A legjobb kis nyelvi modellek, amiket ismerned kell

A mesterséges intelligencia és a természetes nyelvi feldolgozás rohamosan fejlődő környezetében, ahol a kis nyelvi modellek létrehozása nagy sebességük és különböző feladatokra való alkalmazhatóságuk miatt nagy figyelmet kapott, ez a terület jelentős érdeklődés tárgyává vált. Míg a GPT-3 a médiában megjelent nagyobb változatok, a kis modellek azért vonzóak, mert a számításigényüket tekintve nagyon gazdaságosak, és gyorsan is működnek. A következőkben ismertetjük a legnagyobb hatású mini nyelvi modellt, amely hozzájárult a mesterséges intelligencia és a természetes nyelvfeldolgozás tájképének megváltozásához.

DistilBERT

A DistilBERT, az Hugging Face egyik modellje a redukált BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), azaz a transzformátorokból származó kétirányú kódoló reprezentációkat szimbolizálja, amely természeténél fogva egy redukált modell. Bár mérete kisebb, a DistilBERT képes megtartani a BERT legtöbb képességét. Ez teszi alkalmassá arra, hogy erőforrás-korlátozott környezetben is használható legyen. A modell olyan rendszeres feladatokban, mint a szövegosztályozás, a kérdések megválaszolása és a megnevezett entitások felismerése, erős teljesítményével tűnik ki.

MobileBERT

A MobileBERT kifejezetten mobil és edge eszközökhöz lett tervezve, és jellemzően a BERT modell legkisebb és legkevésbé igényes modelljét képviseli. A speciális célra gondolva is magas pontossági színvonalat tart, így biztosítva, hogy a számítási erőforrások korlátozottsága esetén is optimalizált legyen az eszközön történő természetes nyelvi feldolgozás. Ezért a MobileBERT a legjobb választás olyan körülmények között, amikor a valós idejű visszajelzés követelmény.

RoBERTa

A RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) a BERT továbbfejlesztett változata, amelyet a Facebook mesterséges intelligencia részlege hozott létre. A RoBERTa fő jellemzője, hogy toleránsabb (robusztusabb) a szekvencia hosszával szemben, és ugyanolyan vagy még magasabb szintű pontosságot ért el. Olyan feladatokban jó, mint a mondatelemzés, a szövegosztályozás és a nyelvi megértés. Ezek a legerősebb funkciói. A RoBERTa nem csak a mondjuk kutatásban és néhány alkalmazásban használatos, hanem számos területen alkalmazzák.

DistillGPT

A DistillGPT, amely az OpenAI`s GPT (Generative Pre-trained Transformer) modelljének egy kisebb változata, éles eszközökre készült azzal a céllal, hogy a következtetéseket célszerűbben végezze el. Kis mérete ellenére a DistillGPT képes kohéziós szöveget, valamint friss és releváns kontextust generálni, így a chatbotok területén és a szövegösszefoglalásban is alkalmazható.

MiniLM

A MiniLM, azaz a könnyű modell nagyon kompakt, és kifejezetten okostelefonokon, kis eszközökön és IoT-platformokon való használatra tervezték. Bár a nagyobb modellekhez képest megmarad a feldolgozási teljesítménye, számos adatkészleten kiemelkedő teljesítményről számol be. A MiniLM például ott talál alkalmazást, ahol az erőforrások költségesek, és hatékony, ugyanakkor skálázható nyelvi megértésre van szükség.

TinyBERT

A TinyBERT pontosan az éles eszközökre és a hordozható eszközökre összpontosít, amelyek jól teljesítenek, és nem kötnek kompromisszumot a méret és a minőség terén. Ez egy többfeladatos természetes nyelvi feldolgozási megoldás, amely számos természetes nyelvi feldolgozási feladatot képes elvégezni, például hangulatelemzést, szemantikus hasonlóságot, általános nyelvi modellezést stb. A TinyBERT jó az erőforrás-optimalizálás szempontjából, és erőforrás-korlátozott forgatókönyvek esetén is használható.

ALBERT

A Google Research által javasolt ALBERT (Short version of BERT) a BERT lite-típusú modellje, amely a méretcsökkentést a BERT modell néhány extra paraméterének eltávolításával éri el, a modell teljesítményének feláldozása nélkül. Annak ellenére, hogy a fejlesztés és a hatékonyság szempontjából nem a legkiemelkedőbb, az ALBERT-nek sikerül nagyszerű eredményeket felmutatnia a különböző természetes nyelvi feldolgozási feladatokban, amelyekben részt vesz, és a képzési és következtetési folyamatokban is gyakori.

Electra

A Google Research Electra modellje, amely különbözik a többi előző modelltől, mivel az előképzési üzemmódja gyorsabb következtetési sebességet tesz lehetővé. Az áramvonalas architektúrát kifejezetten úgy tervezték, hogy megfeleljen ennek a követelménynek, hogy ezt a technológiát valós idejű természetes nyelvi feldolgozó alkalmazásokhoz használják az edge eszközök és IoT platformok használatával. Amikor a teszt villámgyors válaszokat követel meg, az Electra az, amelyik kiemelkedik.

FlauBERT

A FlauBERT egy francia nyelvre orientált modell, amely a francia nyelvű szövegek megértésének és generálásának elsajátításával a természetes nyelvi feldolgozás teljesítményének határait feszegeti. Különböző alkalmazási feladatok – például szövegosztályozás, nevesített entitásfelismerés vagy gépi fordítás – támogatására használható.

DistilRoBERTa

A DistilRoBERTa a Facebook RoBERTa modelljének tömörített változata, amely után a következtetés gyorsabb, és csökken a memóriaterület. A kisebb struktúra ellenére a DistilRoBERTa még mindig képes a természetes nyelvi feldolgozási feladatokban magasabb szinten teljesíteni, és működési támogatást nyújt a kisvállalati környezetben.

Ezek a fejlett kis nyelvi modellek jól mutatják a mesterséges intelligenciában és a természetes nyelvi feldolgozási technológiákban rejlő lehetőségeket, amelyeket a fejlesztők és kutatók minden területen felhasználnak, hogy megfeleljenek a kor igényeinek. Ezek a megoldások a mobil eszközöktől az edge computing felhasználási esetekig terjednek, és skálázható és hatékony módon kínálnak megoldást a valós kihívások kezelésére. Ez a növekvő igény a gyakorlatias és hasznos mesterséges intelligencia technológiára igen jelentős. Ezért a kis nyelvi modellek kritikus fontosságúak a jövőbeni intelligens rendszerek felé vezető fejlődésben.

Összefoglalva, ezeknek a nyelvi modelleknek az alkalmazkodóképessége és költséghatékonysága minden bizonnyal nagyszerű lehetőségeket nyit meg a felhasználásukra az élet számos területén, például az egészségügyben, a pénzügyekben és más típusú iparágakban. Az ilyen típusú modellek bevezetése lehetővé teheti a mesterséges intelligencia alkalmazások programozási folyamatának felgyorsítását és a számítógép erőforrásainak megtakarítását, ugyanakkor elősegítheti a mesterséges intelligencia ökoszisztéma fenntarthatóságát. Merüljön el a nyelvi modellek által nyújtott lehetőségekben, és használja ki őket a mesterséges intelligencia, a természetes nyelvi feldolgozás és más területek erőteljes áttöréseihez.