I migliori modelli linguistici di piccole dimensioni che dovete conoscere

Nell’ambiente in rapido sviluppo dell’intelligenza artificiale e dell’elaborazione del linguaggio naturale, dove la creazione di modelli linguistici di piccole dimensioni ha guadagnato attenzione grazie alla loro elevata velocità e applicabilità a vari compiti, questo campo è diventato oggetto di notevole interesse. Mentre i GPT-3 sono le versioni più grandi che sono apparse sui media, i modelli di piccole dimensioni sono interessanti perché sono molto economici in termini di calcoli richiesti e funzionano anche rapidamente. Di seguito illustriamo i mini modelli linguistici di maggior impatto che hanno contribuito a cambiare il panorama dell’intelligenza artificiale e dell’elaborazione del linguaggio naturale.

DistilBERT

DistilBERT, uno dei modelli di Hugging Face, simboleggia il BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un modello ridotto per sua natura. Nonostante le dimensioni ridotte, DistilBERT è in grado di mantenere la maggior parte delle capacità di BERT. Questo lo rende adatto all’uso in ambienti con risorse limitate. Il modello si distingue per le ottime prestazioni in compiti regolari come la classificazione di testi, la risposta a domande e il riconoscimento di entità nominate.

MobileBERT

Il MobileBERT è stato progettato soprattutto per i dispositivi mobili ed edge e rappresenta il modello più piccolo e meno esigente del modello BERT. Mantiene un elevato standard di precisione anche se pensa a uno scopo specialistico, assicurando che l’elaborazione del linguaggio naturale sul dispositivo sia ottimizzata quando le risorse computazionali sono limitate. Pertanto, MobileBERT è l’opzione migliore nelle circostanze in cui è richiesto un feedback in tempo reale.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) è la versione migliorata di BERT creata dalla divisione di intelligenza artificiale di Facebook. La caratteristica principale di RoBERTa è che è più tollerante (robusto) nei confronti della lunghezza delle sequenze e ha raggiunto lo stesso livello di accuratezza, se non addirittura superiore. È bravo in lavori come l’analisi delle frasi, la classificazione dei testi e la comprensione del linguaggio. Queste sono le sue funzioni più potenti. RoBERTa non è utilizzato solo nella ricerca e in alcune applicazioni, ma in molti settori.

DistillGPT

DistillGPT, che è una variante più piccola del modello GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI, è stato costruito per dispositivi edge con l’intento di eseguire l’inferenza in modo più rapido. Nonostante le sue dimensioni ridotte, DistillGPT è in grado di generare un testo di coesione e un contesto fresco e pertinente, e può quindi essere applicato ai chatbot e alla sintesi di testi.

MiniLM

MiniLM, il modello leggero, è molto compatto e progettato appositamente per essere utilizzato su smartphone, piccoli dispositivi e piattaforme IoT. Anche se la potenza di elaborazione è ridotta rispetto ai modelli più grandi, offre prestazioni eccezionali su diversi set di dati. Ad esempio, MiniLM trova applicazione laddove le risorse sono costose e si richiede una comprensione del linguaggio efficace e allo stesso tempo scalabile.

TinyBERT

TinyBERT si concentra in particolare sui dispositivi edge e sui dispositivi portatili che offrono buone prestazioni, senza compromettere le dimensioni e la qualità. È una soluzione di elaborazione del linguaggio naturale multi-task in grado di eseguire numerose attività di elaborazione del linguaggio naturale, come l’analisi del sentiment, la similarità semantica, la modellazione generale del linguaggio e così via. TinyBERT è ottimo in termini di ottimizzazione delle risorse e può essere utilizzato in caso di scenari con risorse limitate.

ALBERT

ALBERT (Short version of BERT), proposto da Google Research, è un modello di tipo lite di BERT che consente di ridurre le dimensioni rimuovendo alcuni dei parametri extra del modello BERT senza sacrificare le prestazioni del modello. Nonostante non sia il più eccezionale in termini di sviluppo ed efficienza, ALBERT riesce a dimostrare ottimi risultati nei diversi compiti di elaborazione del linguaggio naturale a cui partecipa ed è anche frequente nei processi di addestramento e inferenza.

Electra

Il modello Electra di Google Research si distingue dagli altri modelli precedenti perché la sua modalità di pre-addestramento consente una maggiore velocità di inferenza. L’architettura semplificata è stata progettata appositamente per soddisfare i requisiti di utilizzo di questa tecnologia per applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale in tempo reale, utilizzando dispositivi edge e piattaforme IoT. Ogni volta che il test richiede risposte fulminee, è Electra a distinguersi.

FlauBERT

FlauBERT è un modello orientato alla lingua francese che spinge i limiti delle prestazioni di elaborazione del linguaggio naturale padroneggiando la comprensione e la generazione di testi in francese. Può essere utilizzato per supportare diverse applicazioni, come la classificazione di testi, il riconoscimento di entità denominate o la traduzione automatica.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa è la versione compressiva del modello RoBERTa di Facebook, grazie alla quale l’inferenza è più veloce e lo spazio in memoria è ridotto. Nonostante la struttura più piccola, DistilRoBERTa è comunque in grado di svolgere compiti di elaborazione del linguaggio naturale a un livello superiore e fornisce un supporto operativo nell’ambiente delle piccole imprese.

Questi modelli linguistici avanzati di piccole dimensioni dimostrano il potenziale delle tecnologie di intelligenza artificiale e di elaborazione del linguaggio naturale che gli sviluppatori e i ricercatori di ogni settore stanno utilizzando per far fronte alle esigenze dei tempi. Queste soluzioni spaziano dai dispositivi mobili ai casi d’uso dell’edge computing e sono offerte in modo scalabile ed efficiente per affrontare le sfide del mondo reale. La crescente necessità di una tecnologia di intelligenza artificiale che sia pratica e utile è piuttosto significativa. Pertanto, i modelli linguistici di piccole dimensioni sono fondamentali per lo sviluppo di sistemi intelligenti in futuro.

In sintesi, l’adattabilità e l’economicità di questi modelli linguistici apriranno sicuramente grandi possibilità di utilizzo in molte sfere della vita, come la sanità, la finanza e altri tipi di industrie. L’implementazione di questo tipo di modelli può consentire di velocizzare il processo di programmazione delle applicazioni di intelligenza artificiale e di risparmiare le risorse del computer, promuovendo al contempo la sostenibilità dell’ecosistema dell’intelligenza artificiale. Approfondite le possibilità offerte dai modelli linguistici e sfruttatele per ottenere progressi decisivi nell’intelligenza artificiale, nell’elaborazione del linguaggio naturale e in altri campi.