Τα καλύτερα μικρά γλωσσικά μοντέλα, που πρέπει να γνωρίζετε

Στο ραγδαία αναπτυσσόμενο περιβάλλον της τεχνητής νοημοσύνης και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, όπου η δημιουργία μικρών γλωσσικών μοντέλων έχει κερδίσει την προσοχή λόγω της υψηλής ταχύτητας και της δυνατότητας εφαρμογής τους για διάφορες εργασίες, ο τομέας αυτός έχει γίνει αντικείμενο σημαντικού ενδιαφέροντος. Ενώ τα GPT-3 είναι οι μεγαλύτερες εκδόσεις που έχουν εμφανιστεί στα μέσα μαζικής ενημέρωσης, τα μικρά μοντέλα είναι ελκυστικά επειδή είναι πολύ οικονομικά όσον αφορά τους υπολογισμούς που απαιτούν και επίσης λειτουργούν γρήγορα. Στη συνέχεια, εξηγούμε το πιο επιδραστικό μίνι γλωσσικό μοντέλο που συνέβαλε στην αλλαγή του τοπίου της τεχνητής νοημοσύνης και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας

DistilBERT

Το DistilBERT, ένα από τα μοντέλα του Hugging Face, συμβολίζει το κομμένο BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) το οποίο είναι ένα μειωμένο μοντέλο στη φύση του. Ενώ το μέγεθός του είναι μικρότερο, το DistilBERT είναι σε θέση να διατηρήσει τις περισσότερες ικανότητες που έχει το BERT. Αυτό το εκθέτει ως κατάλληλο για χρήση σε περιβάλλοντα με περιορισμένους πόρους. Με ισχυρές επιδόσεις σε συνήθεις εργασίες όπως η ταξινόμηση κειμένου, η απάντηση ερωτήσεων και η αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων, το μοντέλο ξεχωρίζει.

MobileBERT

Το MobileBERT έχει σχεδιαστεί ειδικά για φορητές συσκευές και συσκευές άκρων και τυπικά αντιπροσωπεύει το μικρότερο και το λιγότερο απαιτητικό μοντέλο του μοντέλου BERT. Διατηρεί ένα υψηλό πρότυπο ακρίβειας ακόμη και όταν σκέφτεται τον εξειδικευμένο σκοπό, διασφαλίζοντας ότι η επεξεργασία φυσικής γλώσσας στη συσκευή θα βελτιστοποιηθεί όταν οι υπολογιστικοί πόροι είναι περιορισμένοι. Ως εκ τούτου, το MobileBERT είναι η καλύτερη επιλογή στις περιπτώσεις όπου απαιτείται ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο.

RoBERTa

Το RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) είναι η βελτιωμένη έκδοση του BERT που δημιουργήθηκε από το τμήμα τεχνητής νοημοσύνης του Facebook. Το κύριο χαρακτηριστικό της RoBERTa είναι ότι είναι πιο ανεκτική (στιβαρή) ως προς το μήκος της ακολουθίας και έχει επιτύχει το ίδιο ή και υψηλότερο επίπεδο ακρίβειας. Είναι καλό σε εργασίες όπως η ανάλυση προτάσεων, η ταξινόμηση κειμένου και η κατανόηση της γλώσσας. Αυτές είναι οι πιο ισχυρές λειτουργίες του. Το RoBERTa δεν χρησιμοποιείται μόνο στην έρευνα say και σε ορισμένες εφαρμογές, αλλά χρησιμοποιείται σε πολλούς τομείς.

DistillGPT

Το DistillGPT, το οποίο είναι μια μικρότερη παραλλαγή του μοντέλου GPT (Generative Pre-trained Transformer) του OpenAI, έχει κατασκευαστεί για συσκευές ακμών με σκοπό να εκτελεί πιο γρήγορα συμπεράσματα. Παρά το μικρό μέγεθός του, το DistillGPT είναι σε θέση να παράγει κείμενο συνοχής καθώς και φρέσκο και σχετικό περιεχόμενο, και έτσι μπορεί να εφαρμοστεί σε πεδία chatbot καθώς και στην περίληψη κειμένου.

MiniLM

Το MiniLM, το ελαφρύ μοντέλο, είναι ένα πολύ συμπαγές μοντέλο που έχει σχεδιαστεί ειδικά για χρήση σε smartphones, μικρές συσκευές και πλατφόρμες IoT. Αν και η επεξεργαστική ισχύς διατηρείται σε σύγκριση με τα μεγαλύτερα μοντέλα, αναφέρει εξαιρετικές επιδόσεις σε διάφορα σύνολα δεδομένων. Για παράδειγμα, το MiniLM βρίσκει εφαρμογή όπου οι πόροι είναι δαπανηροί και υπάρχει απαίτηση για αποτελεσματική και ταυτόχρονα κλιμακούμενη γλωσσική κατανόηση.

TinyBERT

Το TinyBERT επικεντρώνεται ακριβώς σε συσκευές άκρων και φορητές συσκευές που έχουν καλές επιδόσεις, αντί να κάνουν συμβιβασμούς στο μέγεθος και την ποιότητα. Πρόκειται για μια λύση επεξεργασίας φυσικής γλώσσας πολλαπλών εργασιών που μπορεί να εκτελέσει πολλές εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, όπως ανάλυση συναισθήματος, σημασιολογική ομοιότητα, γενική γλωσσική μοντελοποίηση κ.λπ. Το TinyBERT είναι καλό όσον αφορά τη βελτιστοποίηση των πόρων και μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε περίπτωση σεναρίων περιορισμένων πόρων.

ALBERT

Το ALBERT (Short version of BERT) που προτείνεται από την Google Research είναι ένα μοντέλο τύπου lite του BERT που επιτυγχάνει τη μείωση του μεγέθους αφαιρώντας ορισμένες από τις επιπλέον παραμέτρους του μοντέλου BERT χωρίς να θυσιάζει την απόδοση του μοντέλου. Παρά το γεγονός ότι δεν είναι το πιο εξαιρετικό από άποψη ανάπτυξης και απόδοσης, το ALBERT καταφέρνει να επιδεικνύει εξαιρετικά αποτελέσματα στις διάφορες εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας στις οποίες συμμετέχει και επίσης είναι συχνό στις διαδικασίες εκπαίδευσης και εξαγωγής συμπερασμάτων.

Electra

Το μοντέλο Electra από την Google Research, διαφοροποιείται από τα άλλα προηγούμενα μοντέλα, καθώς η λειτουργία προ-εκπαίδευσης του επιτρέπει ταχύτερη ταχύτητα εξαγωγής συμπερασμάτων. Η βελτιστοποιημένη αρχιτεκτονική είναι ειδικά σχεδιασμένη με τρόπο που να ταιριάζει σε αυτή την απαίτηση αξιοποίησης αυτής της τεχνολογίας για εφαρμογές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας σε πραγματικό χρόνο με τη χρήση συσκευών άκρων και πλατφορμών IoT. Κάθε φορά που η δοκιμή απαιτεί απαντήσεις αστραπιαίας ταχύτητας, το Electra είναι αυτό που ξεχωρίζει.

FlauBERT

Το FlauBERT είναι ένα μοντέλο με προσανατολισμό στη γαλλική γλώσσα, το οποίο διευρύνει τα όρια των επιδόσεων επεξεργασίας φυσικής γλώσσας καταφέρνοντας να κατανοεί και να παράγει κείμενα στα γαλλικά. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την υποστήριξη διαφορετικών εργασιών εφαρμογών – όπως η ταξινόμηση κειμένων, η αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων ή η αυτόματη μετάφραση.

DistilRoBERTa

Το DistilRoBERTa είναι η συμπιεστική έκδοση του μοντέλου RoBERTa του Facebook, μετά την οποία η εξαγωγή συμπερασμάτων είναι ταχύτερη και υπάρχει μείωση του χώρου μνήμης. Παρά τη μικρότερη δομή του, το DistilRoBERTa εξακολουθεί να είναι ικανό να εκτελεί εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας σε υψηλότερο επίπεδο και παρέχει επιχειρησιακή υποστήριξη στο περιβάλλον μικρών επιχειρήσεων.

Αυτά τα προηγμένα μικρά γλωσσικά μοντέλα καταδεικνύουν τις δυνατότητες των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης και επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, τις οποίες χρησιμοποιούν οι προγραμματιστές και οι ερευνητές σε κάθε τομέα για να ανταπεξέλθουν στις ανάγκες της εποχής. Οι λύσεις αυτές κυμαίνονται από κινητές συσκευές έως περιπτώσεις χρήσης υπολογιστών άκρων και προσφέρονται με κλιμακούμενο και αποτελεσματικό τρόπο για την αντιμετώπιση προκλήσεων του πραγματικού κόσμου. Αυτή η αυξανόμενη ανάγκη για τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης που είναι τόσο πρακτική όσο και χρήσιμη είναι αρκετά σημαντική. Ως εκ τούτου, τα μικρά γλωσσικά μοντέλα είναι κρίσιμα για την ανάπτυξη προς ευφυή συστήματα στο μέλλον.

Συνοψίζοντας, η προσαρμοστικότητα και η οικονομική αποδοτικότητα αυτών των γλωσσικών μοντέλων θα ανοίξει σίγουρα μεγάλες δυνατότητες αξιοποίησής τους σε πολλούς τομείς της ζωής, όπως στην υγειονομική περίθαλψη, τη χρηματοδότηση και για άλλους τύπους βιομηχανιών. Η εφαρμογή αυτών των τύπων μοντέλων μπορεί να επιτρέψει την ταχύτερη διαδικασία προγραμματισμού εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης και την εξοικονόμηση πόρων του υπολογιστή, αλλά ταυτόχρονα να προωθήσει τη βιωσιμότητα του οικοσυστήματος τεχνητής νοημοσύνης. Εμβαθύνετε στις δυνατότητες που παρέχουν τα γλωσσικά μοντέλα και αξιοποιήστε τα για δυναμικές ανακαλύψεις στην τεχνητή νοημοσύνη, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και άλλους τομείς.