Große oder kleine Sprachmodelle? Was ist die ideale Wahl

Die rasche Entwicklung auf dem Gebiet der Verarbeitung natürlicher Sprache zeigt sich in den Diskussionen über die Arten von Sprachmodellen, d. h. zwischen großen Sprachmodellen (LLM) und kleinen Sprachmodellen (SLM). Da sich Unternehmen und Forscher immer intensiver mit der Nutzung der natürlichen Sprachverarbeitung für verschiedene Zwecke befassen, stehen sie vor der Frage: Welches Modell soll man in Betracht ziehen? Große Sprachmodelle oder kleine Sprachmodelle? Der Fokus liegt dabei nicht nur auf der Größe oder Leistung des Modells, sondern auch auf der Robustheit und den ethischen Aspekten. Daher diskutieren wir in diesem Artikel über die Sprachmodelle der künstlichen Intelligenz, die von großen Sprachmodellen bis hin zu kleinen Sprachmodellen reichen, und welche mit ihrer Leistung zu Ihrem Zweck passen.

Was sind große Sprachmodelle?

Große Sprachmodelle sind jene Sprachmodelle der künstlichen Intelligenz, die sich mit einer Vielzahl von Parametern rühmen, die vorläufig in die Milliarden oder Billionen gezählt werden. Diese Werte machen die Knoten zu einer numerischen Darstellung des Algorithmus zur Umsetzung der Eingabe und zur Erzeugung der Ausgabe. Wenn die Anzahl der Parameter erhöht wird, gewinnt ein Modell an Komplexität und Genauigkeit. In den meisten Fällen werden große Sprachmodelle auf umfangreichen Datenbanken mit Textinformationen trainiert, die oft aus dem Internet stammen und deren gesamte Länge und Breite es den Modellen ermöglicht hat, die komplizierten grammatikalischen und lexikalischen Strukturen der natürlichen Sprache zu assimilieren. Eine dieser revolutionären Eigenschaften dieser Sprachmodelle ist ihre Größe. Modelle wie GPT-3, BERT und T5 sind am besten für ihre immersive Natur bekannt.

Was sind kleine Sprachmodelle?

Kleine Sprachmodelle zeichnen sich häufig durch eine geringe Anzahl von Parametern aus, die in der Regel zwischen einigen Millionen und einigen zehn Millionen liegen. Diese Parameter sind die Zahlen, die der internen Sprache des Modells zugrunde liegen und es bei der Verarbeitung von Eingaben und der Erzeugung von Ausgaben zusammenhalten. Die Verringerung der Ausdruckskraft und Komplexität des Modells bei niedrigeren Parametern ist die Hauptfunktion kleiner Sprachmodelle. Im Allgemeinen werden kleine Sprachmodelle auf begrenzten Textdatensätzen trainiert, die sich auf einen bestimmten Bereich oder eine bestimmte Aufgabe beziehen, um kontextuelle Assoziationen und Sprachmuster schnell zu lernen. Fallstudien solcher Sprachmodelle mit kompakter Größe sind ALBERT, DistilBERT und TinyBERT.

Nun, da wir sowohl große als auch kleine Sprachmodelle kennen, wollen wir uns mit den Vor- und Nachteilen von großen und kleinen Sprachmodellen befassen, um ein Verständnis für die beste Lösung zu bekommen.

Vorteile von großen Sprachmodellen

Große Sprachmodelle nutzen große Datenmengen, um gründlicher zu lernen, und sie werden viel besser darin, flüssige, kohärente und dennoch abwechslungsreiche Texte zu erzeugen. Der Grund dafür ist ihr unübertroffenes Verständnis von sprachlichen Mustern und Strukturen, das sie aus großen Datenmengen gewinnen

Die neuronalen Netze erbringen hervorragende Leistungen bei der Bewältigung anspruchsvoller und neuartiger Aufgaben, wie z. B. komplizierte Aussagen und genaue Klassifizierung, wozu kleine neuronale Netze nicht in der Lage sind.

Große Sprachmodelle nutzen in hervorragender Weise die Mechanismen des Transfer-Lernens und des „few-shot learning“ – ihr bereits vorhandenes Wissen hilft ihnen, sich automatisch und mit wenig oder gar keinem zusätzlichen Coaching an völlig neue Aufgaben und Bereiche anzupassen.

Nachteile von großen Sprachmodellen

Große Sprachmodelle unterscheiden sich von kleinen Sprachmodellen dadurch, dass sie höhere Kosten und eine höhere Komplexität sowohl beim Training als auch beim Einsatz erfordern, was wiederum die Kosten für mehr Hardware, Software und Personal erhöhen kann.

Außerdem können große Sprachmodelle mehr Fehler machen und voreingenommene Regeln verwenden, was wiederum dazu führt, dass der Text unvollständig ist, das Ziel verfehlt wird oder sogar an einer Stelle landet, die gefährlich sein könnte, vor allem, wenn nur wenige Daten oder eine unzureichende Überwachung vorhanden sind. Große Sprachmodelle hingegen weisen eine wesentlich höhere Stabilität auf.

Im Gegensatz zu kleinen Sprachmodellen sind große Sprachmodelle aufgrund ihrer zahlreichen versteckten Schichten und Parameter transparent und selbst für Experten oder Benutzer schwer zu verstehen, was das Verständnis ihrer Funktion und die Entscheidungsfindung in Bezug auf ihre Ergebnisse zu einer echten Herausforderung macht.

Vorteile von kleinen Sprachmodellen

Die kleinen Sprachmodelle werden im Gegensatz zu den teuren und komplizierten Verfahren der großen Modelle zu einer relativ kostengünstigen und einfachen Lösung entwickelt, so dass die Anforderungen an Hardware, Software und Personal recht gering sind.

Kleine Sprachmodelle zeichnen sich auch durch eine höhere Zuverlässigkeit und Belastbarkeit aus, da sie einen klareren, präziseren und sichereren Text erstellen, insbesondere wenn große Datenmengen und Überwachungen vorliegen, was bei großen Sprachmodellen nicht der Fall ist.

Im Gegensatz zu großen Modellen, die viele versteckte Schichten und Parameter für verschiedene Probleme verwenden, sind kleine Modelle einfach gehalten, indem sie sich auf das Wesentliche beschränken und dadurch transparenter werden, um ein besseres Verständnis zu ermöglichen. Dies trägt letztlich dazu bei, dass sie im Gegensatz zu den komplizierteren großen Modellen verständlicher sind.

Nachteile von kleinen Sprachmodellen

Kleine Sprachmodelle haben den Nachteil, dass sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen weniger flüssige, kohärente und abwechslungsreiche Texte produzieren, da sie nur wenige linguistische Muster und Strukturen aus Datenpaketen nutzen.

Im Vergleich zu großen Sprachmodellen sind sie in Bezug auf die Vielseitigkeit der Verwendung, die Fähigkeit, mit Sequenzen von geringerer Vielfalt umzugehen, und eine geringere Generalisierungskompetenz als Folge ihrer geringen Ausdruckskapazität unterlegen.

Ihr Potenzial für die Nutzung von Transfer-Lernen und „few-shot learning“ ist vergleichsweise begrenzt, was eine größere Abhängigkeit von zusätzlichen Daten und Feinabstimmung erfordert, um die Anpassung an neue Aufgaben und Bereiche zu erleichtern.

Die ideale Wahl zwischen den führenden Sprachmodellen der künstlichen Intelligenz

Bei der Wahl des Sprachmodells, das am besten zu Ihren Nutzungsanforderungen passt, sind einige Variablen zu berücksichtigen. Da die Erstellung des Modells Ihr erster Schritt ist, sollten Sie genau angeben, welche Aufgaben das Modell erfüllen soll. Wenn Ihr primäres Interesse darin besteht, die Stimmung zu analysieren, Antworten auf Fragen zu geben oder eine Textzusammenfassung vorzunehmen, was alles Anforderungen sind, die ein tiefes Verständnis der natürlichen Sprache erfordern, dann ist ein großes Sprachmodell die richtige Plattform für Sie. Im Gegensatz dazu kann ein kleines Sprachmodell die richtige Wahl sein, wenn es um andere Ziele wie Textklassifizierung oder Sprachgenerierung geht.

Die Daten haben einen wesentlichen Einfluss auf die Zugänglichkeit eines Sprachmodells. Große Sprachmodelle wiederum erfordern große Datenmengen während der Trainingsphase, um eine Spitzenqualität zu erreichen. Wenn Sie nur über begrenzte Daten verfügen, lassen Sie lieber ein kleines Sprachmodell mit weniger Daten trainieren, um es optimal an die Aufgabe anzupassen.

Rechenressourcen und Infrastruktur gehören ebenfalls zu den Hauptproblemen, die angegangen werden müssen. Große Sprachmodelle sind am anspruchsvollsten und verbrauchen große Mengen an Rechenleistung und Prozessdaten. Wenn der Mangel an Rechenressourcen für Sie ein kleines Problem darstellt, könnte auch ein kleines Sprachmodell eine gute Alternative sein.

Der Kompromiss zwischen Präzision und Effizienz ist ein wichtiger Punkt, der bei diesem Thema berücksichtigt werden muss. Ein kleines Sprachmodell würde schnellere und kostengünstigere Operationen ermöglichen, da diese in der Regel einen geringeren technischen Aufwand haben. Andererseits erreichen sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen möglicherweise nicht das gleiche Maß an Genauigkeit. Wenn die Genauigkeit das Allerwichtigste ist, wäre ein großes Sprachmodell die offensichtliche Wahl.

Da die künstliche Intelligenz mit ihren täglichen Fortschritten die ganze Welt revolutioniert, kann die Auswahl eines bestimmten Sprachmodells eine Herausforderung darstellen. Wenn man jedoch die genannten Faktoren berücksichtigt, kann es eine einfache Aufgabe sein, da alle Sprachmodelle der künstlichen Intelligenz ihre eigenen Vor- und Nachteile haben, die sie für die Nutzung je nach den Anforderungen des Benutzers geeignet machen.