Nagy vagy kis nyelvi modellek? Mi az ideális választás

A természetes nyelvfeldolgozás területének gyors fejlődése jól látható a nyelvi modellek típusai körüli vitákban, vagyis a nagy nyelvi modellek (LLM) és a kis nyelvi modellek (SLM) között. Ahogy a szervezetek és a kutatók egyre mélyebbre merülnek a természetes nyelvfeldolgozás erejének különböző felhasználási célokra történő hasznosításában, úgy szembesülnek a kérdéssel: Melyiket vegyék figyelembe? A nagy nyelvi modelleket vagy a kis nyelvi modelleket? A hangsúly nem csak a modell méretén vagy teljesítményén van, hanem a robusztusságra is kiterjed, és az etikának tulajdonítják. Ezért ebben a cikkben a mesterséges intelligencia nyelvi modelljeit tárgyaljuk a nagy nyelvi és a kis nyelvi modellektől kezdve, és amelyik megfelel a célnak a teljesítményükkel.

Mik a nagy nyelvi modellek?

A nagy nyelvi modellek a mesterséges intelligencia azon nyelvi modelljei, amelyek kiterjedt sokaságú paraméterekkel büszkélkedhetnek, amelyeket ideiglenesen milliárdokban vagy trilliókban számolnak. Ezek az értékek teszik a csomópontokat az algoritmus numerikus reprezentációjává a bemenet végrehajtására és a kimenet előállítására. Ha a paraméterek száma bővül, a modell összetettsége és pontossága növekszik. A legtöbb esetben a nagyméretű nyelvi modelleket kiterjedt szöveges információs adatbázisokon képezték ki, amelyek gyakran a világhálóról származnak, és amelyek teljes hosszában és szélességében a modelleknek sikerült elsajátítaniuk a természetes nyelv bonyolult nyelvtani és lexikai struktúráit. E nyelvi modellek egyik ilyen forradalmi jellemzője a méretük. Az olyan modellek, mint a GPT-3, a BERT és a T5 a legismertebbek az elmélyült jellegükről.

Mik azok a kis nyelvi modellek?

A kis nyelvi modellek kiemelt jellemzője gyakran az alacsony paraméterszám, jellemzően néhány millió és néhány tízmillió között. Ezek a paraméterek azok a számok, amelyek a modell belső nyelvének alapját képezik, és összetartják azt a bemeneti feldolgozás és a kimeneti generálás során. A modell kifejezőerejének és komplexitásának csökkentése alacsonyabb paraméterek mellett a kis nyelvi modellek fő funkciója. A kis nyelvi modelleket általában olyan korlátozott szöveges adathalmazokon képzik ki, amelyek egy adott területre vagy feladatra vonatkozó, koncentráltabb tartalommal rendelkeznek, ami segít a kontextuális asszociációk és a nyelvi minták gyors megtanulásában. Az ilyen térkompakt nyelvi modellek esettanulmányai az ALBERT, a DistilBERT és a TinyBERT.

Most, hogy már ismerjük mind a nagy nyelvi, mind a kis nyelvi modelleket, merüljünk el mélyen a nagy nyelvi és a kis nyelvi modellek előnyei és hátrányaiba, hogy megértsük, melyik illik a legjobban.

A nagy nyelvi modellek előnyei

A nagy nyelvi modellek nagy mennyiségű adatot használnak fel az alaposabb tanuláshoz, és sokkal jobbak lesznek a folyékony, összefüggő, mégis változatos szövegek generálásában. Ennek oka, hogy hatalmas mennyiségű adatból származó nyelvi mintákat és struktúrákat páratlanul jól felfognak.

A neurális hálók kiemelkedően jól teljesítenek a kihívást jelentő és újszerű feladatok elvégzésében, beleértve a bonyolult kijelentéseket és a pontos osztályozást, amire a kis neurális hálók képtelenek.

A nagy nyelvi modellek zseniálisan hasznosítják a transzfer tanulást és a kevés tanulási mechanizmust – a már meglévő tudásuk segít nekik abban, hogy automatikusan, kevés vagy semmilyen további tréning nélkül, találóan alkalmazkodjanak teljesen új feladatokhoz és területekhez.

A nagy nyelvi modellek hátrányai

A nagy nyelvi modellek abban különböznek a kis nyelvi modellektől, hogy magasabb költségeket és összetettséget igényelnek mind a képzés, mind a telepítés tekintetében, ami viszont növelheti a több hardver, szoftver és emberi erőforrás költségeit.

Ettől eltekintve a nagy nyelvi modellek valószínűleg több hibát követhetnek el, és elfogult szabályokat használhatnak, ami viszont hiányos szöveghez, a céltévesztéshez vagy akár veszélyes helyre kerüléshez vezet, különösen az adatok szűkössége vagy sekélyes felügyelet esetén. A nagy nyelvi modellek ezzel szemben sokkal nagyobb stabilitást mutatnak.

A kis nyelvi modellekkel ellentétben a nagy nyelvi modellek számos rejtett rétegük és paraméterük miatt átláthatók és nehezen érthetők még a szakértők vagy a felhasználók számára is, ami valódi kihívást jelent a működésük megértése és a kimeneteikkel kapcsolatos döntések meghozatala szempontjából.

A kis nyelvi modellek előnyei

A kis nyelvi modellek a nagy modellek drága és bonyolult folyamataival szemben viszonylag olcsó és egyszerű megoldássá fejlődnek, így a hardver-, szoftver- és emberi igények meglehetősen alacsonyak.

A kis nyelvi modellek a kifejlesztett és továbbfejlesztett megbízhatóságukkal és rugalmasságukkal is egyedül állnak, mivel a szöveg létrehozásával egyértelműbb, pontosabb és biztonságosabb, különösen nagy mennyiségű adat és felügyelet esetén, ami a nagy nyelvi modellek esetében nem lehetséges.

A nagy modellekkel ellentétben, amelyek számos rejtett réteget és paramétert használnak a különböző problémákhoz, a kis modellek az alapokra való leegyszerűsítéssel egyszerűbbé teszik a dolgokat, így átláthatóbbá válnak a jobb megértés elősegítése érdekében. Végső soron ez segít abban, hogy a bonyolultabb nagy modellekkel ellentétben érthetőbbé váljanak.

A kis nyelvi modellek hátrányai

A kis nyelvi modellek hátránya, hogy a nagy nyelvi modellekkel összehasonlítva olyan szöveget állítanak elő, amelyből hiányzik a gördülékenység, a koherencia és a sokféleség, mivel nagyon kevés nyelvi mintát és struktúrát használnak fel az adatdarabokból.

A nagy nyelvi modellekhez képest gyengébbnek bizonyulnak a sokoldalú használat, a kisebb változatosságú szekvenciák kezelésének képessége és a kisebb általánosítási szakértelem tekintetében, ami a kis kifejezőképességükből adódik.

A transzfer-tanulás és a néhány lépésből álló tanulás kihasználására vonatkozó lehetőségeik viszonylag korlátozottak, ezért nagyobb mértékben kell további adatokra és finomhangolásra támaszkodniuk az újszerű feladatokhoz és területekhez való alkalmazkodás megkönnyítése érdekében.

A mesterséges intelligencia kiemelkedő nyelvi modelljei közötti ideális választás

Az Ön felhasználási igényeinek leginkább megfelelő operatív nyelvi modell kiválasztása néhány figyelembe veendő változót is magában foglal. Mivel a modell létrehozása a kezdeti lépés, konkrétan meg kell jelölnie, hogy milyen feladatokat szeretne a modellel elvégeztetni. Ha elsődleges érdeke az érzelmek elemzése, a kérdésekre adott válaszok megadása vagy a szövegösszegzés elvégzése, amelyek mind olyan követelmények, amelyek a természetes nyelv mély megértését igénylik, akkor egy nagy nyelvi modell lesz a megfelelő platform az Ön számára. Ezzel szemben a különböző célok, például a szövegosztályozás vagy a nyelvi generálás egyértelmű esetében egy kis nyelvi modell lehet az Ön választása a megvalósításhoz.

Az adatoknak elsődleges befolyása van egy nyelvi modell hozzáférhetőségének meghatározásában. A nagy nyelvi modellek viszont hatalmas mennyiségű adatot igényelnek a képzési fázisban a csúcsminőség eléréséhez. Ha Ön a korlátozott adatok oldalán áll, akkor inkább egy kis nyelvi modellt képezzen ki kevesebb adattal, hogy optimálisan illeszkedjen a feladathoz.

A számítási erőforrások az infrastruktúrával együtt szintén a legfontosabb megoldandó problémák közé tartoznak. A nagy nyelvi modellek a legfejlettebbek, és nagy mennyiségű számítási teljesítményt és folyamatot igényelnek. Ha a számítási erőforrások hiánya egy kicsit is problémát jelent Önnek, egy kis nyelvi modell is jó alternatíva lehet.

A pontosság és hatékonyság kompromisszuma az egyik fontos dolog, amit át kell gondolni, amikor ezt a témát vesszük figyelembe. Egy kis nyelvi modell lehetővé tenné a gyors és kevésbé költséges műveleteket, mivel ezek általában alacsonyabb technológiai overheaddel rendelkeznek. Ezzel szemben viszont előfordulhat, hogy nem érik el ugyanazt a pontossági szintet a nagy nyelvi modellekhez képest. Ha a pontosság a mindent eldöntő, akkor a nagy nyelvi modell lenne a kézenfekvő választás.

Mivel a mesterséges intelligencia az egész világot forradalmasítja a napi fejlődésével, a konkrét nyelvi modell kiválasztása kihívást jelenthet. De az általunk említett tényezők figyelembevételével könnyű feladat lehet, mivel a mesterséges intelligencia összes nyelvi modelljének megvannak a maga előnyei és hátrányai, amelyek a felhasználó igényei alapján illeszkednek a felhasználáshoz.