallitsemalla ranskankielisten tekstien ymmärtämisen ja tuottamisen. Sitä voidaan käyttää tukemaan erilaisia sovellustehtäviä, kuten tekstien luokittelua, nimettyjen entiteettien tunnistusta tai konekääntämistä.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa on Facebookin RoBERTa-mallin kompressiivinen versio, jonka jälkeen päättely on nopeampaa ja muistitila pienenee. Pienemmästä rakenteesta huolimatta DistilRoBERTa pystyy silti suoriutumaan luonnollisen kielen käsittelytehtävistä korkeammalla tasolla ja tarjoaa operatiivista tukea pienyritysten ympäristössä.

Nämä edistykselliset pienet kielimallit osoittavat tekoälyn ja luonnollisen kielen prosessointitekniikoiden potentiaalin, jota kehittäjät ja tutkijat käyttävät kaikilla aloilla selviytyäkseen nykyajan tarpeista. Nämä ratkaisut ulottuvat mobiililaitteista edge computing -käyttötapauksiin, ja niitä tarjotaan skaalautuvina ja tehokkaina, jotta niillä voidaan vastata reaalimaailman haasteisiin. Käytännöllisen ja hyödyllisen tekoälyteknologian kasvava tarve on varsin merkittävä. Siksi pienet kielimallit ovat ratkaisevan tärkeitä kehityksessä kohti tulevaisuuden älykkäitä järjestelmiä.

Yhteenvetona voidaan todeta, että näiden kielimallien mukautuvuus ja kustannustehokkuus avaavat varmasti suuria mahdollisuuksia niiden hyödyntämiseen monilla elämänaloilla, kuten terveydenhuollossa, rahoituksessa ja muunlaisilla teollisuuden aloilla. Tämäntyyppisten mallien käyttöönotto voi nopeuttaa tekoälysovellusten ohjelmointiprosessia ja säästää tietokoneen resursseja, mutta samalla edistää tekoälyekosysteemin kestävyyttä. Tutustu kielimallien tarjoamiin mahdollisuuksiin ja hyödynnä niitä tekoälyn, luonnollisen kielen käsittelyn ja muiden alojen voimakkaisiin läpimurtoihin.