Suuret vai pienet kielimallit? Mikä on ihanteellinen valinta
Luonnollisen kielen prosessoinnin alan nopea kehitys näkyy kielimallien tyyppejä koskevissa keskusteluissa, toisin sanoen suurten kielimallien (LLM) ja pienten kielimallien (SLM) välillä. Kun organisaatiot ja tutkijat syventyvät yhä syvemmälle luonnollisen kielen prosessoinnin voimavarojen valjastamiseen erilaisiin käyttötarkoituksiin, he joutuvat kysymyksen eteen: Minkä niistä pitäisi ottaa huomioon? Suuret kielimallit vai pienet kielimallit? Painopiste ei ole pelkästään mallin koossa tai suorituskyvyssä, vaan se ulottuu myös kestävyyteen ja johtuu eettisyydestä. Siksi keskustelemme tässä artikkelissa tekoälyn kielimalleista, jotka vaihtelevat suurista kielimalleista ja pienistä kielimalleista, ja siitä, mikä sopii tarkoitukseesi niiden suorituskyvyn avulla.
Mitä ovat suuret kielimallit?
Suuret kielimallit ovat niitä tekoälyn kielimalleja, jotka ylpeilevät laajoilla lukuisilla parametreilla, jotka lasketaan alustavasti miljardeissa tai triljoonissa. Nämä arvot tekevät solmuista numeerisen esityksen algoritmista, joka toteuttaa syötteen ja tuottaa tuloksen. Kun parametrien lukumäärää laajennetaan, malli monimutkaistuu ja tarkentuu. Useimmissa tapauksissa suuret kielimallit on koulutettu laajoilla tekstitietokannoilla, jotka ovat usein peräisin verkosta, jonka koko pituudelta ja laajuudelta mallit ovat todenneet, että ne pystyvät omaksumaan luonnollisen kielen monimutkaiset kieliopilliset ja leksikaaliset rakenteet. Yksi näiden kielimallien mullistava piirre on niiden koko. GPT-3:n, BERT:n ja T5:n kaltaiset mallit tunnetaan parhaiten niiden immersiivisestä luonteesta.
Mitä ovat pienet kielimallit?
Pienten kielimallien kohokohdille on usein ominaista pieni parametrimäärä, tyypillisesti muutamasta miljoonasta muutamaan kymmeneen miljoonaan. Nämä parametrit ovat lukuja, jotka ovat mallin sisäisen kielen pohjana ja pitävät sitä koossa syötteiden käsittelyn ja tuotosten tuottamisen aikana. Mallin ilmaisuvoiman ja monimutkaisuuden vähentäminen pienemmillä parametreilla on pienten kielimallien tärkein toiminto. Yleensä pienet kielimallit koulutetaan rajoitetuilla tekstiaineistoilla, joissa on tarkemmin kohdennettua sisältöä, joka liittyy tiettyyn alueeseen tai tehtäviin, mikä auttaa oppimaan nopeasti kontekstisidonnaisia assosiaatioita ja kielellisiä malleja. Tapaustutkimuksia tällaisista pienikokoisista kielimalleista ovat ALBERT, DistilBERT ja TinyBERT.
Nyt kun olemme tietoisia sekä suuren kielen että pienen kielen malleista, perehdytään syvällisesti sekä suuren kielen että pienen kielen mallien hyviin ja huonoihin puoliin, jotta saamme käsityksen parhaasta sopivuudesta.
Suurten kielimallien edut
Suuret kielimallit käyttävät suuria määriä dataa oppiakseen perusteellisemmin, ja niistä tulee paljon parempia tuottamaan sujuvia, yhtenäisiä mutta vaihtelevia tekstejä. Tämä johtuu siitä, että ne ymmärtävät vertaansa vailla olevia kielellisiä malleja ja rakenteita, jotka on johdettu suurista tietomääristä.
Neuroverkot suoriutuvat erinomaisesti haastavista ja uudenlaisista tehtävistä, mukaan luettuina monimutkaiset lausumat ja tarkka luokittelu, joihin pienet neuroverkot eivät kykene.
Suuret kielimallit hyödyntävät loistavasti siirto-oppimista ja muutaman askeleen oppimismekanismeja – niiden jo olemassa oleva tietämys auttaa niitä sopeutumaan automaattisesti sopivasti täysin uusiin tehtäviin ja alueisiin ilman lisävalmennusta.
Suurten kielimallien haitat
Suuret kielimallit eroavat pienistä kielimalleista siinä, että ne vaativat korkeampia kustannuksia ja monimutkaisuutta sekä koulutukseen että käyttöönotossa, mikä puolestaan voi lisätä laitteistojen, ohjelmistojen ja henkilöresurssien kustannuksia.
Tämän lisäksi suuret kielimallit voivat todennäköisesti tehdä enemmän virheitä ja käyttää puolueellisia sääntöjä, mikä puolestaan johtaa siihen, että teksti on epätäydellistä, ei osu kohdalleen tai jopa päätyy paikkaan, joka voi olla vaarallinen, etenkin jos tietoja on vähän tai valvonta on vähäistä. Suuret kielimallit ovat sen sijaan paljon vakaampia.
Toisin kuin pienet kielimallit, suuret kielimallit ovat lukuisten piilokerrosten ja parametrien vuoksi läpinäkyviä ja vaikeasti ymmärrettäviä jopa asiantuntijoille tai käyttäjille, mikä asettaa todellisia haasteita niiden toiminnan ymmärtämiselle ja niiden tuotoksia koskevien päätösten tekemiselle.
Pienten kielimallien edut
Pienet kielimallit on kehitetty suhteellisen edulliseksi ja suoraviivaiseksi ratkaisuksi suurten mallien kalliisiin ja monimutkaisiin prosesseihin verrattuna, jolloin laitteisto-, ohjelmisto- ja ihmisvaatimukset ovat melko alhaiset.
Pienet kielimallit ovat myös yksinään kehitettyjä ja entistä luotettavampia ja kestävämpiä, sillä ne luovat tekstiä, joka on selkeämpää, tarkempaa ja turvallisempaa erityisesti silloin, kun tietoja ja valvontaa on suuria määriä, mitä ei voida tehdä suurilla kielimalleilla.
Toisin kuin suurissa malleissa, joissa käytetään monia piilokerroksia ja parametreja eri ongelmiin, pienissä malleissa asiat pidetään yksinkertaisina, kun ne on tiivistetty perusasioihin, jolloin niistä tulee läpinäkyvämpiä ja helpommin ymmärrettäviä. Loppujen lopuksi tämä auttaa tekemään niistä ymmärrettävämpiä toisin kuin monimutkaisemmista suurista malleista.
Pienten kielimallien haitat
Pienten kielimallien haittapuolena on, että ne tuottavat tekstiä, josta puuttuu sujuvuus, johdonmukaisuus ja monimuotoisuus verrattuna suuriin kielimalleihin, koska ne hyödyntävät hyvin vähän kielellisiä malleja ja rakenteita tietopaketeista.
Ne ovat huonompia kuin suuret kielimallit, kun on kyse niiden käytön monipuolisuudesta, kyvystä selviytyä vähemmän erilaisista sekvensseistä ja pienemmästä yleistysosaamisesta, mikä johtuu niiden pienestä ilmaisukyvystä.
Niiden mahdollisuudet hyödyntää siirto-oppimista ja muutaman otoksen oppimista ovat verrattain rajalliset, joten niiden on turvauduttava enemmän lisätietoihin ja hienosäätöön, jotta ne voivat helpommin sopeutua uusiin tehtäviin ja alueisiin.
Ihanteellinen valinta tekoälyn tunnettujen kielimallien välillä
Käyttötarpeisiisi parhaiten sopivan käyttökielimallin valitsemiseen liittyy myös joitakin huomioon otettavia muuttujia. Koska mallin luominen on ensimmäinen vaihe, sinun on ilmoitettava erityisesti tehtävät, jotka haluat mallin suorittavan. Jos ensisijainen kiinnostuksen kohteesi on analysoida sentimenttiä tai antaa vastauksia kysymyksiin tai suorittaa tekstin tiivistämistä, jotka kaikki ovat vaatimuksia, jotka edellyttävät luonnollisen kielen syvällistä ymmärtämistä, suuri kielimalli on oikea alusta sinulle. Sitä vastoin, jos kyseessä on selkeä tapaus, jossa on erilaisia tavoitteita, kuten tekstin luokittelu tai kielen tuottaminen, pieni kielimalli voi olla valintasi toteuttaa.
Datalla on ensisijainen vaikutus kielimallin käytettävyyden määrittämisessä. Suuret kielimallit puolestaan vaativat valtavia määriä dataa harjoitteluvaiheessa huippulaadun saavuttamiseksi. Jos datan määrä on rajallinen, kannattaa mieluummin käyttää pientä kielimallia, joka on koulutettu pienemmällä datamäärällä, jotta se soveltuu optimaalisesti tehtävään.
Laskentaresurssit ja infrastruktuuri ovat myös tärkeimpiä huolenaiheita, joihin on puututtava. Suuret kielimallit ovat kaikkein kehittyneimpiä, ja ne kuluttavat paljon laskentatehoa ja prosessia. Jos laskentaresurssien puute on sinulle pieni ongelma, pieni kielimalli voi olla myös hyvä vaihtoehto.
Tarkkuuden ja tehokkuuden välinen kompromissi on yksi tärkeä asia, jota on pohdittava, kun tätä aihetta tarkastellaan. Pienet kielimallit mahdollistaisivat nopeat ja edullisemmat operaatiot, sillä niissä on yleensä vähemmän teknisiä yleiskustannuksia. Sitä vastoin niillä ei välttämättä saavuteta samaa tarkkuutta kuin suurilla kielimalleilla. Jos tarkkuus on kaikkein tärkeintä, suuri kielimalli olisi ilmeinen valinta.
Koska tekoäly mullistaa koko maailmaa päivittäisillä edistysaskeleillaan, tietyn kielimallin valitseminen voi olla haasteellista. Mutta ottamalla huomioon mainitsemamme tekijät se voi olla helppo tehtävä, sillä kaikilla tekoälyn kielimalleilla on omat hyvät ja huonot puolensa, jotka tekevät niistä sopivia käyttäjän vaatimuksiin perustuvaan käyttöön.
