Modelli linguistici grandi o piccoli? Qual è la scelta ideale
La rapida evoluzione del campo dell’elaborazione del linguaggio naturale è visibile nelle discussioni sui tipi di modelli linguistici, ovvero tra i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e i modelli linguistici di piccole dimensioni (SLM). Man mano che le organizzazioni e i ricercatori si addentrano nello sfruttamento della potenza dell’elaborazione del linguaggio naturale per vari utilizzi, si trovano di fronte alla domanda: Quale prendere in considerazione? Modelli linguistici grandi o modelli linguistici piccoli? L’attenzione non si concentra solo sulle dimensioni o sulle prestazioni del modello, ma si estende anche alla robustezza e viene attribuita all’etica. In questo articolo discutiamo quindi dei modelli linguistici dell’intelligenza artificiale, da quelli di grandi dimensioni a quelli di piccole dimensioni, e di quale sia più adatto al vostro scopo grazie alle loro prestazioni.
Cosa sono i modelli linguistici grandi?
I modelli linguistici di grandi dimensioni sono quei modelli linguistici di intelligenza artificiale che vantano un’ampia moltitudine di parametri, che sono provvisoriamente contati in miliardi o trilioni. Questi valori rendono i nodi una rappresentazione numerica dell’algoritmo per implementare l’input e produrre l’output. Quando il numero di parametri si estende, il modello aumenta di complessità e di precisione. Nella maggior parte dei casi, i modelli linguistici di grandi dimensioni sono stati addestrati su vasti database di informazioni testuali, spesso provenienti dal web, di cui i modelli hanno potuto assimilare le complicate strutture grammaticali e lessicali del linguaggio naturale. Una caratteristica rivoluzionaria di questi modelli linguistici è la loro dimensione. Modelli come GPT-3, BERT e T5 sono i più noti per la loro natura immersiva.
Cosa sono i modelli linguistici piccoli?
I modelli linguistici di piccole dimensioni sono spesso caratterizzati da un basso numero di parametri, in genere compresi tra qualche milione e qualche decina di milioni. Questi parametri sono i numeri che stanno alla base del linguaggio interno del modello e lo tengono insieme nel processo di elaborazione degli input e di generazione degli output. La riduzione dell’espressività e della complessità del modello con parametri più bassi è la principale funzionalità dei modelli linguistici di piccole dimensioni. In genere, i modelli linguistici di piccole dimensioni vengono addestrati su insiemi di dati testuali limitati, con contenuti più mirati e relativi ad aree o compiti specifici, che aiutano ad apprendere rapidamente associazioni contestuali e modelli linguistici. Casi di studio di questi modelli linguistici compatti sono ALBERT, DistilBERT e TinyBERT.
Ora che conosciamo i modelli linguistici di grandi dimensioni e quelli di piccole dimensioni, approfondiamo i pro e i contro dei modelli linguistici di grandi dimensioni e di quelli di piccole dimensioni per capire quale sia la soluzione migliore.
Pro dei modelli linguistici di grandi dimensioni
I modelli linguistici di grandi dimensioni utilizzano grandi quantità di dati per apprendere in modo più approfondito e diventano molto più bravi a generare testi fluenti, coerenti e vari. Ciò è dovuto alla loro impareggiabile capacità di comprendere i modelli e le strutture linguistiche derivanti da grandi quantità di dati.
Le reti neurali svolgono egregiamente compiti impegnativi e nuovi, tra cui enunciati elaborati e classificazioni accurate, che le piccole reti neurali non sono in grado di svolgere.
I modelli linguistici di grandi dimensioni sfruttano brillantemente l’apprendimento per trasferimento e i meccanismi di apprendimento a pochi colpi: le loro conoscenze preesistenti li aiutano ad adattarsi automaticamente a compiti e aree completamente nuovi, con poca o nessuna formazione aggiuntiva.
Contro dei modelli linguistici di grandi dimensioni
I modelli linguistici di grandi dimensioni si differenziano dai modelli linguistici di piccole dimensioni per la richiesta di costi più elevati e di complessità sia per l’addestramento che per l’implementazione, che a loro volta possono aumentare i costi di hardware, software e risorse umane.
Inoltre, i modelli linguistici di grandi dimensioni possono commettere un maggior numero di errori e utilizzare regole distorte che, a loro volta, portano a un testo incompleto, a mancare il bersaglio o addirittura a finire in un punto che potrebbe essere pericoloso, soprattutto in caso di scarsità di dati o di scarsa supervisione. I modelli linguistici di grandi dimensioni, invece, presentano una maggiore stabilità.
A differenza dei modelli linguistici di piccole dimensioni, i modelli linguistici di grandi dimensioni, grazie ai loro numerosi strati nascosti e ai loro parametri, sono trasparenti e difficili da comprendere anche per gli esperti o gli utenti, creando delle vere e proprie sfide per la comprensione del loro funzionamento e per prendere decisioni in merito ai loro risultati.
I vantaggi dei modelli linguistici piccoli
I modelli linguistici di piccole dimensioni sono stati sviluppati come soluzione relativamente economica e semplice, in contrapposizione ai processi costosi e complicati dei modelli di grandi dimensioni, rendendo i requisiti hardware, software e umani piuttosto bassi.
Inoltre, i modelli linguistici di piccole dimensioni si distinguono per la loro maggiore affidabilità e resilienza, creando un testo più chiaro, preciso e sicuro, soprattutto in presenza di grandi quantità di dati e di supervisione, cosa che non può avvenire con i modelli linguistici di grandi dimensioni.
A differenza dei modelli di grandi dimensioni, che utilizzano molti strati nascosti e parametri per vari problemi, i modelli di piccole dimensioni mantengono le cose semplici, riducendosi alle basi e diventando così più trasparenti per facilitare una migliore comprensione. In definitiva, ciò contribuisce a renderli più comprensibili, a differenza dei modelli di grandi dimensioni più complicati.
Contro dei modelli linguistici piccoli
I modelli linguistici di piccole dimensioni hanno lo svantaggio di produrre testi che mancano di fluidità, coerenza e diversità rispetto ai modelli linguistici di grandi dimensioni, in quanto sfruttano pochissimi modelli e strutture linguistiche dai pezzi di dati.
Rispetto ai modelli linguistici di grandi dimensioni, mostrano un’inferiorità per quanto riguarda la versatilità d’uso, la capacità di gestire sequenze di minore varietà e una minore competenza di generalizzazione, come conseguenza della loro ridotta capacità di espressione.
Il loro potenziale per sfruttare l’apprendimento per trasferimento e l’apprendimento a pochi colpi è relativamente limitato, richiedendo un maggiore affidamento su dati aggiuntivi e una messa a punto fine per facilitare l’adattamento a nuovi compiti e aree.
La scelta ideale tra i principali modelli linguistici dell’intelligenza artificiale
La scelta del modello linguistico operativo più adatto alle vostre esigenze di utilizzo comporta anche alcune variabili da tenere in considerazione. Poiché la creazione del modello è il passo iniziale, è necessario indicare in modo specifico i compiti che si desidera far svolgere al modello. Se il vostro interesse principale è quello di analizzare il sentiment, fornire risposte a domande o eseguire riassunti di testi, tutti requisiti che richiedono una profonda comprensione del linguaggio naturale, allora un modello linguistico di grandi dimensioni sarà la piattaforma giusta per voi. Al contrario, nel caso di obiettivi diversi, come la classificazione del testo o la generazione del linguaggio, si può scegliere di implementare un modello linguistico di piccole dimensioni.
I dati hanno un’influenza primaria nel determinare l’accessibilità di un modello linguistico. I modelli linguistici di grandi dimensioni richiedono a loro volta enormi quantità di dati durante la fase di addestramento per ottenere la massima qualità. Se i dati sono limitati, è preferibile avere un modello linguistico di piccole dimensioni addestrato con meno dati per adattarsi in modo ottimale al compito.
Anche le risorse di calcolo e l’infrastruttura sono tra le principali preoccupazioni da affrontare. I modelli linguistici di grandi dimensioni sono i più sofisticati e consumano grandi quantità di potenza di calcolo e di processo. Se la carenza di risorse computazionali è un po’ un problema per voi, anche un modello linguistico di piccole dimensioni potrebbe essere una buona alternativa.
Il compromesso precisione-efficienza è un aspetto importante da tenere in considerazione quando si affronta questo argomento. Un modello linguistico di piccole dimensioni consentirebbe di effettuare operazioni più rapide e meno costose, poiché di solito ha un overhead tecnologico inferiore. Al contrario, potrebbero non raggiungere lo stesso livello di accuratezza rispetto ai modelli linguistici di grandi dimensioni. Se l’accuratezza è la cosa più importante, un modello linguistico di grandi dimensioni è la scelta più ovvia.
Poiché l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il mondo intero con i suoi progressi quotidiani, la scelta del modello linguistico specifico può essere una sfida da affrontare. Ma considerando i fattori che abbiamo menzionato, può essere un compito facile da svolgere, poiché tutti i modelli linguistici di intelligenza artificiale hanno i loro meriti e demeriti che li rendono adatti all’utilizzo in base alle esigenze dell’utente.
