Model bahasa kecil terbaik, yang perlu Anda ketahui

Dalam lingkungan kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami yang berkembang pesat, di mana pembuatan model bahasa kecil telah mendapatkan perhatian karena kecepatan dan penerapannya yang tinggi untuk berbagai tugas, bidang ini telah menjadi subjek yang sangat menarik. Meskipun GPT-3 adalah versi yang lebih besar yang telah muncul di media, model kecil sangat menarik karena sangat ekonomis dalam hal komputasi yang mereka butuhkan, dan mereka juga bekerja dengan cepat. Berikut ini, kami menjelaskan model bahasa mini yang paling berpengaruh yang berkontribusi pada perubahan lanskap kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami

DistilBERT

DistilBERT, salah satu model dari Hugging Face, melambangkan cut-down BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) yang merupakan model yang diperkecil. Meskipun ukurannya lebih kecil, DistilBERT mampu mempertahankan sebagian besar kemampuan yang dimiliki BERT. Hal ini membuatnya cocok untuk digunakan di lingkungan dengan sumber daya terbatas. Dengan kinerja yang kuat dalam tugas-tugas biasa seperti klasifikasi teks, menjawab pertanyaan, dan pengenalan entitas bernama, model ini menonjol.

MobileBERT

MobileBERT telah dirancang untuk perangkat seluler dan perangkat tepi khususnya dan biasanya merupakan model terkecil dan paling tidak menuntut dari model BERT. Model ini mempertahankan standar presisi yang tinggi bahkan ketika memikirkan tujuan khusus, memastikan bahwa pemrosesan bahasa alami di perangkat akan dioptimalkan ketika sumber daya komputasi terbatas. Oleh karena itu, MobileBERT adalah pilihan terbaik dalam situasi di mana umpan balik waktu nyata menjadi persyaratan.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) adalah versi BERT yang disempurnakan yang dibuat oleh divisi kecerdasan buatan di Facebook. Fitur utama dari RoBERTa adalah lebih toleran (kuat) terhadap panjangnya urutan, dan mencapai tingkat akurasi yang sama atau bahkan lebih tinggi. RoBERTa sangat baik dalam pekerjaan seperti analisis kalimat, klasifikasi teks, dan pemahaman bahasa. Ini adalah fungsi-fungsi yang paling kuat. RoBERTa tidak hanya digunakan dalam penelitian dan beberapa aplikasi, tetapi juga digunakan di banyak bidang.

DistillGPT

DistillGPT, yang merupakan variasi yang lebih kecil dari model GPT (Generative Pre-trained Transformer) OpenAI, dibuat untuk perangkat edge dengan tujuan untuk melakukan inferensi dengan lebih cepat. Terlepas dari ukurannya yang kecil, DistillGPT mampu menghasilkan teks kohesi serta konteks yang segar dan relevan, dan dengan demikian dapat diterapkan di bidang chatbot serta ringkasan teks.

MiniLM

MiniLM, model ringan, adalah model yang sangat ringkas dan dirancang khusus untuk digunakan pada ponsel cerdas, perangkat kecil, dan platform IoT. Meskipun daya pemrosesan dipertahankan dibandingkan dengan model yang lebih besar, MiniLM melaporkan kinerja yang luar biasa pada beberapa set data. Sebagai contoh, MiniLM menemukan aplikasi di mana sumber daya mahal dan ada persyaratan untuk pemahaman bahasa yang efektif dan pada saat yang sama dapat diskalakan.

TinyBERT

TinyBERT secara tepat difokuskan pada perangkat tepi dan perangkat portabel yang berkinerja baik, daripada mengorbankan ukuran dan kualitas. Ini adalah solusi pemrosesan bahasa alami multi-tugas yang dapat melakukan banyak tugas pemrosesan bahasa alami seperti analisis sentimen, kesamaan semantik, pemodelan bahasa umum, dan lain-lain. TinyBERT bagus dalam hal pengoptimalan sumber daya dan dapat digunakan dalam skenario dengan sumber daya yang terbatas.

ALBERT

ALBERT (Versi pendek dari BERT) yang disarankan oleh Google Research adalah model tipe lite dari BERT yang mencapai pengurangan ukuran dengan menghapus beberapa parameter tambahan dari model BERT tanpa mengorbankan kinerja model. Meskipun bukan yang paling luar biasa dalam hal pengembangan dan efisiensi, ALBERT berhasil menunjukkan hasil yang luar biasa pada berbagai tugas pemrosesan bahasa alami yang diikutsertakan dan juga sering digunakan dalam proses pelatihan dan inferensi.

Electra

Model Electra dari Google Research, berbeda dari model-model sebelumnya karena mode pra-pelatihannya memungkinkan kecepatan inferensi yang lebih cepat. Arsitektur yang ramping dirancang secara khusus agar sesuai dengan kebutuhan untuk memanfaatkan teknologi ini untuk aplikasi pemrosesan bahasa alami secara real time dengan menggunakan perangkat edge dan platform IoT. Kapan pun pengujian menuntut respons secepat kilat, Electra-lah yang paling menonjol.

FlauBERT

FlauBERT adalah model berorientasi bahasa Prancis yang mendorong batas dalam kinerja pemrosesan bahasa alami dengan menguasai pemahaman dan pembuatan teks dalam bahasa Prancis. Ini dapat digunakan untuk mendukung berbagai tugas aplikasi – seperti klasifikasi teks, pengenalan entitas bernama, atau terjemahan mesin.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa adalah versi kompresi dari model RoBERTa Facebook, yang mana kesimpulannya lebih cepat dan ada pengurangan ruang memori. Meskipun memiliki struktur yang lebih kecil, DistilRoBERTa masih mampu melakukan tugas-tugas pemrosesan bahasa alami pada tingkat yang lebih tinggi dan memberikan dukungan operasional di lingkungan bisnis kecil.

Model bahasa kecil yang canggih ini menunjukkan potensi kecerdasan buatan dan teknologi pemrosesan bahasa alami yang digunakan oleh para pengembang dan peneliti di setiap bidang untuk memenuhi kebutuhan zaman. Solusi ini berkisar dari perangkat seluler hingga kasus penggunaan komputasi edge, dan ditawarkan dengan cara yang terukur dan efisien untuk mengatasi tantangan dunia nyata. Peningkatan kebutuhan akan teknologi kecerdasan buatan yang praktis dan berguna ini cukup signifikan. Oleh karena itu, model bahasa yang kecil sangat penting dalam pengembangan menuju sistem cerdas di masa depan.

Singkatnya, kemampuan beradaptasi dan efektivitas biaya dari model bahasa ini tentu akan membuka kemungkinan besar untuk memanfaatkannya di berbagai bidang kehidupan seperti di bidang kesehatan, keuangan, dan jenis industri lainnya. Menerapkan model-model seperti ini dapat memungkinkan proses pemrograman aplikasi kecerdasan buatan menjadi lebih cepat dan sumber daya komputer dapat dihemat, tetapi pada saat yang sama mendorong keberlanjutan ekosistem kecerdasan buatan. Menyelami kemungkinan yang disediakan oleh model bahasa, dan memanfaatkannya untuk terobosan besar dalam kecerdasan buatan, pemrosesan bahasa alami, dan bidang lainnya.