Les meilleurs petits modèles de langage que vous devez connaître

Dans l’environnement en pleine évolution de l’intelligence artificielle et du traitement du langage naturel, où la création de petits modèles de langage a attiré l’attention en raison de leur vitesse élevée et de leur applicabilité à diverses tâches, ce domaine est devenu l’objet d’un intérêt considérable. Alors que les GPT-3 sont les versions les plus grandes qui sont apparues dans les médias, les petits modèles sont attrayants parce qu’ils sont très économiques en termes de calculs qu’ils requièrent, et qu’ils fonctionnent rapidement. Dans ce qui suit, nous expliquons le mini-modèle de langage le plus important qui a contribué à modifier le paysage de l’intelligence artificielle et du traitement du langage naturel.

DistilBERT

DistilBERT, l’un des modèles de Hugging Face, symbolise le BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) réduit, qui est un modèle réduit par nature. Bien que sa taille soit plus petite, DistilBERT est capable de conserver la plupart des capacités de BERT. Il peut donc être utilisé dans des environnements où les ressources sont limitées. Le modèle se distingue par ses excellentes performances dans des tâches courantes telles que la classification de textes, la réponse à des questions et la reconnaissance d’entités nommées.

MobileBERT

Le MobileBERT a été conçu spécialement pour les appareils mobiles et périphériques et représente typiquement le modèle le plus petit et le moins exigeant du modèle BERT. Il conserve une norme de précision élevée même en pensant à l’objectif spécialisé, ce qui garantit que le traitement du langage naturel sur l’appareil sera optimisé lorsque les ressources informatiques sont limitées. MobileBERT est donc la meilleure option dans les cas où un retour d’information en temps réel est nécessaire.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) est la version améliorée de BERT créée par la division d’intelligence artificielle de Facebook. La principale caractéristique de RoBERTa est qu’il est plus tolérant (robuste) à l’égard de la longueur des séquences et qu’il atteint un niveau de précision identique, voire supérieur. Il est performant dans des tâches telles que l’analyse de phrases, la classification de textes et la compréhension du langage. Ce sont ses fonctions les plus puissantes. RoBERTa n’est pas seulement utilisé dans la recherche say et dans certaines applications, mais il est utilisé dans de nombreux domaines.

DistillGPT

DistillGPT, qui est une variante plus petite du modèle GPT (Generative Pre-trained Transformer) d’OpenAI, est conçu pour les appareils périphériques dans le but d’effectuer des inférences plus rapidement. Malgré sa petite taille, DistillGPT est capable de générer un texte cohérent ainsi qu’un contexte frais et pertinent, et peut donc être utilisé dans les domaines du chatbot et du résumé de texte.

MiniLM

MiniLM, le modèle léger, est très compact et est spécialement conçu pour être utilisé sur les smartphones, les petits appareils et les plateformes IoT. Bien que la puissance de traitement soit préservée par rapport aux modèles plus grands, il fait état de performances exceptionnelles sur plusieurs ensembles de données. Par exemple, MiniLM trouve une application lorsque les ressources sont coûteuses et qu’il est nécessaire de comprendre le langage de manière efficace et en même temps évolutive.

TinyBERT

TinyBERT est précisément axé sur les appareils périphériques et les appareils portables qui offrent de bonnes performances, plutôt que de faire des compromis sur la taille et la qualité. Il s’agit d’une solution de traitement du langage naturel multi-tâches qui peut effectuer de nombreuses tâches de traitement du langage naturel telles que l’analyse des sentiments, la similarité sémantique, la modélisation générale du langage, etc. TinyBERT est bon en termes d’optimisation des ressources et peut être utilisé dans des scénarios où les ressources sont limitées.

ALBERT

ALBERT (version courte de BERT) proposé par Google Research est un modèle de type Lite de BERT qui permet de réduire la taille en supprimant certains paramètres supplémentaires du modèle BERT sans sacrifier les performances du modèle. Bien qu’il ne soit pas le plus exceptionnel en termes de développement et d’efficacité, ALBERT parvient à démontrer d’excellents résultats sur les différentes tâches de traitement du langage naturel auxquelles il participe et est également fréquent dans les processus d’apprentissage et d’inférence.

Electra

Le modèle Electra de Google Research se différencie des autres modèles précédents par son mode de pré-entraînement qui permet une inférence plus rapide. L’architecture rationalisée est spécialement conçue de manière à répondre à l’exigence d’utilisation de cette technologie pour les applications de traitement du langage naturel en temps réel en utilisant des dispositifs de périphérie et des plateformes IoT. Lorsque le test exige des réponses à la vitesse de l’éclair, c’est Electra qui se démarque.

FlauBERT

FlauBERT est un modèle orienté langue française qui repousse les limites de la performance du traitement du langage naturel en maîtrisant la compréhension et la génération de textes en français. Il peut être utilisé pour soutenir différentes tâches d’application – telles que la classification de textes, la reconnaissance d’entités nommées ou la traduction automatique.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa est la version compressive du modèle RoBERTa de Facebook, après quoi l’inférence est plus rapide et l’espace mémoire est réduit. Malgré sa structure plus petite, DistilRoBERTa est toujours capable d’effectuer des tâches de traitement du langage naturel à un niveau plus élevé et fournit un soutien opérationnel dans l’environnement des petites entreprises.

Ces petits modèles linguistiques avancés démontrent le potentiel des technologies d’intelligence artificielle et de traitement du langage naturel que les développeurs et les chercheurs utilisent dans tous les domaines pour répondre aux besoins de l’époque. Ces solutions vont des appareils mobiles aux cas d’utilisation de l’informatique de pointe, et sont proposées de manière évolutive et efficace pour relever les défis du monde réel. Ce besoin croissant d’une technologie d’intelligence artificielle à la fois pratique et utile est tout à fait significatif. Par conséquent, les modèles de petits langages sont essentiels au développement de systèmes intelligents dans le futur.

En résumé, l’adaptabilité et la rentabilité de ces modèles linguistiques ouvriront certainement de grandes possibilités d’utilisation dans de nombreuses sphères de la vie telles que les soins de santé, la finance et d’autres types d’industries. La mise en œuvre de ces types de modèles peut permettre d’accélérer le processus de programmation des applications d’intelligence artificielle et d’économiser les ressources de l’ordinateur, tout en favorisant la durabilité de l’écosystème de l’intelligence artificielle. Exploitez les possibilités offertes par les modèles de langage et tirez-en parti pour réaliser des percées décisives dans le domaine de l’intelligence artificielle, du traitement du langage naturel et dans d’autres domaines.